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多输入多输出(MIMO, Multiple Input Multiple Output)技术和正交频分复用技术(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)已被多个无线通信标准采用为关键技术,其也是未来代无线通信标准的重要技术基础。信道估计在MIMO-OFDM扮演着至关重要的作用,目的是为发射机波束成形和接收检测提供可靠的信道状态信息,其估计精度高低将直接影响接收机误码性能和系统吞吐量,本文主要研究内容安排如下：1)针对慢时变环境下信道为非整数倍采样间隔引起的能量泄漏问题,本文提出一种时域分析判决的信道估计算法。在3GPP长期演进协议规定的信道场景下仿真提出的算法,仿真表明：该算法误码性能优于基于最小二乘的算法,尽管其性能差于基于线性最小均方误差的算法,但是其具有更低复杂度和无需信道统计信息等优点。2)针对快时变信道跟踪问题,重点研究了四种基于基展开(BEM, Basis expansion model)的模型：复指数基模型(CE-BEM, Complex Exponential BEM)、离散椭球序列基模型(DPS-BEM, Discrete prolate spheroidal BEM)、多项式基模型(P-BEM, Polynomial BEM)及离散卡洛基模型(DKL-BEM, Discrete Karhunen-Loeve BEM),并将它们同三种基展开系数估计准则：最小二乘(LS, Least square)、最小均方误差(MMSE, Minimum Mean Square Error)及最佳线性无偏估计准则(BLUE, Best Linear Unbiased Estimator)相结合形成多种快时变信道估计器,通过仿真分析了各种快时变信道估计器的性能。3)针对OFDM系统中收发两端都存在同相和正交(IQ, In-phase and Quadrature-phase)不平衡的问题,本文提出了一种时域最小二乘(TD-LS, Time Domain Least Square)信道估计算法。在此基础上,为了进一步挖掘无线信道的稀疏特性,本文又引入稀疏信号处理理论中的迭代收缩(IS, Iterative Shrinkage)和平行协调下降(PCD, Parallel Coordinate Descent)思想,构造了一种联合的信道估计算法：TD-LS-IS-PCD。仿真结果表明：本文提出的TD-LS和TD-LS-IS-PCD的误码性能明显优于传统的频域最小二乘算法；同时TD-LS-IS-PCD算法误码性能优于TD-LS,逼近理想情况。