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应用卡尔曼滤波器作在线谐波估计的关键在于如何确定动态噪声和量测噪声的统计特性。此外，卡尔曼滤波器还受到滤波器饱和的影响，使它对信号的突变变得迟钝。针对上述问题，提出了一种基于更新序列和滤波器饱和抑制技术的新型自适应卡尔曼滤波器。通过对量测更新序列的相关性分析，估计出量测噪声方差阵。再利用递归算法，在给定精度下，求解最优滤波增益方程得到最优增益，进而修正滤波参数，结合滤波器饱和抑制技术来改善滤波器的性能。通过仿真实验确认了这种方法的有效性。