Une méthode d'assimilation quadridimensionnelle de données qui fournit une estimation de l'état du modèle en évolution explicitement la covariance de l'erreur de l'estimation de l'état. Des variantes de l'algorithme du filtre sont maintenant appliqués aux problèmes d'assimilation de données atmosphériques de Kalman. Le filtre estimation repose sur les données observées jusqu'à et incluant l'heure actuelle. Des généralisations de la Kalman filter existent pour dynamics continuum, pour systèmes stochastiques non linéaires (par exemple, étendu ou ensemble Kalman filtres), pour les systèmes équipés de différents types de bruit, pour les statistiques de bruit inconnu et observations au-delà de l'heure courante (lisseurs de Kalman).