O rastreamento no radar refere-se ao processo de monitoramento e previsão contínua das posições, velocidades e outros parâmetros de alvos móveis detectados pelo sistema de radar. Depois que um alvo é detectado e identificado, algoritmos de rastreamento de radar são usados para estimar sua posição atual e prever sua trajetória futura com base em sucessivas medições de radar. O rastreamento envolve a atualização do estado do alvo (posição, velocidade, aceleração) ao longo do tempo e o ajuste da antena do radar para manter o foco no alvo à medida que ele se move dentro da área de cobertura do radar. O objetivo do rastreamento por radar é fornecer informações precisas e confiáveis sobre alvos para apoiar diversas aplicações, como controle de tráfego aéreo, vigilância militar e sistemas de orientação de mísseis, garantindo que os alvos sejam monitorados e gerenciados de forma eficaz.
O rastreamento de alcance no radar refere-se especificamente ao processo de estimar e manter medições precisas da distância (alcance) entre o sistema de radar e um alvo detectado ao longo do tempo. As medições do radar variam sincronizando o movimento de vaivém dos pulsos eletromagnéticos entre o transmissor do radar e o alvo, representando a velocidade da luz. Algoritmos de rastreamento de alcance em sistemas de radar dimensionam continuamente o alcance estimado de um alvo com base em medições de radar, compensando fatores como movimento do alvo, movimento da plataforma de radar (seja aéreo ou móvel) e condições ambientais. O rastreamento de alcance é essencial para manter informações remotas precisas, necessárias para tarefas como identificação de alvos, prevenção de colisões e direcionamento de armas em aplicações militares e aeroespaciais.
Detecção e Rastreamento Automático (ADT) em radar refere-se à capacidade integrada dos sistemas de radar para detectar, identificar e rastrear alvos automaticamente sem intervenção direta do operador. Os sistemas ADT utilizam algoritmos avançados de processamento de sinais, técnicas de reconhecimento de padrões e lógica de tomada de decisão para analisar os rendimentos do radar, distinguir alvos e interferências (ruído de fundo) e iniciar procedimentos de rastreamento para objetos detectados. Assim que um alvo é detectado, algoritmos de rastreamento automático estimam sua posição, velocidade e outros parâmetros, atualizando essas informações em tempo real à medida que novas medições de radar ficam disponíveis. Os sistemas ADT melhoram a eficiência operacional reduzindo a carga de trabalho do operador, melhorando os tempos de resposta e garantindo recursos contínuos de monitoramento e rastreamento em ambientes dinâmicos e complexos.
A equação de rastreamento de radar normalmente envolve modelos matemáticos e algoritmos usados para prever a posição futura (estimativa de estado) de um alvo com base em seu estado atual e na dinâmica de movimento. Uma equação comumente usada no rastreamento por radar é a equação do filtro de Kalman, que estima recursivamente o estado de um sistema dinâmico (como um alvo em movimento) com base em medições ruidosas ao longo do tempo. O filtro de Kalman combina previsões de um modelo dinâmico (por exemplo, equações de movimento do alvo) com medições do radar (por exemplo, alcance, azimute, elevação) para minimizar erros de estimativa e fornecer estimativas de estado ideais. Outras equações de rastreamento de radar podem incluir algoritmos de previsão para previsão de trajetória, detecção de manobras de alvo e métodos de associação de dados para correlacionar medições de radar com alvos específicos em meio a interferências e interferências. Essas equações são essenciais para o rastreamento robusto e preciso de alvos em sistemas de radar sob vários cenários operacionais e requisitos de missão.