El rendimiento del filtro de Kalman tradicional y sus variantes puede degradarse seriamente cuando se utilizan para rastrear una nave espacial no cooperativa que está impulsándose continuamente. Para superar esta limitación, se propone un método de seguimiento adaptativo para la estimación del estado relativo de un objetivo no cooperativo basado en el algoritmo de modelo múltiple interactuante (IMM). Primero, basado en un modelo de sacudida estadística actual (CSJerk), se desarrolla un algoritmo de filtrado CSJerk robusto (RCSJF), que puede abordar el problema de baja precisión de estimación e inestabilidad de los enfoques tradicionales en los momentos en que la nave espacial comienza y termina de impulsarse. En segundo lugar, el algoritmo RCSJF desarrollado se utiliza para formar el conjunto de modelos del IMM incorporando diferentes valores máximos de sacudida, sobre la cual se presenta un método de seguimiento adaptativo que puede rastrear un objetivo no cooperativo con diferentes niveles de maniobra. Los resultados de simulación muestran que el método propuesto puede rastrear efectivamente el objetivo en todos los niveles de impulso bajo las condiciones consideradas, y el rendimiento de convergencia del método propuesto se mejora en comparación con el filtro de Kalman extendido basado en CSJerk, especialmente al inicio y al final de la maniobra.