Nuestro estudio tuvo como objetivo mejorar el bajo rendimiento de los filtros existentes, como EKF, UKF y CKF, que resulta de su débil capacidad de aproximación a sistemas no lineales. Este documento propone un nuevo banco de filtros de Kalman extendido centrado en una clase de sistemas no lineales fuertes de tipo producto compuestos por variables de estado del sistema, parámetros variables en el tiempo y funciones básicas no lineales. En primer lugar, las funciones básicas no lineales se definen como variables ocultas correspondientes a las variables de estado del sistema, y luego se describen de forma simplista los sistemas no lineales fuertes. En segundo lugar, se discute la construcción de dos modelos dinámicos entre los valores futuros de los parámetros, así como variables ocultas y sus valores actuales en base a la información previa dada. En tercer lugar, se narra cómo se diseñó un banco de filtros de Kalman extendido al linealizar gradualmente los sistemas no lineales fuertes sobre las variables de estado del sistema, parámetros variables en el tiempo y variables ocultas, respectivamente. El primer filtro de Kalman extendido sobre las variables ocultas futuras se diseñó utilizando estas estimaciones de las variables de estado y parámetros, así como variables ocultas actuales. El segundo filtro de Kalman extendido sobre los parámetros futuros se diseñó utilizando estas estimaciones de las variables de estado y parámetros actuales, así como variables ocultas futuras. El tercer filtro de Kalman extendido sobre las variables de estado futuras se diseñó utilizando estas estimaciones de las variables de estado actuales, así como parámetros y variables ocultas futuras. En cuarto lugar, utilizamos experimentos de simulación digital para verificar la efectividad de este método.