针对传统小波网络算法的不足, 提出一种基于改进无迹Kalman 滤波(UKF) 的小波网络算法. 该算法使用一种基于简化球形分布Sigma 点的UKF (SSUKF) 来训练小波网络的参数, 以提高小波网络的学习性能和训练质量. 飞行器气动力建模算例表明, 相对于BP 算法和EKF 算法, SSUKF 算法训练的小波网络收敛速度更快, 估计精度更高,计算量更小. 同时也为飞行器的气动力建模提供了一种有效可行的手段.