g horizon estimation、MHE）是一种利用一连串量测的信号进行最优化的作法，量测的信号中包括（随机变异）以及其他的不准确性，根据这些信号产生未知参数或是变数的估计值。滚动时域估计和确定性的作法不同，滚动时域估计需要递回式的求解法，利用线性规划或非线性规划来找到对应的解。若在一些可以简化的条件下，滚动时域估计可以简化成卡尔曼滤波。在针对及滚动时域估计的评估中，发现滚动时域估计的性能有所提昇，唯一需要付出的代价是其计算成本。因为滚动时域估计在计算上的成本较高，因此一般会应用在运算资源较充裕