Dirigido a problemas de estimación conjunta de estado y parámetros en la defensa de vehículos de planeo hipersónicos, se desarrolla en este artículo un novedoso algoritmo de estimación de horizonte móvil a través de la linealización de Carleman. Primero, los parámetros de características de maniobra que reflejan la ley de maniobra del objetivo se extienden en el vector de estado, y se construye un modelo de seguimiento dinámico aplicable a varios vehículos de planeo hipersónicos. Para mejorar la precisión de la estimación, se tienen en cuenta restricciones como las restricciones de trayectoria y de amplitud de cambio de parámetros en vuelo, y el problema de estimación se transforma en un problema de estimación óptima no lineal restringida. Luego, para resolver el problema del alto costo temporal para resolver un problema de estimación óptima no lineal restringida, en el marco de la estimación de horizonte móvil, los problemas de optimización no lineales restringidos se transforman en problemas de optimización restringida bilineales al linealizar el sistema no lineal a través de la linealización de Carleman. Para garantizar la consistencia del sistema linealizado con el sistema no lineal original, el modelo linealizado se actualiza continuamente a medida que la ventana avanza. Además, también se proporciona un algoritmo de actualización de costo de llegada basado en CKF para mejorar la precisión de la estimación. Los resultados de simulación demuestran que el algoritmo de estimación conjunta de estado y parámetros propuesto mejora significativamente la precisión de la estimación mientras reduce el costo temporal de manera significativa.