Zpusob zahrnuje kroky: sber hodnot drah (T) cíle a odpovídajících merení (M) ze zmíneného systému sledování cíle, výpocet odhadu parametru (b) systematických odchylek zalozených na drahách (T) cíle aodpovídajících mereních (M), poskytnutí vypoctených odhadu parametru (b) odchylek systému sledovánícíle, jehoz podstatou je výpocet, který zahrnuje kroky:  generování chybové funkce, která zahrnuje alespon dva výrazy, kde první výraz je závislý alespon na velikosti neshody mezi mereními a modelem merení, kde model merení je modelem funkce neznámépolohy cíle a neznámých parametru systematické odchylky, a kde druhý výraz je závislý na alespon predem stanovených vyhodnoceních apriorních statistických rozdelení chyb systematické odchylky a zmínených neznámých parametru systematické odchylky; aminimalizace chybové funkce vzhledem k parametrumsystematické odchylky stejne jako k poloze cíle. Opakovane se generují odhady chyb vzniklých systematickými odchylkami senzoru (b) tím, ze minimalizuje funkci danou na jedné strane zvysování nepomerumezi namerenými hodnotami (M) a mericím modelem, kde mericí model je funkcí polohy neznámého cíle aneznámými parametry systematické odchylky, a na druhé strane pomocí parametru systematických odchylek a jejich predem stanovených statistických rozdelení (15). U provedení tohoto vynálezu, kterému sedává prednost, se krok minimalizace provádí pomocí linearizacních slozek funkce okolo priblizné polohy cíle normálne získané ze sledovacího zarízení (10) a okolo nominálních, typicky nulových, chyb systematických odchylek, pricemz funkce se následneminimalizuje s prihlédnutím k polohám cíle a parametrum systematických odchy
Output: In the present invention, there is disclosed a bias estimating method for a target tracking system, comprising the steps of: collecting target tracks (T) and associated measurements (M) from said target tracking system; calculating estimates of bias parameters (b) based on said target tracks (T) and measurements (M) associated therewith; providing said target tracking system with said calculated estimates of the bias parameters (b), characterized in that the calculating step comprises the steps of: generating an error function, comprising at least two terms, where a first term is dependent of at least the magnitude of the discrepancy between measurements and a measuring model, where the measuring model is a model function of an unknown target position and unknown bias parameters, and where a second term is dependent of at least predetermined evaluations of the a priori statistical distributions of the bias errors (15) and said unknown bias parameters; and minimising said error function with respect to said bias parameters as well as said target position. The process of the invention repeatedly generates estimates for sensor bias errors (b) by minimising a function, given on one hand by the magnitude of the discrepancy between measurements (M) and a measuring model, where the measuring model is a function of the unknown target location and unknown bias parameters, and on the other by the bias parameters and their predetermined statistical distributions (15). In a preferred embodiment of the present invention, the minimising step is performed by linearising components of the function around an approximate target position (normally obtained from the tracker (10)) and around nominal (typically zero) bias errors, and the function is subsequently minimised with respect to target positions as well as to the bias parameters (b). In addition, possible time dependence of the bias parameters is modelled by the incorporation of process noise.