Um filtro de rastreamento é um algoritmo ou técnica computacional usada em processamento de sinais e sistemas de controle para estimar o estado atual de um objeto ou sistema dinâmico com base em medições ruidosas ou incompletas ao longo do tempo. No radar e em outras aplicações de rastreamento, um filtro de rastreamento implementa continuamente sua estimativa da posição, velocidade e outros parâmetros relevantes de um alvo à medida que novos dados do sensor ficam disponíveis. O filtro integra medições recebidas com previsões de um modelo matemático do comportamento do alvo para otimizar o processo de estimativa. Ao refinar iterativamente sua estimativa por meio de etapas de previsão e correção, um filtro de rastreamento fornece informações em tempo real sobre a trajetória e características do objeto rastreado, facilitando tarefas como rastreamento de alvos em vigilância, navegação e aplicações militares.
Um filtro de rastreamento ativo refere-se a um filtro de rastreamento que ajusta ativamente seu processo de estimativa com base em medições em tempo real e feedback de sensores ou fontes externas. Ao contrário dos filtros de rastreamento passivos que dependem exclusivamente dos dados recebidos para atualizar suas estimativas, os filtros de rastreamento ativos incorporam informações adicionais, como entradas de controle ou feedback ambiental, para melhorar a precisão e a capacidade de resposta do acompanhamento. No radar e em sistemas relacionados, os filtros de rastreamento ativos podem usar estratégias de controle dinâmico ou algoritmos adaptativos para ajustar de forma adaptativa modelos de previsão e atualizações de medição em resposta a mudanças nas condições ou nos alvos. Esta abordagem proativa melhora a capacidade do filtro de manter um rastreamento preciso e confiável de objetos em movimento, mesmo em ambientes complexos ou imprevisíveis.
O filtro de Kalman no rastreamento é um tipo específico de filtro de rastreamento baseado no algoritmo do filtro de Kalman, que é amplamente utilizado para estimativa de estado em sistemas lineares e gaussianos. Em radar e aplicações similares, o filtro de Kalman modela a dinâmica de um objeto rastreado como um sistema linear e processa medições ruidosas para prever e refinar o estado do objeto ao longo do tempo. Ao equilibrar a previsão com a correção da medição, o filtro de Kalman otimiza a estimativa do estado, minimizando o erro quadrático médio entre os estados previstos e observados. Essa abordagem torna o filtro de Kalman particularmente eficaz no rastreamento de alvos móveis com comportamentos e características de medição previsíveis. É amplamente utilizado em sistemas de radar para aplicações como controle de tráfego aéreo, orientação de mísseis, navegação autônoma e localização robótica, onde o rastreamento preciso e confiável é essencial para o sucesso operacional.