El posicionamiento de las aeronaves de aviación civil en relación con un punto de referencia geográfico en la Tierra en un marco cartesiano es significativo para detectar las desviaciones del camino deseado, especialmente para aeropuertos de gran altitud o aeropuertos especiales basados en navegación basada en rendimiento (PBN). Para obtener estas desviaciones críticas durante la aproximación y el aterrizaje de la aeronave, es fundamental estimar simultáneamente las variables de vuelo continuas y los modos de vuelo discretos con suficiente precisión. Considerando la conversión de coordenadas entre el marco Norte, Este y Abajo (NED) y el sistema de coordenadas geográficas basado en el Sistema Geodésico Mundial 1984 (WGS-84), este estudio propuso un algoritmo de estimación híbrido estocástico no lineal con filtrado de partículas sin ruido adaptativo (ASR-UPF) para estimar la trayectoria verdadera. Las probabilidades de transición de modo, representadas por la función de densidad acumulativa normal de estados continuos, determinan si proceder con las transiciones de modo. Además, la actualización adaptativa caracterizada por el seguimiento del ruido variable y las distribuciones de muestreo de importancia basadas en los resultados del filtrado de Kalman sin ruido de raíz cuadrada (SR-UKF), como un estudio comparativo del filtrado de sistemas continuos, fueron utilizados. Los experimentos ilustraron que el ASR-UPF es capaz de reducir el error de estimación del estado de manera más efectiva y rastrear más rápidamente el error causado por una estimación incorrecta del modo con adaptabilidad en comparación con el SR-UKF. Una prueba adicional con datos de vuelo reales indica que el método propuesto proporciona una estimación refinada de la posición y el acimut en el marco NED.