İzleme filtresi, zaman içindeki gürültülü veya eksik ölçümlere dayalı olarak dinamik bir nesnenin veya sistemin mevcut durumunu tahmin etmek için sinyal işleme ve kontrol sistemlerinde kullanılan bir hesaplama algoritması veya tekniğidir. Radar ve diğer izleme uygulamalarında, bir izleme filtresi, yeni sensör verileri mevcut oldukça hedefin konumu, hızı ve diğer ilgili parametrelere ilişkin tahminini sürekli olarak uygular. Filtre, tahmin sürecini optimize etmek için gelen ölçümleri hedefin davranışının matematiksel modelinden elde edilen tahminlerle birleştirir. Tahminini tahmin ve düzeltme adımlarıyla yinelemeli olarak geliştiren bir izleme filtresi, takip edilen nesnenin yörüngesi ve özellikleri hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayarak gözetleme, navigasyon ve askeri uygulamalarda hedef takibi gibi görevleri kolaylaştırır.
Aktif izleme filtresi, tahmin sürecini gerçek zamanlı ölçümlere ve harici sensörlerden veya kaynaklardan gelen geri bildirimlere göre aktif olarak ayarlayan bir izleme filtresini ifade eder. Tahminlerini güncellemek için yalnızca gelen verilere dayanan pasif izleme filtrelerinin aksine, aktif izleme filtreleri, takibin doğruluğunu ve yanıt verebilirliğini artırmak için kontrol girdileri veya çevresel geri bildirim gibi ek bilgileri içerir. Radar ve ilgili sistemlerde, aktif izleme filtreleri, değişen koşullara veya hedeflere yanıt olarak tahmin modellerini ve ölçüm güncellemelerini uyarlanabilir bir şekilde ayarlamak için dinamik kontrol stratejilerini veya uyarlanabilir algoritmaları kullanabilir. Bu proaktif yaklaşım, filtrenin karmaşık veya öngörülemeyen ortamlarda bile hareketli nesnelerin doğru ve güvenilir takibini sürdürme yeteneğini geliştirir.
İzlemedeki Kalman filtresi, doğrusal ve Gauss sistemlerinde durum tahmini için yaygın olarak kullanılan Kalman filtre algoritmasını temel alan özel bir izleme filtresi türüdür. Radar ve benzeri uygulamalarda Kalman filtresi, takip edilen bir nesnenin dinamiklerini doğrusal bir sistem olarak modeller ve nesnenin zaman içindeki durumunu tahmin etmek ve iyileştirmek için gürültülü ölçümleri işler. Tahmini ölçüm düzeltmesiyle dengeleyen Kalman filtresi, tahmin edilen ve gözlemlenen durumlar arasındaki ortalama karesel hatayı en aza indirerek durum tahminini optimize eder. Bu yaklaşım, Kalman filtresini özellikle öngörülebilir davranışlara ve ölçüm özelliklerine sahip hareketli hedeflerin izlenmesinde etkili kılar. Operasyonel başarı için hassas ve güvenilir izlemenin gerekli olduğu hava trafik kontrolü, füze rehberliği, otonom navigasyon ve robotik lokalizasyon gibi uygulamalara yönelik radar sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.