MIMO(Multi Input Multi Output)技术能在不增加带宽的情况下显著增加信道容量，提高频谱效率；OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术以其抗信道选择性衰落和实现的简单性等技术优势受到广泛地关注。MIMO与OFDM技术的结合，作为B3G(Beyond 3 Generation)物理层传输技术之一，能够对抗无线信道衰落、提供高信道容量、高信息速率，满足宽带多媒体应用的需求。为提高MIMO-OFDM系统的性能，科研工作者正从多个研究方向，如同步、均衡、信源信道编码、多用户干扰抵消、空时信道编码等，进行深入地研究。其中，对多天线无线信道本身的研究，是移动通信中相当重要且非常复杂的课题。接收端信号的恢复、收发策略的确定、以及无线资源的分配均需要信道信息作为支持。但是，在现有大部分研究中，均是在假定信道为独立等分布的条件下，采用最小平方(LS，LeastSquare)准则或最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)的方法，对MIMO-OFDM系统进行信道估计。但是，实际的MIMO信道常常存在空间相关性。此时，利用最小均方误差估计方法估计具有相关性的MIMO信道，需要已知信道相关矩阵的先验信息。如果相关矩阵可以被精确的估计，采用MMSE估计器将会取得比LS估计器更加优越的性能。由于在实际环境中，信道相关矩阵不能直接获得，目前大部分研究论文都是假设信道相关矩阵是已知的。在天线选择、自适应调制、自适应功率分配等领域都需要知道信道的空间相关性。因此，本文从系统设计的角度，对MIMO-OFDM系统信道及其相关性的联合估计进行了研究。论文在对无线衰落信道的信道特性、统计模型以及MIMO-OFDM系统进行深入研究的基础上，提出了两种不同的方法对信道及其相关性进行估计：一、基于高阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计方法。此方法无需导频，不占用多余的带宽，简单利用多个四阶累积量的构造来对信道进行估计，不足之处在于具有较高的运算复杂度。二、基于小波分解方法对MIMO-OFDM信道及其相关矩阵进行联合估计的算法。此算法首先将接收信号进行采样得出接收信号的相关矩阵，而后利用小波分解去除接收相关矩阵中的噪声项，结合导频信息获得对信道相关性的估计，最后利用所估计出的信道相关性结合最小均方误差(MMSE)准则得到信道的估计值。理论分析和仿真结果表明，该方法不仅实现简单而且能够较准确的估计出信道及其相关矩阵。