高速率、大容量、多业务、具有自适应功能是新一代无线通信系统的技术发展趋势。提高频谱利用效率，增加系统有效用户容量，适应无线传输环境下的高速分组数据传输是新一代无线链路传输技术必须解决的技术难点。UWB(Ultra-Wideband，UWB)无线通信技术以高传输速率、高分辨率利低功耗等优点日益受到人们青睐。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术通过把频率选择性衰落信道在频域内转换成平坦衰落信道，从而减小了多径衰落的影响。多输入多输出(Multiple-Input MuItiple-Output，MIMO)技术可以在空间产生独立的并行信道同时传输数据，在同样带宽条件下，提高了系统的数据传输速率。超宽带MIMO-OFDM技术相结合可以克服无线信道频率选择性衰落，增加系统容量，提高频谱利用率，是未来移动通信最有前途的解决方案之一。 由于无线信道的复杂性，要保证超宽带MIMO-OFDM系统的传输质量，发挥其优越性，准确的信道估计就显得异常重要。本文主要就是围绕超宽带MIMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计技术进行研究的。 本论文首先分析了无线信道的衰落特性，在此基础上建立了超宽带信道计算机仿真模型；其次阐述了超宽带、OFDM和MIMO技术的基本原理以及它们的主要特点，指出信道估计技术是影响超宽带MIMO-OFDM无线通信系统性能的关键技术之一；接着重点研究了基于训练序列的信道估计算法，主要讨论了最小平方(Least Square，LS)估计算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)估计算法，在此基础上分析了它们的改进算法，来进一步提高估计的性能和降低算法的复杂度；最后在LS估计算法的基础上，分析了通过变换域滤波处理的LS算法和通过时域滤波处理的LS算法，并结合系统的实际情况给出了它们各自的改进算法；此外，论文采用理论分析与计算机仿真相结合的方法对这些算法进行了详细的分析与讨论。