私は連続時間カルマンフィルタを勉強したく、本書を購入したのですが、本書は離散時間カルマンフィルタについて解説したものです。私はリアルタイムに外乱保証をしたかったので、個人的にはあまり役に立ちませんでした。本屋さんにも置いてあるので、一読してから購入されてはどうですか？

　カルマン・フィルタの導出にはいくつかの方法があるが，この本では離散型カルマン・フィルタをベイズ推定による条件付期待値として綺麗にまとめている．さらに，スムージングや非線形モデルへの拡張カルマン・フィルター（線形化近似だけれども）も記載されている．また，旧版には無かったH∞フィルタが付け加えられている．
　カルマン・フィルタで状態推定や予測を行う場合には，状態空間方程式のパラメータが既知である必要がある．この本では，状態空間方程式（確率システム）の特性について最初に詳しく記述してあるが（カルマン・フィルタの導出で使うので），パラメータ推定（同定）については記述されていない．実用では，離散型の状態空間方程式を時系列データの統計モデルとして扱い，データからパラメータ推定が必要である．例えば，ARMAモデルを状態空間方程式で記述し直して（例題で太陽黒点に関するARモデルの状態空間表現化が記載されている），さらに予測分布の尤度方程式の最適化（最小二乗法）のアルゴリズムの中でカルマン・フィルタを利用することが行われている．ただし，利用しているカルマン・フィルタの中身を分らず使うことも多いとも想像できる．
　カルマン・フィルタの応用は種々あるが，応用の基礎理論をきちんと理解するには，良い本だと思う．

タイトルの「応用」とは、「理論の特殊例への拡張」を言っているのであって、実施例を述べたわけではない。

記述は単調そのもので、お世辞にも創意工夫を凝らして書いたとは言えない。
特に章立ては乱れており、「カルマンフィルタ」の章の頭から安定性の議論になっていくのは奇妙である。「安定性」という章タイトルならまだしも。

他の本を読んだほうがまし。