El vuelo en formación cerrada es una estrategia práctica para enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de ala fija. Mantener los UAV en posiciones aerodinámicamente óptimas es esencial para un vuelo en formación eficiente. Sin embargo, los métodos de optimización aerodinámica basados en dinámica de fluidos computacional (CFD) son intensivos en cálculos y difíciles de aplicar en tiempo real para formaciones a gran escala. Inspirado en el vuelo en formación biológica, este estudio propone un método basado en sensores a bordo para la estimación del campo de flujo de estela, con potencial para extenderse a formaciones complejas. El método se basa en un modelo de velocidad inducida por identificación de parámetros (PI-Model), que utiliza solo sensores a bordo, incluidos dos sistemas de datos de aire laterales (ADS), para muestrear el campo de estela. Al minimizar el residuo de la velocidad inducida, el modelo identifica parámetros clave de la estela y proporciona una estimación dinámica del campo de velocidad de la estela. Las comparaciones entre el PI-Model y las simulaciones CFD muestran que logra una mayor precisión que el modelo de vórtice de caballito de mar de uso común, tanto en velocidad de estela como en efectos aerodinámicos. Aplicado a un escenario de formación de dos UAV, la validación CFD confirma que el UAV que sigue logra una reducción de arrastre del 15-25%. Estos resultados verifican la efectividad del método propuesto para el vuelo en formación y demuestran su potencial para su aplicación en formaciones multi-UAV complejas y dinámicas.