随着无线通信业务和宽带数据业务的不断发展，有限的频谱资源变得越来越紧张。因此能提高频谱利用率和通信系统容量的MIMO、OFDM技术成为人们越来越关注的对象。在无线通信系统中所要面临的一个主要问题就是多径干扰，而MIMO技术却可以利用空间资源，将多径转化为用户资源。采用空间复用的MIMO系统，由于各个天线上面发射不一样的信息，所以可以成倍的提高系统容量;而采用空间分集的MIMO系统，各个发射天线发送相同的信息，这样接收天线采用特殊的处理技术处理出来的原始信息的误码率较低，提高了系统的性能。由于MIMO系统不能解决信号在无线信道中传输时所受到的频率选择性衰落的影响，而OFDM技术却可以很好的解决这一难题，所以MIMO技术与OFDM技术的结合成为宽带无线通信发展的趋势。和所有的通信系统一样，OFDM系统与MIMO-OFDM系统也需要同步，所不同的是要求更严格了。因为OFDM系统中子载波是相互正交的，如果存在频偏，会使子载波之间的正交性遭到破坏，影响系统性能。同样的定时同步如果不准确，FFT窗口就不能找到正确的开始位置，造成解调出来的信号错误率很高。　　 本文针对SISO-OFDM系统和MIMO-OFDM系统分别给出了不同同步方案。对于SISO-OFDM系统本文采用的是基于加权因子的同步算法。在添加循环前缀的时候，让训练符号复制的部分乘以一个加权因子-1，从而消除后面在进行定时同步时的峰值平台。仿真结果表明，定时判决函数形成了尖锐的峰值，相比经典算法定时的准确度得到了提高。对于MIMO-OFDM系统，由于每一个接收天线接收到的信号是所有发射天线发射信号的叠加，所以在进行同步之前必须对不同发射天线上发射的信号进行区分，之后再进行同步。本文利用10个小的CAZAC序列做成长度为N的训练符号来进行同步操作，该训练符号的前后两部分对应相等。第二根天线上发射的训练符号是第一个发射天线发射训练符号的循环移位，以此类推。相比Mody算法和VanZelst算法改进算法不仅降低了计算复杂度而且提高了频谱利用率。仿真结果证明了该算法的可行性。最后是对全文的总结及未来工作中的侧重点。