इनपुट अनुमान का उपयोग करके एक लक्षित वस्तु का ट्रैकिंग

परंपरागत काल्मन ट्रैकिंग फ़िल्टर एक पायलट-प्रेरित लक्षित वस्तु के संचालन की उपस्थिति में औसत ट्रैकिंग त्रुटियों को उत्पन्न करता है। चान, हु और प्लांट ने इस समस्या का समाधान प्रस्तावित किया, जिसमें काल्मन फ़िल्टर में सुधार करने के लिए अवशिष्ट नवाचार अनुक्रम के माध्यमिक विचलनों का उपयोग किया गया। इस एल्गोरिदम को यहां एक-आयामी काल्मन फ़िल्टर के मामले के लिए आगे विकसित किया गया है, जिसके लिए एक लागू करने योग्य क्लोज़्ड-फॉर्म पुनरावर्ती संबंध मौजूद है। सिमुलेशन परिणाम दिखाते हैं कि चान, हु और प्लांट की विधि विभिन्न संचालन मॉडलों और रडार मापदंडों के तहत एक त्वरण अवरोध को सटीकता से पहचान और सुधार सकती है। इसके अतिरिक्त, इस तर्क को एक बहु-परिकल्पना ट्रैकिंग प्रणाली में शामिल करने का संक्षेप में उल्लेख किया गया है।