On présente dans ce mémoire, une approche globale du probème de poursuite radar de cibles manoeuvrantes à faible rapport signal/bruit, par filtrage non-linéaire particulaire. Le filtrage particulaire, dont les bases ont été jetées dès 1989, permet d'aborder tous les cas où les non-linéarités présentes posent des difficultés de résolution aux techniques de filtrage dynamique. Il consiste à construire une approximation-mesure de la probabilité conditionnelle de la variable d'état à estimer par particules aléatoires, dont la dynamique est régie par le flot stochastique du système, et qui sont pondérées, via la règle de Bayes, par les mesures jusqu'à l'instant courant. Ce travail présente en premier lieu le traitement direct des mesures radar brutes en sortie d'échantillonneur/convertisseur. On montre notamment que la prise en compte de la dynamique de cible dans l'intégration cohérente des récurrences RADAR, permet d'atteindre les limites théoriques de détection, jusqu'alors inacessibles. Cela conduit notamment à revoir le problème de détection, car l'intégration d'un modèle de dynamique permet de relever le rapport signal/bruit équivalent, et minimise les problèmes de fausse alarme. En second lieu, on détaille le post-traitement des données de position délivrées par un radar de poursuite usuel, en particulier pour le modèle générique de missile à loi de navigation proportionnelle. On présente dans ce cas la résolution du problème de détermination de but visé, qui se pose en terme d'un test d'hypothèses sur le modèle de dynamique de l'assaillant.