翼伞由于其优良的操纵性能,其精确空投技术已经在军事、救援救灾、民用等领域得到越来越多的应用。翼伞精确空投技术理论研究成果运用到实际翼伞空投的过程中,由于实际翼伞的准确气动参数难以获取,导致翼伞实际空投飞行与理论研究相差较大。本文通过翼伞实际飞行测试数据,对翼伞气动参数辨识问题进行了研究。搭建了翼伞六自由度运动模型,仿真分析了不同气动参数的取值对六自由度运动模型飞行性能的影响。在FLUENT中进行了翼伞计算流体力学仿真,分析了环境风场及迎角对翼伞气动力系数、系统稳定性的影响。根据翼伞六自由度运动模型构建了用于求解气动参数的目标函数,分析了可用于参数辨识的几种优化算法:极大似然法、遗传算法、粒子群算法、生态系统粒子群算法的算法构造与特点,对生态系统粒子群算法进行了改进,提高了算法寻优速度与精度。通过标准测试函数对几种优化算法进行检测对比,选择寻优精度较高的生态系统粒子群算法作为参数辨识优化算法。设计并搭建了翼伞飞行测试系统,以获取用于参数辨识的翼伞飞行实验数据。构建了飞行测试系统中伞载测控箱和地面基站,完成了传感器选型。根据翼伞飞行测试系统的性能设计了飞行实验,编写了飞行数据预处理算法,对飞行测试数据进行数据处理。基于翼伞仿真模型飞行数据,对翼伞气动参数进行了参数辨识,辨识结果误差较小,验证了辨识方案的可行性。通过翼伞飞行测试系统进行了翼伞飞行实验,通过飞行测试数据对翼伞模型进行了参数辨识,通过对比辨识结果建立的翼伞模型输出数据与实测数据,辨识结果整体在模型可以接受误差范围之内。