本论文主要是研究无线通信MIMO-OFDM系统中的信道估计技术. 下一代无线通信系统最主要的目标将在于其能够提供高数据速率、大系统容量的无线通信业务,业界建议多输入多输出一正交频分复用(MIMO-OFDM)作为未来宽带无线接入的核心技术.MIMO-OFDM可以在不增加功率和带宽的条件下,获得高数据速率和提高系统容量.此外,固定前缀的MIMO-OFDM系统因具有接入速度快、带宽利用率高的特点而在高清晰数字电视系统中被采用. 论文中,首先简单分析了通过MIMO技术提高系统容量、以及通过OFDM技术提高数据率的基本原理,然后介绍了MIMO-OFDM无线通信系统的模型,信道模型包含空问独立同分布的MIMO信道和空间相关MIMO信道. 信道估计技术将成为新一代移动通信系统的基带信号处理部分中最关键的技术之一.其一,新一代无线通信系统中,相对于符号的时间跨度,信道时延扩展将是很大的,有时可能跨越几个符号,这就带来严重的符号间干扰,即使采用OFDM技术也不能完全抑制掉.符号间干扰使接收质量急剧恶化,这既降低了通信的性能,又影响了通信的高速要求.通常的处理方法是在接收端基带信号处理时首先对信道进行估计,然后用估计的信道对接收数据进行均衡,消除符号间干扰;其二,相干检测的性能要比非相干检测的性能大约高3dB,所以倾向于在接收机中采用相干接收技术,以提高系统性能,而相干接收依赖于对信道的精确估计;其三,对于非常有应用潜力的自适应调制编码技术,发射端需要获得瞬时信道信息,以自适应的调整调制电平的数目和信道编码的效率,这也是以信道估计为基础的,所以信道估计就成为基带信号处理中最关键的技术之一. 论文提出了信道冲激响应有效阶数的估计方法.在与信道估计相关的许多信号处理方法都需要用到信道的有效阶数.获得有效阶数可以提高OFDM系统频偏的估计精度;可以简化MMSE信道估计的复杂度:可以提高LS方法对噪声和信道间干扰的鲁棒性;可以根据这一先验信息对信道进行盲估计.论文中的方法在时域对信道估计结果进行能量检测,并且进行逆向累加搜索,判决目标由判决元素的局部累加产生,以减小噪声对估计结果的影响.该方法能更好地估计具有瑞利衰落负指数功率延迟谱信道的有效阶数,同时减小噪声的影响,该方法优于以往的信道冲激响应有效阶数的估计方法. 经典的信道估计技术是通过在发送端发送已知训练序列,在接收端通过插值方法实现,基于训练序列的信道估计方法,是发展的最完善的信道估计方法,也是实际的无线移动通信系统中广泛采用的信道估计方法. 针对此情况,论文研究了基于训练序列的信道估计方法.首先简单分析了LS信道估计方法,基于MIMO-OFDM系统中频域信道变化慢的特点,通过频域降采样技术仅仅使用部分的频域接收数据,对信道估计作了简化,并设计了最优的训练序列;接着针对MIMO-OFDM系统提出了一种增强的时域信道估计算法,该方法充分利用训序列和循环前缀的冗余信息提高信道估计的精度,分析了该估计方法的性能.最后分别给出了两种信道估计方法的MSE边界. 接下来论文针对两个发射天线的情形提出了一种基于Alamouti空时码的编码方案,对单发射天线固定波形时间保护间隔OFDM系统进行了推广.提出一种具有两个发射天线和一个接收天线的时.频空时编码的固定波形时间保护间隔OFDM系统,并针对两个发射天线利用Alamouti空时码的编解码思想提出了实现该系统信道估计、信道跟踪和符号检测的方法,给出并分析了该系统的信道估计性能、信道跟踪性能和误符号性能的计算机仿真实验结果. 论文还提出了空间相关的MIMO-OFDM信道估计和训练序列设计的方法.在实际的工作环境中MIMO系统的子信道之间不是相互独立的,并且子信道之间的相关性具有一定的稳定性,利用子信道之间的相关性可以提高信道估计的精度.基于此,文章设计了信道估计和训练序列设计方法,给出了理论分析和仿真结果. 最后,论文提出了一种二阶奈奎斯特窗函数对训练序列进行滤波处理,用以抑制由载波频率偏移引起的载波间干扰,这种窗函数的另一个优点是滚降系数的选取不受信道变化的限制,处理后的信道估计方法能够在多普勒频率较大的情况下有效地估计出信道. 最后,总结了全文,展望了未来的研究方向.