MIMO (多入多出系统) 和 OFDM (正交频分复用) 技术是未来无线通信的关键技术，具有广阔的应用前景。MIMO 系统在发送、接收端均使用了天线阵，天线之间的间隔足够大的时候，可以在空间中产生独立的同时传输多路数据流的并行信道，有效增加系统传输速率，与 SISO (单输入单输出)系统相比，MIMO 在不增加带宽的情况下增加频谱利用率，大大增加无线通信系统的容量，并改善无线通信系统的性能。但是，MIMO 系统并不能有效抑制信道中的频率选择性衰落，而 OFDM 技术能够将频率选择性衰落信道在频域内转变成平坦信道，从而有效地克服频率选择性衰落。因此，MIMO 和 OFDM的结合成为研究的热点。 在对 MIMO-OFDM 结合的研究中，信道估计一直是研究的重点。传统的算法有直接提取法和cholesky分解法等。但是这些算法当信道矩阵非正定或者信道直达路径为零的情况下不能采用。为解决这问题，可以借鉴OFDM 的一些传统信道估计算法，研究具有较低运算量和复杂度的高性能的信道估计算法。 在已有研究成果的基础上，本文详细研究了一种新颖的信道估计算法，并通过蒙特卡罗仿真，将这个算法与常用的信道估计算法进行性能比较，验证了改进算法的性能优于传统信道估计算法，能更有效降低归一化最小均方误差。对改进算法不同参数值进行仿真并作了分析。对训练序列信道估计和盲信道估计的信道容量进行仿真。最后，得出了一些有价值的结论。