📖 Este trabajo esta relacionado con el estudio del problema de estimacion de senales discretas a partir de observaciones inciertas y observaciones retrasadas aleatoriamente cuando no se dispone completamente del modelo de espacio de estados de la senal que se desea estimar, sino que la unica informacion disponible son los valores observados, la distribucion de las variables indicadoras que modelizan la incertidumbre o el retraso en las observaciones y las funciones de covarianzas de los procesos que intervienen en la ecuacion de observacion. Los algoritmos de estimacion se obtienen mediante un enfoque por innovaciones, que simplifica sustancialmente su obtencion. Tambien se presentan algoritmos recursivos para la obtencion de las matrices de covarianzas de los errores de estimacion, que proporcionan una medida de la bondad de los estimadores obtenidos. Para ilustrar la aplicacion de los algoritmos, se implementan en MatLab diversos programas que, en cada iteracion, simulan la senal que se desea estimar asi como la observacion correspondiente y proporcionan tanto los estimadores como las matrices de covarianzas de los errores de estimacion.