Al utilizar una serie de sensores de presión distribuidos en la superficie de una aeronave para medir la presión de cada puerto, el sistema de detección de datos de aire enrasado (FADS) se aplica ampliamente en muchas aeronaves modernas y vehículos aéreos no tripulados (UAV). Normalmente, los transductores de presión del sistema FADS deben estar montados en el borde de ataque de la aeronave, donde son sensibles a los cambios de presión. Sin embargo, para los UAV, el borde de ataque del morro y el ala puede no estar disponible para los transductores de presión. Además, el número de transductores está limitado a 8-10, lo que dificulta mantener la precisión en el método normal para los sistemas FADS. Se desarrolló un modelo de sistema FADS para un ala voladora no tripulada, y todos los transductores de presión se ubicaron fuera de las regiones de los bordes de ataque. Las ubicaciones de los transductores se seleccionaron utilizando el valor de impacto medio (MIV), y se desarrollaron redes neuronales en conjunto para predecir los datos de aire con un número muy limitado de transductores. Además, también se desarrolló un método de detección de errores basado en redes neuronales artificiales y bosques aleatorios. El modelo del sistema FADS puede detectar con precisión el puerto que falla y utilizar la combinación de presión correcta para predecir el número de Mach, el ángulo de ataque y el ángulo de deslizamiento lateral con alta precisión.