Este documento propone un método de estimación de estado de sistemas singulares rectangulares discretos lineales. El sistema es observable y regular, y la matriz del sistema es rectangular sin rango de columna completo. Para dar la estimación del estado, el estado se descompone en dos partes basadas en la factorización QR, y se utiliza el método de mínimos cuadrados ponderados para obtener la predicción de una parte del estado. Luego, se utiliza la ecuación de medición parcial para obtener la predicción de la otra parte del estado, y se utiliza el teorema de proyección para obtener el valor de estimación del estado. Combinado con la idea basada en datos, se establece un algoritmo de filtro de Kalman basado en modelado de datos históricos. Finalmente, se discute y verifica la viabilidad y efectividad de nuestro enfoque a través de análisis de rendimiento y perspectivas de simulación numérica.