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移动通信技术已经成为通信领域发展最快，最具市场潜力的热点技术。目前，第三代移动通信系统已经在世界各国大范围使用，包括WCDMA、CDMA2000以及TD-SCDMA系统。第三代通信系统能提供基本的数据和多媒体业务，但是还达不到满足高速的移动多媒体业务的能力。与此同时，新的业务需求对速率、服务质量、无缝衔接提出了新的挑战[1]。基于正交频分复用（OFDM）技术和多输入多输出（MIMO）技术的通信系统是未来4G通信的主要技术发展趋势。目前，由OFDM技术与空时编码技术相融合而成的MIMO-OFDM技术已经引起了通信领域的广泛关注和研究。在无线通信系统中，MIMO-OFDM技术不仅能够有效地增强数据传输速率、增加系统传输容量，而且能有效地抑制多径衰落和干扰。信道估计问题是MIMO-OFDM系统的一项关键技术问题，因此，本论文针对MIMO-OFDM系统的信道估计问题展开研究。本文第一部分首先阐述了MIMO-OFDM技术的研究背景、意义和国内外研究现状，然后对无线信道的衰落、多径效应及时变性等特性进行分析。接着由MIMO技术以及OFDM技术的原理和系统结构出发，引出MIMO-OFDM技术的系统结构和基本原理，并且构建MIMO-OFDM信道模型。对基于OFDM的空间复用系统和空时编码OFDM系统进行分析，重点研究了空时分组编码STBC-OFDM系统。本部分最后用Matlab软件对SISO、MIMO两种系统的信道容量以及STBC-OFDM系统性能进行仿真分析。信道估计问题是MIMO-OFDM系统的一项关键技术问题。因此，本文第二部分针对MIMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计方法展开研究。首先详细介绍了几种传统的信道估计算法及其原理实现，其中包括最小二乘信道估计算法（LS）、最小均方误差估计算法（MMSE）、线性最小均方误差估计算法（LMMSE）、奇异值分解线性最小均方误差估计算法（SVD-LMMSE）和最大期望估计算法（EM）。由于LS信道估计方法兼顾复杂度和精度，适用于实际应用系统，因此着重分析了此算法，并且研究了优化的基于最优训练序列的LS信道估计算法，通过理论推导以及Matlab软件仿真，表明本文的优化算法能够在保证系统信道估计准确性的同时，有效地降低传统的信道估计方法的复杂度。