Cet article présente une méthode générale de résolution particulaire pour l'estimation optimale non-linéaire en traitement du signal. Les processus considérés sont de la classe markovienne à temps discret, dont les problèmes d'estimation en traitement du signal RADAR/SONAR, pris pour illustration, sont des exemples particuliers. Le propre de la résolution particulaire est d'engendrer une exploration naturelle de l'espace de probabilité et de fournir en conséquence tous les estimateurs désirables (maxima de vraisemblance, minimum de variance,. . .) constituant une adaptation dynamique de la loi des grands nombres, son principe algorithmique est indépendant de la complexité dynamique (nature des non-linéarités notamment). C'est du nombre de variables "bruit" pilotant le système que dépend le plus ou moins grand nombre de particules suivant la finesse de résolution. La convergence est inconditionnellement stable sous des hypothèses simples que l'on explicite. A titre d'exemple, deux problèmes non-linéaires d'importance rencontrés en traitement du signal RADAR/SONAR sont traités par cette méthode.