在功率和带宽受到约束的条件下，多根发射天线多根接收天线正交频分复用(MIMO-OFDM)提供了一个能够不断提高传输速率和可靠性的无线传输处理平台。在衰落信道环境下，信道估计则是确保MIMO-OFDM能够有效实现的重要环节。对于时间和频率双选择性宽带无线信道而言，研究能够准确估计信道参数并对噪声统计特性不敏感的新型MIMO-OFDM信道估计技术变得越发具有挑战性。本文首先介绍时变选择性信道和MIMO-OFDM系统的信号处理模型，然后提出了一种新型滤波最小二乘估计算法，最后讨论了该算法在时域和频域导频插入式信道估计中的具体应用。 最小二乘信道估计具有较低的计算复杂度，但是估计精度对信道噪声的统计特性敏感，基于离散傅立叶变换的最小均方误差方法(DFT-MMSE)能够克服这种统计敏感性，但同时由于在计算时需要完成具有较高维数的矩阵求逆处理而使得实现过程复杂。本文提出的滤波最小二乘信道估计算法能够降低噪声的功率，而且接收信号中的有用信息在经过滤波处理后能够完全保留，因此本文提出的算法能够提高参数估计精度。与OFDM频域处理特性相同，本文提出的算法能够利用一个基于离散傅立叶变换的滤波器组来有效实现，在实际应用中具有较低的计算复杂度。本文详细介绍并推导了所提出的滤波最小二乘信道估计算法的原理和实现过程。 本文还讨论了滤波最小二乘估计算法在时域导频插入式MIMO-OFDM信道估计中的具体应用，并且给出了对应的导频数据复用格式以及插值算法。理论分析和仿真结果表明该算法相比最小二乘法和DFT-MMSE方法而言能够获得2-8dB的均方误差性能增益，更适合于时频双选择性信道环境。 本文提出的信道估计算法同样适用于频域导频插入式MIMO-OFDM信道估计，本文研究了在梳状导频插入条件下本文算法的实际应用问题，并针对MIMO多条天线链路的特点给出了合适的导频数据复用格式。利用本文算法能够提高信道参数估计精度，仿真结果证明了本文算法在快衰落信道条件下进行信道参数估计和跟踪的有效性。