La tesi si concentra sullo sviluppo di un algoritmo per la stima della posa di oggetti in orbita terrestre utilizzando la sensor fusion. Il nucleo dell'algoritmo è basato sull'Unscented Kalman Filter (UKF), scelto per la sua capacità di gestire ambienti non lineari e per la sua relativamente bassa complessità computazionale rispetto ad altri metodi, come il Particle Filter. Successivamente, è stata impiegata una versione avanzata dell'UKF, che incorpora la teoria della regressione di Huber per affrontare la sfida del rumore non gaussiano dei sensori, tipico nelle applicazioni spaziali. Infine, è stato integrato nel sistema uno smoother per ridurre la deviazione standard, migliorando così la precisione complessiva del processo di stima.