本论文主要来源于民航局项目——通用航空飞行数据采集与分析研究。本论文的主要工作分为两个大的方面：飞行数据分析和飞行3D仿真平台的建立。目前，飞行数据越来越被人们所重视，传统上飞行数据的分析方法较多，大多建立在飞机系统模型下，本文直接针对飞行数据，绕开飞机系统模型，运用数据挖掘技术的中聚类算法对飞行数据进行聚类分析，寻找出飞行数据之间内在的联系，并建立了聚类分析系统。该系统能够很好的把正常数据和异常数据区分开，对以后的日常机务维修和飞行安全警示都能起到一个较好的参考作用。同时，由于飞行数据的特殊性，较多数据包括相同属性。例如INS和GPS数据属性相同。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的数据关联算法在飞行数据预处理上的运用，通过仿真实验证明该算法能有效的降低飞行数据的噪声，相对传统算法它具有收敛速度快的特点。同时它又为本文的3D仿真平台中的数据预处理奠定了基础。本文的最后一章在以上工作的前提下，利用VEGA平台建立了一套能够提供多视角的3D飞行数据仿真系统，并运用真实飞行数据对该系统进行了测试，该系统能较好实现飞行仿真播放控功能，飞行主姿态显示功能，飞行航迹显示功能，飞行横滚显示功能，飞行数据实时显示功能。