基于惯性测量单元的匹配滤波算法是测量船体变形的发展趋势,然而在实际航行中,船体变形模型参数是未知或存在不确定性,模型参数的这一特性对滤波估计结果影响较大.针对此问题,利用“速度+角速度”匹配算法分析了模型参数未知对滤波估计效果的影响,引入交互式多模型卡尔曼滤波方法,利用不同模型参数的似然函数进行概率分配.最后通过仿真对提出的方法进行了验证,结果表明,与传统卡尔曼滤波相比,估计精度提高了5％～10％,收敛时间提高了1倍,动态变形角的收敛时间在los以内,静态变形角的收敛时间在5S以内,提高了系统的环境适应性.