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介绍一种快速卡尔曼滤波算法，对于一般的递归最小二乘自适应算法（RLS算法）来说有着更快的计算速度，同最小均方自适应算法（LMS算法）相比计算量差不多，该算法用统计模型（时间序列）来代替状态方程，大大减少了算法的复杂度，在速度估计的时候采用时间序列模型方法进行速度估计，通过Matlab仿真，证明在一定情况下此方法有效、可行。