Se estudia en este trabajo la estimación y el seguimiento descentralizados de un objetivo móvil realizado por un grupo de vehículos aéreos no tripulados (UAV). Se utiliza un protocolo de agrupamiento para mantener una formación libre de colisiones, mientras que se emplea un filtro de Kalman extendido descentralizado en forma de información para proporcionar una estimación del estado del objetivo. En el paso de predicción del filtro, adoptamos y comparamos tres modelos diferentes para el movimiento del objetivo con niveles de complejidad crecientes, a saber, un modelo de velocidad constante (CV), un modelo de giro constante (CT) y un modelo de estado completo (FS). Se realizan simulaciones de software en el bucle (SITL) en ROS/Gazebo para comparar el rendimiento de los tres modelos. Se evalúa el acoplamiento entre las tareas de formación y estimación, ya que la tarea de seguimiento se ve afectada por el resultado del proceso de estimación.