En este artículo, proponemos una solución de seguimiento no lineal para objetivos aéreos en maniobra basada en un marco de modelo múltiple interactivo adaptativo (IMM) y filtros de Kalman no lineales (UKF), denominado AIMM-UKF. El propósito es obtener estimaciones más precisas, mejor consistencia del rastreador y una predicción más robusta durante las interrupciones del sensor. El marco AIMM-UKF proporciona un cambio rápido entre dos UKF al adaptar las probabilidades de transición entre modos en función de una función de distancia. Se implementan dos modos: un modelo de movimiento uniforme y un modelo de maniobra. La validación experimental se realiza con simulaciones de Monte Carlo de tres escenarios con la lógica de seguimiento ACAS Xa como referencia, que es la próxima generación de sistemas de evitación de colisiones en vuelo. Los dos algoritmos se comparan utilizando pruebas de hipótesis de los errores cuadráticos medios. Además, determinamos el error de estimación normalizado al cuadrado (NEES), un nuevo factor de reducción de ruido propuesto para comparar los errores de estimación con los errores de medición, y un error máximo estimado del rastreador durante las caídas del sensor. Los resultados experimentales ilustran el rendimiento superior de la solución propuesta con respecto a la precisión del seguimiento, la consistencia y el error máximo esperado.