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提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(ST-CKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.所提出的ST-CKF算法兼具STF鲁棒性强和CKF滤波精度高的优点.通过对一维、多维非线性系统仿真分析,验证了改进容积卡尔曼滤波比容积卡尔曼滤波效果更好.