대표적으로 칼만필터를 비롯한 베이지안 필터는 시스템 모델과 측정모델을 미리 알고 있다는 것과, 시스템 모델과 측정 모델의 노이즈의 분산(Variance) 값을 미리 알고 있다는 것을 가정한다. 하지만 실제로는 시스템이 복잡한 경우 시스템 모델과 측정모델의 노이즈 값을 정확히 알기는 어려우며, 또한 시스템에 모델에 고려되지 않는 다양한 노이즈가 추가되어 추정값이 발산하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문은 비선형 모델을 추정할 때, 다양한 모델 불확실성에 강건한 Strong Tracking Sigma Point Kalman filter를 개발하고, 비선형 모델을 통해 검증하는 것을 목표로 한다.