无线移动通信自诞生以来，其发展速度令人惊叹。短短几十年移动通信系统已经历了第一代和第二代，完成了从模拟技术向数字技术的过渡。目前第三代移动通信系统的国际标准已经制定，正处于商用化的前期。与此同时，下一代移动通信系统的研究工作已如火如荼地展开。 下一代无线移动通信系统的目标是实现随时无缝的、高质量、高速率的移动多媒体和数据业务传输。然而，无线移动信道的种种物理特性，如带宽限制、传播损耗、时变特性、多径衰落等都严重影响着高速无线移动通信的可靠性，因此，为了获得高的数据速率和可靠的通信性能，下一代无线移动通信系统必须采用具有高频谱效率的新技术。 MIMO-OFDM正是本文重点考虑的下一代无线移动通信系统模型，它在发射端和接收端采用多个天线，并在每个发射天线上采用OFDM调制。由于OFDM技术能够有效地抵抗频率选择性衰落，而MIMO技术能够大幅度地提高系统容量和数据传输速率，因而将两者相结合在技术上相互补充，使之成为实现无线信道高速数据传输最具希望的解决方案之一，具有非常广阔的发展前景。 本文第一部分从无线信道的传播特性出发，讨论了宽带MIMO无线信道的统计衰落特性以及信道建模等问题。在对现有MIMO信道模型及其建模方法进行综述的基础上，重点研究了一种基于统计相关的MIMO信道模型，提出了具体的建模方法和步骤，并结合计算机仿真分析验证了建模方法的有效性和实用性。在仿真方面，利用C语言创建了一个无线MIMO信道仿真平台，为MIMO无线链路的性能仿真、系统容量分析以及实现算法的性能评估提供了强有力的工具。 本文的第二部分构建了MIMO-OFDM无线通信系统模型，分析了采用空时编码的MIMO-OFDM系统在频率选择性衰落信道下的差错性能，重点讨论了非理想的信道估计对系统性能的影响，并指出及时准确的信道估计是保证MIMO-OFDM系统传输质量、发挥其性能优越性的关键。 信道估计从大的角度可以分为盲估计和非盲估计两类。盲估计可以在发送数据未知的情况下，根据数据的统计特性估计信道响应，由于它不需要任何导频符号，因而具有很高的频谱效率，但是它通常需要接收大量数据样本才能获得准确的信道估值，从而引入了较大的系统延时，同时它还要求信道的统计特性不变或者慢变，这就大大限制了它在实际中的广泛应用。为了能更好地跟踪无线信道的变化，进一步提高系统性能，目前的大多数无线移动通信系统都借助于一定的导频符号来完成信道估计。本文第三部分主要研究这类信道估计技术，这部分内容是本文的重点。对于基于导频的信道估计，训练序列的设计是其核心之一，它对信道估计的精度以及系统的性能起着决定性的作用。本文基于信道估计MSE最小准则推导了MIMO-OFDM系统中训练序列的最优化条件，给出了单符号训练序列以及多符号训练序列的最优化结构，在此基础上提出了一种新的最优化训练序列，它本质上是CDM、FDM与TDM最优化训练结构的有机结合，具有广泛的适用性。基于上述最优化训练序列，本文依次研究了MIMO-OFDM系统中的时域信道估计技术以及频域信道估计技术。在时域信道估计部分，文中建立了时域信道估计模型，综述了时域信道估计技术的研究现状，并对几种常见时域估计算法进行了性能评估。在此基础上提出了一种链式加权LMMSE信道估计算法和一种低复杂度LS信道估计算法，并结合大量计算机仿真分析验证了算法的有效性和优越性，最后分析了当信道多径时延为系统采样周期的非整数倍时，时域信道估计过程中产生的能量泄漏问题；在频域信道估计部分，文中建立了频域信道估计模型，综述了频域信道估计技术的研究现状，并结合计算机仿真对几种常见频域估计算法进行了性能评估，针对信道估计精度与实现复杂度这一矛盾，提出了一种低代价LMMSE信道估计算法、一种实时LMMSE信道估计算法和一种基于干扰抑制的迭代信道估计算法等，为了进一步提高上述信道估计算法在快衰落信道环境中的性能，文中还应用’EMi塞代算法在MIMO-OFDM系统中进行了信道跟踪。 基于导频的信道估计方法非常有效，但是它要求系统周期地发送导频符号，从而占用了大量的信道带宽，降低了系统的吞吐量，这就使得不需要任何导频的盲信道估计和需要少量导频的半盲信道估计技术显得特别富有吸引力。本文第四部分初步研究了一种基于子空间的半盲信道估计算法，针对其收敛速度较慢，仅适于准静态衰落信道等缺陷，提出了一种改进算法，并通过大量计算机仿真分析验证了算法的有效性和优越性。 本文最后总结了全文内容，展望了未来的研究方向。