Este documento se ocupa de los métodos de estimación conjunta de estado y parámetros para un sistema bilineal en forma de espacio de estados, que se ve perturbado por ruido aditivo. Para superar la dificultad de que el modelo contiene el término de producto de la entrada del sistema y los estados, utilizamos el principio de identificación jerárquica para presentar nuevos métodos para estimar los parámetros del sistema y los estados de forma interactiva. Los estados desconocidos se estiman primero a través de un estimador de estado bilineal sobre la base del algoritmo de filtrado de Kalman. Luego, se formula un algoritmo de mínimos cuadrados generalizados recursivos (RGLS) basado en el estimador de estado según el principio de mínimos cuadrados. Para mejorar la precisión de la estimación de parámetros, introducimos la técnica de filtrado de datos para derivar un algoritmo RGLS de dos etapas basado en el filtrado de datos. El ejemplo de simulación indica la eficacia de los algoritmos propuestos.