正交频分复用(OFDM)技术和多入多出(MIMO)技术作为提高数据传输速率的重要手段受到人们越来越多的关注。对于MIMO-OFDM系统,准确的信道状态信息(CSI)是保证信息可靠接收的保证。信道估计技术对同步、子载波分配等都有不同程度的影响。因此,准确的估计信道状态信息,是MIMO-OFDM系统的关键问题之一。信道估计算法分为导频辅助信道估计算法和盲信道估计算法两种。本文主要针对MIMO-OFDM系统的导频辅助信道估计技术进行研究。论文第一部分主要讨论了基于导频符号辅助调制(PSAM)方法的SISO-OFDM信道估计技术。通过分析块状导频及梳状导频两种导频分布图案,论文针对块状导频,仿真讨论了LS、MMSE两种估计算法,最后针对梳状导频,比较了线性内插、高斯内插和cubic-spline三种内插算法,并在matlab平台上给出了基于块状导频和基于梳状导频的SISO-OFDM信道估计算法的仿真分析结果。研究表明,当信噪比增大后,cubic-spline内插法性能明显优于线性内插和高斯内插。论文的第二部分围绕基于梳状导频符号的MIMO-OFDM信道估计算法展开。首先对基于导频位置处的信道估计算法进行研究,并针对LMMSE计算量大复杂度高的缺点,将基于奇异值SVD分解的算法应用于此以降低运算复杂度。基于导频位置处信道估计算法,论文分析了基于插值的数据位置处信道估计算法,讨论了线性内插、高斯内插、cubic-spline内插和基于DFT的信道估计算法。在此基础上,论文对于基于DFT的传统信道估计算法进行了改进,通过在时域忽略次要采样来消除噪声干扰,从而提高了信道估计精度。最后,论文基于matlab仿真环境对基于导频符号的MIMO-OFDM信道估计算法进行了仿真实现。