实际工程应用中,预测动态系统的状态通常是一类比较重要的问题。卡尔曼滤波器已经被证明是处理该类问题的一个有效的工具。在系统特性能够较好把握的前提下,卡尔曼滤波器的预测准确性很大程度上取决于测量噪声协方差矩阵R的实时取值情况。但由于工作状况的各种不确定性,使得R矩阵的值会持续地受到不确定的干扰,从而极大地影响了卡尔曼滤波器的工作性能。针对上述问题,考虑到变论域自适应模糊逻辑系统的独特优点,提出了一种基于变论域自适应模糊逻辑系统动态实时调整R矩阵的方法。通过对滤波新息序列的实时监测,利用其实际值与理论值之间的偏差,采用变论域自适应模糊逻辑系统动态地对卡尔曼滤波器进行实时调整,通过仿真算例,验证了此种方法的优越性。应用此方法,在提高卡尔曼滤波器的预测精度的同时,也简化了模糊逻辑系统的设计,从而为更加方便、有效地应用卡尔曼滤波器提供了一种新的思路。