随着移动多媒体通信业务的迅速发展,频谱效率和多径衰落更是日益捉襟见肘。为了有效克服这两大难题,本文引入了MIMO-OFDM系统。在移动通信系统中,无线信道因其具有很大的随机性和不可预见性,对在接收端恢复出原始数据,提高通信质量提出了很大的挑战,而信道估计的引入有效的解决了这些问题。然而,传统的信道估计算法具有复杂度高、估计精度低等问题,本文就此问题,针对传统的几种信道估计算法进行了简化及改进。本文首先介绍了MIMO-OFDM系统的原理和系统结构,并在此系统结构的基础上给出了较为常见的非盲信道估计算法即基于导频或基于训练序列的信道估计。其中,基于训练序列的LS信道估计算法需要进行大量的矩阵求逆运算,因此本文将此算法进行了简化,使其不仅降低了计算量,而且算法的性能也得到了提高,之后通过MATLAB进行仿真得到了验证。最后重点研究了基于子空间的MIMO-OFDM系统信道盲估计算法,给出了一种信道模型,并在此信道模型的基础上提出了一种改进型的基于子空间方法的盲信道估计算法。该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离,通过补零内插技术得到其他子载波位置的信道估计结果,在估计过程中并不需要任何信道统计信息。仿真结果表明该算法具有收敛速度快,估计精度高等优点。