La expansión del sobre de vuelo de la aeronave durante la instalación de nuevos almacenes bajo las alas es un problema desafiante, principalmente relacionado con el fenómeno de flutter aeroelástico. Los modelos aeroelásticos suelen ser muy difíciles de modelar y, por lo tanto, generalmente se requieren pruebas de vuelo para validar las predicciones del modelo aeroelástico, lo que, dada las consecuencias catastróficas de alcanzar el punto de flutter, plantea un problema importante. Esta restricción favorece el uso de excitaciones de corto tiempo como Sine Dwell para realizar las pruebas de vuelo, de modo que la aeronave permanezca cerca del punto de flutter el menor tiempo posible, pero los datos de corto tiempo implican una mala resolución del espectro y, por lo tanto, conducen a resultados inexactos y no repetitivos. El presente documento abordará el problema relacionado con el procesamiento de señales Sine Dwell de Pruebas de Vuelo de Flutter aeroelástico, caracterizadas por una longitud de datos muy corta (menos de 5 s) y baja frecuencia (menos de 10 Hz) y utilizadas para identificar los modos naturales asociados con la estructura. En particular, se presentará una nueva técnica robusta, el algoritmo PRESTO, y se comparará con una estimación de Matching Pursuit basada en Wavelet de Laplace. Ambas técnicas han demostrado ser procedimientos muy precisos y robustos en señales de muy corto tiempo (Sine Dwell), con la particularidad de que la estimación de Wavelet de Laplace ya ha sido validada sobre datos reales de Pruebas de Vuelo de Flutter del F-18, como se describe en diferentes documentos. Sin embargo, el algoritmo PRESTO mejora el rendimiento y la precisión del procesamiento de Wavelet de Laplace manteniendo su robustez, tanto en datos reales como simulados.