锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等优点被越来越多地应用到卫星、便携式设备和电动汽车等领域.荷电状态作为电池管理系统的重要指标，它的准确监测对保障电池的使用安全、提高电池的使用效率有着重要意义.针对锂离子电池的荷电状态估计，本文提出了一种自适应中心差分卡尔曼滤波算法.首先，设计了一个线性卡尔曼滤波器实现了对测量方程系数的实时估计，从而避免了荷电状态与开路电压关系曲线的测试.其次，考虑到部分工况难以准确地获取模型参数，使用增广向量法并采用自适应中心差分卡尔曼滤波器实现了荷电状态与模型参数的自适应估计.再次，将线性卡尔曼滤波器与自适应中心差分卡尔曼滤波器耦合，实现了荷电状态、模型参数、测量方程系数的联合估计，使得本文所提算法能够更好地应用于电池内部参数未知的复杂工况.为了进一步提高算法的估计精度和对噪声的适应能力，通过迭代法对噪声协方差矩阵进行了动态调整.最后，通过几组实验验证了本文所提算法的有效性.