在过去的20多年里,移动通信技术在全球范围内得到了迅猛的发展和应用,已经历了从第一代模拟通信到第二代数字通信再到即将在全世界范围大规模商用的第三代多媒体通信的三个阶段。每一代的发展都带来了技术的突破和人们消费观念的更新。正如人们所说的移动通信技术正在日益改变和影响着现代人的生活习惯。第二代移动通信系统(2G)主要是为了支持话音和低速率的数据业务而设计的,随着高传输速率、高质量视频和交互式操作的新一代无线多媒体业务的发展,将MIMO和OFDM技术结合应用于未来宽带无线通信系统中,是一种有广阔应用前景的无线链路传输解决方案。OFDM技术固有的抗信道多径和频率选择性衰落特性以及MIMO在提高系统频谱利用率,改善无线通信系统性能等方面的巨大作用,使得这两种技术的融合成为了下一代移动通信系统的必然选择。无线通信系统的性能主要受到移动无线信道的制约,特别对未来的宽带移动通信系统更需要采用很多信号处理技术来对抗恶劣的无线传播环境以提高系统性能,比如常见的分集合并、相关检测和信道编解码技术等,而采用这些技术的前提就是要知道信道的状态信息(CSI)。本文就是在这样的背景下,开始对多天线移动通信系统中各种信道估计算法进行研究。研究的内容包括对传统的时频二维导频辅助信道估计(2D-PSAM)算法的研究及一些改进工作,对MIMO-OFDM系统提出了一种利用导频训练序列的相关特性来进行信道估计的简化算法,以及对目前信道估计领域的一个新的研究方向——利用训练序列叠加(Superimposed Training)来进行信道估计算法的研究。本文在第三章,针对MIMO-OFDM无线通信系统提出了一种新的基于时频二维导频辅助信道估计方法。该估计算法采用在变换域多次迭代滤波的方式,能够显著降低高斯噪声和载波间干扰(ICI)对估计性能的影响,同时快速FFT算法也使得变换域滤波变得比较简便。本文在第四章,提出了在多天线OFDM系统中利用导频训练序列的相关特性来进行信道估计。由于相关估计算法的关键是训练序列的自相关特性,本文提出了一种优化训练序列的构造方式。利用该训练序列良好的自相关特性能够充分获