Un filtre de suivi est un algorithme de calcul ou une technique utilisé dans les systèmes de traitement et de contrôle du signal pour estimer l’état actuel d’un objet ou d’un système dynamique basé sur des mesures bruyantes ou incomplètes au fil du temps. Dans Radar et d’autres applications de suivi, un filtre de suivi met en œuvre en continu son estimation de la position, de la vitesse et d’autres paramètres pertinents d’une cible à mesure que de nouvelles données de capteurs deviennent disponibles. Le filtre intègre des mesures entrantes aux prédictions d’un modèle mathématique du comportement de la cible pour optimiser le processus d’estimation. En affinant itérativement son estimation par des étapes de prédiction et de correction, un filtre de suivi fournit des informations en temps réel sur la trajectoire et les caractéristiques de l’objet suivi, facilitant les tâches telles que le suivi cible dans la surveillance, la navigation et les applications militaires.
Un filtre de suivi actif fait référence à un filtre de suivi qui ajuste activement son processus d’estimation basé sur des mesures et des commentaires en temps réel à partir de capteurs ou de sources externes. Contrairement aux filtres de suivi passifs qui s’appuient uniquement sur des données entrantes pour mettre à jour leurs estimations, les filtres de suivi actifs intègrent des informations supplémentaires, telles que les entrées de contrôle ou la rétroaction environnementale, pour améliorer la précision et la réactivité du suivi. Dans le radar et les systèmes connexes, les filtres de suivi actifs peuvent utiliser des stratégies de contrôle dynamique ou des algorithmes adaptatifs pour ajuster de manière adaptative les modèles de prédiction et les mises à jour de mesure en réponse aux conditions ou aux objectifs changeants. Cette approche proactive améliore la capacité du filtre à maintenir un suivi précis et fiable des objets en mouvement, même dans des environnements complexes ou imprévisibles.
Le filtre Kalman dans le suivi est un type spécifique de filtre de suivi basé sur l’algorithme de filtre Kalman, qui est largement utilisé pour l’estimation de l’état dans les systèmes linéaires et gaussiens. Dans les applications radar et similaires, le filtre Kalman modélise la dynamique d’un objet suivi en tant que système linéaire et traite des mesures bruyantes pour prédire et affiner l’état de l’objet au fil du temps. En équilibrant la prédiction avec la correction de la mesure, le filtre de Kalman optimise l’estimation de l’état en minimisant l’erreur carrée moyenne entre les états prédits et observés. Cette approche rend le filtre de Kalman particulièrement efficace pour suivre les cibles mobiles avec des comportements prévisibles et des caractéristiques de mesure. Il est largement utilisé dans les systèmes radar pour des applications telles que le contrôle du trafic aérien, les conseils de missiles, la navigation autonome et la localisation robotique, où un suivi précis et fiable est essentiel pour le succès opérationnel.