该文针对自适应卡尔曼滤波算法在风场测量中的应用进行研究. 该文首先讨论了风场的性质和风的模型,对卡尔曼滤波的分类和发展现状进行了介绍,对卡尔曼滤波算法基本理论、滤波稳定性、模型误差进行分析;接着对卡尔曼滤波发散原因及对策进行分析探讨,把引起卡尔曼滤波发散的原因归结为理论与计算两方面,并根据不同方面,提出各种防止滤波发散的方法;接着针对风场特性,提出了两种基于Sage、Husa噪声统计特性估计器、递推最小二乘法、平方根分解算法的自适应卡尔曼滤波算法,分别进行理论推导、数字仿真和试验分析;接下来结合具体项目,介绍了自适应卡尔曼滤波算法在数据感知和地面监测系统中的应用. 该文提出的自适应卡尔曼滤波算法,经计算机仿真和物理试验表明,可以有效地进行风场测量信号的处理;同时,该算法及其思想方法对于处理其他类型的信号滤波处理、状态估计问题都具有借鉴意义.