Een trackingfilter is een computeralgoritme of -techniek die wordt gebruikt in signaalverwerkings- en controlesystemen om de huidige toestand van een dynamisch object of systeem te schatten op basis van ruis of onvolledige metingen in de loop van de tijd. In radar- en andere trackingtoepassingen implementeert een trackingfilter voortdurend zijn schatting van de positie, snelheid en andere relevante parameters van een doelwit naarmate nieuwe sensorgegevens beschikbaar komen. Het filter integreert binnenkomende metingen met voorspellingen van een wiskundig model van het gedrag van het doelwit om het schattingsproces te optimaliseren. Door de schatting iteratief te verfijnen door middel van voorspellings- en correctiestappen, biedt een trackingfilter realtime informatie over het traject en de kenmerken van het gevolgde object, waardoor taken zoals het volgen van doelen bij bewaking, navigatie en militaire toepassingen worden vergemakkelijkt.
Een actief trackingfilter verwijst naar een trackingfilter dat zijn schattingsproces actief aanpast op basis van realtime metingen en feedback van externe sensoren of bronnen. In tegenstelling tot passieve trackingfilters die uitsluitend afhankelijk zijn van binnenkomende gegevens om hun schattingen bij te werken, bevatten actieve trackingfilters aanvullende informatie, zoals controle-inputs of omgevingsfeedback, om de nauwkeurigheid en responsiviteit van de follow-up te verbeteren. In radar- en aanverwante systemen kunnen actieve volgfilters dynamische controlestrategieën of adaptieve algoritmen gebruiken om voorspellingsmodellen en meetupdates adaptief aan te passen als reactie op veranderende omstandigheden of doelen. Deze proactieve aanpak verbetert het vermogen van het filter om bewegende objecten nauwkeurig en betrouwbaar te volgen, zelfs in complexe of onvoorspelbare omgevingen.
Kalman-filter in tracking is een specifiek type trackingfilter gebaseerd op het Kalman-filteralgoritme, dat veel wordt gebruikt voor toestandsschatting in lineaire en Gauss-systemen. In radar- en soortgelijke toepassingen modelleert het Kalman-filter de dynamiek van een gevolgd object als een lineair systeem en verwerkt het luidruchtige metingen om de toestand van het object in de loop van de tijd te voorspellen en te verfijnen. Door voorspelling in evenwicht te brengen met meetcorrectie, optimaliseert het Kalman-filter de schatting van de toestand door de gemiddelde kwadratische fout tussen voorspelde en waargenomen toestanden te minimaliseren. Deze aanpak maakt het Kalman-filter bijzonder effectief bij het volgen van bewegende doelen met voorspelbaar gedrag en meetkenmerken. Het wordt veel gebruikt in radarsystemen voor toepassingen zoals luchtverkeersleiding, raketgeleiding, autonome navigatie en robotlokalisatie, waarbij nauwkeurige en betrouwbare tracking essentieel is voor operationeel succes.
