dlmでもKFASでも、観測値中の欠測はNAとしておくと、補完されます．北川の解説にもあるように，欠測の扱いが容易なのが状態空間モデルの特徴なので，活用しましょう．
サプルメント記事 dlmによる状態空間モデルのMCMC, KFASによるARモデルのパラメータ推定
dlmのサンプルコード ダウンロード
KFASのサンプルコード ダウンロード
KFASの原論文 Jouni Helske KFAS: Exponential Family State Space Models in R ［KFASでの非正規モデルの計算法についても触れている］
岩波データサイエンスVol.1の特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」の伊東，松浦，伊庭（２番目）の解説でも，状態空間モデルや関連するベイズモデルについて取り上げていますので，あわせてご覧頂くと，より広い視野からの理解が可能になると思います．
サンプルコード（Vol.6の本文のコード＋作図の部分） ダウンロード
上記用のテストデータ ダウンロード
（参考） その他のサンプルコード（平滑化，尤度計算など） こちらからダウンロード
［初刷りの訂正］
p.52
「そもそもデータの十分近くに届く粒子がほとんどない」状態→ 「そもそも事後密度の大きい領域に届く粒子がほとんどない」状態
p.55 注6
少数の粒子に重みが集中する傾向→ 重みの大きい少数の粒子が結果に大きく寄与する傾向
訂正する理由は こちら
dlmのサンプルコード ダウンロード
上記用のテストデータ（Vol.6の本文のものとは異なります） ダウンロード（CSV）
準備中
北川 源四郎 「時系列解析入門」（岩波書店）
樋口知之 「予測にいかす統計モデリングの基本 ― ベイズ統計入門から応用まで 」（講談社）
野村俊一 「カルマンフィルタ ― Rを使った時系列予測と状態空間モデル― 」（共立出版） ［KFASを使用］
コマンダー，クープマン「状態空間時系列分析入門」（シーエーピー出版）
ペトリス他「Rによるベイジアン動的線型モデル」（朝倉書店） ［dlmのマニュアルのような本．スクリプト等のダウンロードは こちらのサイト］
樋口・上野・中野・中村・吉田 「データ同化入門 ― 次世代のシミュレーション技術―」（朝倉書店）［マニアック］
Doucetほか(編） 「Sequential Monte Carlo Methods in Practice」(Springer) ［2001年刊行だが当時の集大成］
伊庭ほか 「計算統計2」（岩波書店） ［補論Ａが逐次モンテカルロ法］
logics of blue （ウェブサイト） 状態空間モデル ［dlm, Pythonなど］
沖本竜義 「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」（朝倉書店） ［単位根検定など］