Śledzenie w radarze oznacza proces ciągłego monitorowania i przewidywania pozycji, prędkości i innych parametrów ruchomych celów wykrytych przez system radarowy. Po wykryciu i zidentyfikowaniu celu algorytmy śledzenia radarowego służą do oszacowania jego aktualnej pozycji i przewidywania jego przyszłej trajektorii na podstawie kolejnych pomiarów radarowych. Śledzenie obejmuje aktualizację stanu celu (położenie, prędkość, przyspieszenie) w czasie i regulację anteny radaru w celu utrzymywania namierzania celu, gdy porusza się on w obszarze zasięgu radaru. Celem śledzenia radarowego jest dostarczanie dokładnych i wiarygodnych informacji o celach w celu wsparcia różnych zastosowań, takich jak kontrola ruchu lotniczego, nadzór wojskowy i systemy naprowadzania rakiet, zapewniając skuteczne monitorowanie celów i zarządzanie nimi.
Śledzenie zasięgu w radarze odnosi się w szczególności do procesu szacowania i utrzymywania dokładnych pomiarów odległości (zasięgu) między systemem radarowym a wykrytym celem w czasie. Pomiary radarowe różnią się w zależności od synchronizacji przemieszczania się tam i z powrotem impulsów elektromagnetycznych między nadajnikiem radarowym a celem, co odpowiada prędkości światła. Algorytmy śledzenia zasięgu w systemach radarowych w sposób ciągły skalują szacowany zasięg celu na podstawie pomiarów radarowych, kompensując takie czynniki, jak ruch celu, ruch platformy radarowej (w powietrzu lub mobilnej) oraz warunki środowiskowe. Śledzenie zasięgu jest niezbędne do utrzymywania dokładnych, zdalnych informacji wymaganych do takich zadań, jak identyfikacja celu, unikanie kolizji i namierzanie broni w zastosowaniach wojskowych i lotniczych.
Automatyczne wykrywanie i śledzenie (ADT) w radarze oznacza wbudowaną zdolność systemów radarowych do automatycznego wykrywania, identyfikowania i śledzenia celów bez bezpośredniej interwencji operatora. Systemy ADT wykorzystują zaawansowane algorytmy przetwarzania sygnałów, techniki rozpoznawania wzorców i logikę podejmowania decyzji do analizy wydajności radaru, rozróżniania celów i bałaganu (szumów tła) oraz inicjowania procedur śledzenia wykrytych obiektów. Po wykryciu celu algorytmy automatycznego śledzenia szacują jego pozycję, prędkość i inne parametry, aktualizując te informacje w czasie rzeczywistym, gdy dostępne są nowe pomiary radarowe. Systemy ADT poprawiają efektywność operacyjną, zmniejszając obciążenie operatora, skracając czas reakcji i zapewniając możliwości ciągłego monitorowania i śledzenia w dynamicznych i złożonych środowiskach.
Równanie śledzenia radarowego zazwyczaj obejmuje modele matematyczne i algorytmy używane do przewidywania przyszłej pozycji (szacowania stanu) celu w oparciu o jego bieżący stan i dynamikę ruchu. Powszechnie stosowanym równaniem w śledzeniu radarowym jest równanie filtra Kalmana, które rekurencyjnie szacuje stan układu dynamicznego (takiego jak ruchomy cel) w oparciu o zaszumione pomiary w czasie. Filtr Kalmana łączy przewidywania z modelu dynamicznego (np. równania ruchu celu) z pomiarami z radaru (np. zasięg, azymut, wysokość), aby zminimalizować błędy estymacji i zapewnić optymalne estymatory stanu. Inne równania śledzenia radarowego mogą obejmować algorytmy predykcyjne do przewidywania trajektorii, wykrywanie manewrów celu i metody kojarzenia danych w celu korelowania pomiarów radarowych z określonymi celami wśród bałaganu i zakłóceń. Równania te są niezbędne do niezawodnego i dokładnego śledzenia celów w systemach radarowych w różnych scenariuszach operacyjnych i wymaganiach misji.