A previsão de posição de objetos em 3D é um processo complexo, o qual exige algoritmos de associação capazes de lidar com o uso de técnicas de filtragem lineares e não lineares. Os modelos utilizados em sistemas de controle de tráfego aéreo, por serem desenvolvidos em duas dimensões, não são adequados para aplicações com alvos militares devido às variações de altitude que esses objetos desenvolvem. Dessa forma, a partir das informações de posições de um objeto no espaço obtidas por meio de um dado sensor, foi utilizado um método para se deduzir o valor da velocidade do mesmo, de modo a compor o vetor de medidas modelado. Com os dados desse vetor é calculada a próxima posição do objeto medido de forma tridimensional. Esse modelo pode ser implementado em sistemas tanto civis como militares, permitindo previsão de posição de objetos 3D em tempo real. Adotou-se como estimadores de estado o Filtro de Kalman Linear e o Filtro de Kalman Estendido com integração através do agregador de filtros conhecido como IMM (Múltiplos Modelos Interagentes). Exemplos numéricos ilustram a aplicabilidade e desempenho do método proposto.