随着物联网、移动互联网、人工智能、大数据、云/雾计算的蓬勃发展，跨行业、地域以及领域的物理实体的海量信息交互，带来了数字信息总量、无线终端设备的几何级数式增长。虚拟现实、增强现实、高逼真影像、3D等视频技术及带动的产业发展迅猛，相应无线终端及应用所需要的数据量呈现惊人的增长态势。数据总量和终端数量的爆发式增长深刻影响着社会和人们生活方式的同时，也给无线通信和网络的基础理论和关键技术带来诸多新挑战。作为能有效提升传输速率和/或提高传输可靠性的核心技术，MIMO系统近年来得到了广泛关注及应用。5G中已明确提出将大规模MIMO（Massive MIMO）作为其关键技术之一。相较于传统MIMO的空时编码对时间和空间资源维度的利用，基于双极化MIMO的空-时-极编码方案，整合利用时间、空间、极化三者的维度资源，理论上具有更加显著提升系统容量和频谱效率的潜力。　　本课题研究在不牺牲传统空时 MIMO 由分集增益所带来的传输可靠性的前提下，从继续提升系统的传输容量和频谱效率的需求出发，设计了一种基于双极化MIMO的空间-时间-极化联合编码方案。本研究将电磁波传输过程中的去极化效应与莱斯衰落特性有效结合，建立基于双极化MIMO的复合莱斯信道模型；并基于所建立的信道模型基础架构，开展了对空间、时间、极化自由度的整合利用及与之相应的联合编码方案的研究；针对如何有效抑制传输过程中所产生的交叉极化干扰问题，提出了基于斜投影的预编码方案；基于此，分别研究了在发送端获得完美信道状态信息和在信道状态信息存在估计误差的两种场景下接收机端的误码率性能。其中在理想的信道状态信息条件下，从理论上推导和分析了不同莱斯因子、天线数目、交叉极化鉴别率等因素影响下的误码率性能，并与传统MIMO系统下的性能进行了比较；仿真结果表明，本文所设计的空时极编码传输方案能有效地将复用增益提升一倍，同时保持相同的分集增益；在考虑发送端获得的信道状态信息存在估计误差的非理想条件下，建立了空间-极化联合信道误差模型，理论推导及仿真结果表明本文所设计的空时极编码传输方案在高信噪比以及估计误差相对较大的条件下具有比传统 MIMO更优的接收性能，同时天线数目的增多有利于提高系统的抗误差干扰能力。