相对于单输入单输出(SISO)通信系统，多输入多输出(MIMO)通信系统是一种在发送端和接收端均采用多天线阵列的无线传输体制。已经证明，当接收天线数大于发射天线数时，信道容量会随着发射天线的个数大致呈线性增长，从而突破了传统SISO信道的香农容量限，成为下一代移动通信系统的关键技术之一。对于MIMO移动通信系统，信道估计是不可或缺的关键技术，信道估计方案以及训练序列性质对MIMO系统的信道估计性能及复杂度起着决定性作用。本论文主要致力于研究基于新型训练序列MIMO系统信道估计技术及相关问题。首先，论文针对隐含序列信道估计方案中直流偏移量对信道估计性能的影响，提出了基于平衡ZCZ(零相关区)隐含训练序列的无直流偏移MIMO信道估计方案。相对于基于最佳信道独立(OCI)隐序列的传统SISO信道估计方案，新方案可以直接消除未知直流偏移对信道估计性能的影响，且不增加额外的复杂度；而且由于训练序列为二进制，可降低系统峰均比和算法复杂度；此外，新方案同时适用于SISO／MIMO系统。针对隐含序列估计方案中，数据干扰将对信道估计性能产生不良影响的问题，通过将发射数据符号先移除圆周均值后，再和训练序列叠加后再发射的方式，提出了一种基于隐含ZCZ训练序列MIMO信道估计性能的改进方案，此方案中信道估计性能将不再受未知直流偏移和未知发射数据符号的影响。但是，该方案并没有估计直流偏移量，由于通信的最终目标是要检测发射的数据，也就是说在均衡前需要移除直流偏移。为此，论文继而研究了MIMO系统中联合信道估计和直流偏移估计的问题，并且证明了平衡ZCZ序列对信道估计和直流偏移估计都是最佳训练序列，同时给出二者基于最小二乘(LS)估计的性能下界。在基于隐含训练序列的信道估计方案中，假设了采用循环前缀以消除块间干扰及简化信道估计和均衡。但由于循环前缀没有承载任何有用信息，因此添加该前缀浪费了系统的带宽。论文基于SISO系统和MIMO系统，分别探讨了不添加循环前缀的情况下(即无CP系统)，信道估计误差新的表达式。结果表明，当训练序列的周期数越大和系统信噪比越低时，新表达式的结果越接近于有CP系统的性能，亦即此时有无CP对信道估计性能影响不大。接着，论文采用ZCZ序列作为无编码MIMO系统信道估计训练序列，分析了分别采用LS和SLS估计方法得到的信道估计误差方差表达式，并将其表示成ZCZ序列的三个参数的函数，即序列长度，序列集大小和零相关区。分析和仿真结果表明，ZCZ序列优于其他的序列集(包括m序列，随机序列等)，并且SLS方法优于LS方法，代价是SLS方法需要更多的先验信息。通过数学分析证明：对于无编码MIMO系统信道估计，频域分析的最佳训练序列RPC序列是一类特殊的ZCZ序列，其互相关在所有移位处均为零，其自相关仅在部分移位处有非零值。针对基于循环前缀的单载波系统，提出了联合Alamouti-like STBC和最小均方信道估计方案。当有两个发射天线时，基于LS信道估计的性能下界，证明了周期互补集是频率选择性衰落信道估计的最优训练序列。和传统没有采用空时编码的方案相比，此方案获得了3dB的MSE性能增益，且对信道脉冲响应的长度限制较少。对MIMO-STBC系统，基于时域分析，证明了具有零相关区的周期互补序列为最优序列，此序列是传统周期互补集以及L完备序列的扩展，即下面定义的Z周期互补集。最后，提出了具有零相关区的互补集即Z互补序列集新概念，包括Z周期互补集和Z非周期互补集，它仅要求序列集内所有序列的周期／非周期自相关函数的和在前Z个移位处具有脉冲特性。显然，此概念使得传统互补序列成为Z互补序列的一个特殊情况。论文给出了Z周期和Z非周期互补序列集及其伴集的构造方法，同时还给出一些猜想。