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自動車の自動操舵制御系の設計問題を考察している。自動車の車両を特徴づける緒元を正確に計測することは困難であるため，それらの不確かさを考慮したロバスト制御系の設計法を提案している。

除振マウント支持の半導体露光装置の動特性を部分空間法により同定する方法を提案している。部分空間法を利用することにより，多自由度系である対象を効率よく，しかも精度よく同定することが可能になった

逐次最小二乗(RLS)法を正則化法の観点から見直し，正則化を考慮した RLS 法はロバストで，しかも比較的速いパラメータ収束速度が達成できることを数値例とともに明らかにしている。また，正則化法を H∞フィルタリングの立場で考察し，正則化法はill-posed 問題をwell-posed問題に変換するだけでなく，推定アルゴリズムのロバスト化にも役立っていることを明らかにしている。

最小二乗法に基づく新しいアクティブ騒音制御系の設計法を提案している。提案法を自動車車室内騒音のアクティブ制御問題に適用し，実測データを用いた数値シミュレーションを通して提案法の有効性を示している。

従来，アクティブ騒音制御のための適応信号処理アルゴリズムとしてはLeast Mean Square（LMS）法が主流であったが，それに代わる新しいアルゴリズムとして，最小二乗ラティスフィルタを用いた方法を提案している。提案法の有効性を数値シミュレーションによって明らかにしている。

（剛体）＋（有限個の振動モード）で記述される大型衛星の姿勢制御系を，現代制御理論の一設計法である折り返し法を用いて設計している。そして，大型衛星の姿勢制御系を模擬した地上実験を通して，折り返し法が振動抑制性に優れ，振動パラメータの同定のずれに対してロバストな制御系を構成できることを明らかにしている。

線形離散時間システムの伝達関数を同定する場合，入力信号が白色性であっても，システムの極が単位円上のz = 1の近傍に存在すると，高精度な最小二乗同定が行えない。そのような場合，出力信号の差分が現れるように同定モデルを変換することによって，同定すべきパラメータを行列変換し，相関行列の悪条件性を緩和できる同定法を提案している。

線形離散時間システムのインパルス応答を最小二乗法によって同定する問題を考察し，入力信号が滑らかで，データ数が有限個の場合に，推定値の収束特性が劣化する原因を理論的に解析し，そのような状況においても有効な同定法を提案している。提案した同定法は，入力相関行列を固有値分解し，値の小さな固有値を打ち切ることに基づいている。

実データを用いてシステム同定を行う場合，必ずしも等間隔で入出力データがサンプリングされているとは限らず，場合によっては不不等間隔でサンプリングされている場合もある。そのような不等間隔サンプリングデータを，欠損データ推定に基づいて等間隔サンプリングデータに変換する方法を提案している。