随着移动通信的快速发展,频谱资源变得日益紧张,用户对通信系统的传输速率和信道容量也有了更加迫切的要求。多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)通信系统利用空间复用和空间分集技术,能够在不增加额外带宽的情况下,显著提高系统的传输速率和信道容量。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)通信系统依靠相互正交的子载波传输信息,不仅能够抵抗频率选择性衰落信道的影响,同时也能够改善频谱的效率。将MIMO和OFDM结合的MIMO-OFDM系统能够同时具备两者的优势。随着MIMO及MIMO-OFDM系统应用的日益广泛,非合作通信场景下针对这两个系统的信号盲处理研究变得愈发重要。本文围绕MIMO以及MIMO-OFDM系统中的信号识别与参数估计展开研究,主要工作如下:(1)针对MIMO系统中正交空时分组码(Orthogonal Space-Time Block Codes,OSTBC)的盲识别问题,研究了一种基于特征值矩阵的联合近似对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigenvalue Matrix,JADE)与特征提取的识别方法。利用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的思想,首先将接收的MIMO信号转换成BSS中的线性瞬时混合模型,然后对该模型做信源数估计以及白化处理,接着采用JADE算法对虚拟信道矩阵进行估计。根据OSTBC编码矩阵的正交性,得出OSTBC的虚拟信道矩阵的相关矩阵是一个数量矩阵,最后通过在该数量矩阵中提取特征参数实现了OSTBC的盲识别。(2)针对MIMO系统调制方式的盲识别问题,研究了一种基于JADE与特征提取的识别方法。根据空间复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性,首先对接收的信号进行发射天线数估计以及白化处理,然后利用JADE算法从白化的信号中恢复出发射信号,接着利用六阶累积量、循环谱以及四次方谱算法在发射信号中提取4个特征参数,最后将这4个特征参数输入到分层结构的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络中来识别信号的调制方式。仿真结果表明,该方法能够实现对MIMO系统中{2PSK,2ASK,2FSK,4PSK,4ASK,MSK,8PSK,16QAM}8种调制方式的识别。(3)针对MIMO-OFDM系统中信号参数的盲估计问题,研究了一种基于循环自相关与四阶循环累积量的多参数估计方法。首先求MIMO-OFDM信号的自相关函数,对其进行傅里叶变换后得到循环自相关函数,通过对循环自相关3维图不同切面的分析,可估计出该信号的符号周期、有用符号周期以及循环前缀长度;然后对MIMO-OFDM的四阶循环累积量进行推导,发现在循环频率取值为子载波频率时,四阶循环累积量会出现峰值,通过检测峰值的数量及其对应的循环频率可估计出MIMO-OFDM信号的子载波数量及子载波频率。