MIMO(多输入多输出)和OFDM(正交频分复用)技术作为B3G移动通信和宽带无线局域网的两个关键技术，越来越受到人们的重视。MIMO系统在发送端和接收端利用多个天线同时在相同的频带内传输信号，使得信道容量得到很大的增加。OFDM系统把高速的数据流分散到多个低速的数据流并行传送，很好地抑制了符号间干扰。通过使用MIMO和OFDM技术，MIMO-OFDM系统能够获得很高的频谱利用率，使得这样的系统成为高速无线传输应用的有力竞争者。在MIMO-OFDM系统中，为了检测信号必须知道每个天线对之间每个频点上的信道响应，所以信道估计是MIMO-OFDM系统中的一个重要的环节。 本文重点研究了基于LS算法的训练序列信道估计方法的简化方法和基于EM(最大期望)算法的信道估计方法。研究基于LS算法的训练序列的信道估计简化方法目的是为了降低运算的复杂度，因此首先分别研究了三种简化方法：主要抽头抽取的简化方法、训练序列优化设计的简化方法以及利用信道频域相关的简化信道估计方法。然后吸取上述方法各自的长处，加以恰当地综合和改进，将利用信道频域相关的简化方法分别与主要抽头抽取(STC)、优化训练序列相结合即频域相关-STC和频域相关-优化序列，探索性能和复杂度折衷的MIMO-OFDM信道估计方法。仿真结果表明：频域相关-STC和频域相关-优化序列这两种方法分别在STC和优化序列的基础上简化运算量的同时性能有所下降。但在不同的衰落信道中性能下降程度不同。在基于EM算法的信道估计方法中，EM算法是一种运算简单的迭代算法。仿真结果表明：与主要抽头抽取的方法相比，在不同的信道中都能得到较好的系统性能。针对EM算法收敛速度慢的缺陷，研究了一种加快其收敛速度的加速算法(MEMB)。该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，因此提高了EM的收敛速度。将MEMB算法应用到MIMO-OFDM系统信道估计中，并对其性能进行仿真。仿真结果表明：MEMB算法可以实现EM算法在收敛速度和性能上的折衷。