信道估计技术作为多天线系统的关键技术,对信号检测性能会产生重要影响。而信道盲估计方法不需要或仅需要少量先验信息,能够提高频带利用率、降低对收发机协同性的要求,已成为多天线系统信道估计领域的研究热点。本文针对信道盲估计结果存在固有模糊度及基于子空间的信道盲估计方法要求已知信道阶数的问题,对MIMO信道盲估计中的模糊度消除和信道阶数估计等关键技术开展研究,具体工作如下:针对基于子空间的MIMO信道盲估计方法存在标量模糊度的问题,在假设信道阶数已知的情况下,研究了由多根发射天线造成的置换模糊度和星座图旋转对称特性造成的相位模糊度,提出了一种基于模糊度消除的信道盲估计方法。我们设计了一种特殊的训练序列,通过对训练序列进行时间正交的设计和采用两种阶数互质的调制方式,分别消除了子空间法中的置换模糊度和相位模糊度。由于信道阶数估计不准确会严重影响信道盲估计的性能,因此有必要研究有效的信道阶数估计方法。针对现有信道阶数估计方法在低信噪比、小样本数的条件下性能下降的问题,提出了两种适用于低信噪比、小样本的信道阶数估计方法。其中,基于Wishart矩阵的信道阶数估计方法借助噪声特征值服从特殊分布,区分信号子空间和噪声子空间;基于盖尔圆准则的信道阶数估计方法借助酉变换后不同子空间盖尔圆半径的不同,设计一个自适应的判决门限,区分两个子空间。研究结果表明,本文提出的基于训练序列的子空间信道盲估计方法可以有效消除标量模糊度;本文所提出两种信道阶数估计方法能在低信噪比、小样本的条件下对信道阶数进行有效估计。