宽带无线通信系统中，可靠、高速的数据传输是无线通信的主要目标，而实现这一目标存在两个最严峻的挑战：如何解决多径衰落信道问题和提高带宽使用效率。STBC-OFDM技术将正交频分复用与空时分组码技术有机的结合在一起，能够大幅度的提高无线通信系统的信道容量和传输速率，并能有效的抵抗多径衰落、抑制干扰和噪声，从而引起了通信界的广泛关注。　　 STBC-OFDM系统信道估计技术主要有非盲信道估计，盲信道估计和半盲信道估计算法。非盲信道估计方法一般适用于连续传输或突发传输方式的系统，通过发送已知的训练序列或导频信号，在接收端进行初始的信道估计，当发送有用的信息数据，利用初始的信道估计结果进行一个判决更新，完成实时的信道估计。不过这类算法对带宽的利用率低，降低了系统的传输效率。盲信道估计算法与非盲信道估计方法最大的区别就在于，它并不发送专门的训练序列或导频，它只是利用接收信号本身以及发送信号的内在特点进行信道的估计，因此它的频带利用率最大。但是这类算法收敛较慢、计算复杂度高，存在信道模糊度，不能有效的跟踪信道的变化。同时利用盲信道估计算法所用的信息和采用已知符号的信息来完成的信道估计被称作半盲信道估计，此类算法不仅克服了非盲信道估计算法带来的频谱浪费，而且还克服了盲信道估计方法中存在的信道模糊度问题。　　 本文在分析移动无线信道衰落特性的基础上，阐述了STBC-OFDM系统的基本原理，并围绕该系统中信道估计这一关键技术，深入研究了基于子空间的盲信道估计方法，给出利用虚拟子载波(VC)的盲信道估计改进算法和插入少量训练序列来确定信道模糊度的半盲信道估计算法，最后结合MATLAB仿真对这些算法的有效性和可行性进行了全面地分析与比较。