未知入力の次数が高い場合、状態の観測可能性を改善するためには、未知入力の再構成可能性を高める手法を採用することが重要です。具体的には、未知入力再構成行列（Unknown Input Reconstructability Matrix）を用いて、出力関数や観測可能関数の選択を最適化することが考えられます。この行列のランクを最大化することで、未知入力の影響をより正確に把握し、状態の観測可能性を向上させることができます。また、観測可能性コディストリビューションを計算するアルゴリズム（例えば、アルゴリズム5.1）を適用することで、システムがカノニカルでない場合でも、観測可能性を評価し、必要な観測可能関数を特定することが可能です。これにより、未知入力の次数が高いシステムでも、状態の観測可能性を確保するための新たなアプローチを提供します。