El problema de identificación del sistema se vuelve más desafiante cuando el espacio de parámetros aumenta. Recientemente, varios trabajos se han centrado en la identificación de formas bilineales, que están relacionadas con las respuestas impulsivas de un modelo espacio-temporal, en el contexto de un sistema de entrada única/salida única. En este marco, el problema se abordó en términos del filtro de Wiener y diferentes algoritmos adaptativos básicos. Este artículo estudia dos tipos de algoritmos diseñados para la identificación de dichas formas bilineales, es decir, el filtro de Kalman (junto con su versión simplificada) y un algoritmo optimizado de mínimos cuadrados medios (LMS). También se realiza una comparación entre ellos, que muestra similitudes interesantes. Además de la derivación matemática de los algoritmos, también proporcionamos resultados experimentales extensos, que respaldan los hallazgos teóricos e indican el buen rendimiento de las soluciones propuestas.