人们研究一个无线通信系统的前提是要充分了解其无线信道的情况，只有根据信道的情况来设计发射机和接收机才能获得最优的系统性能，因此信道估计在系统设计中占有举足轻重的地位。目前信道估计的方法主要分为两大类：基于导频的非盲信道估计和盲信道估计方法。前者要在发送信号的同时不断地发送导频，这就会导致系统频谱利用率的下降，会影响系统的传输速率。在MIMO-OFDM系统中，天线数目比较多，因而就会比传统的SIMO系统发送更多数量的符号，那么此时该算法的效率就会变得更低。而盲信道估计算法仅仅利用极少量的导频就可以估计出完整的信道信息，这就可以大幅度地提高系统的频谱利用率，是一种非常有前景的信道估计算法。本文以系统为背景，分别针对基于噪声子空间以及基于斜投影子空间这两种盲信道估计算法进行了深入的研究，并利用matlab仿真来验证所研究算法的性能。首先，本文对无线信道的传播机制、无线信道的衰落以及基本的信道模型等理论基础进行了分析。并且针对MIMO-OFDM系统的基本原理进行了深入的学习，重点研究了OFDM的基本原理包括其系统结构、调制与解调方式以及OFDM的保护间隔等，同时对于MIMO系统在不同条件下的信道容量进行了分析，并将MIMO与OFDM相结合，给出了其系统模型。其次，分析了SIMO系统信道估计的数学模型，并在此基础上详细地研究了基于二阶统计量的盲信道估计算法，对整个算法进行了数学推导，并进行了标准均方根误差（NRMSE）的性能仿真。接着本文在现有文献的基础上，提出了一种改进的MIMO-OFDM系统模型，并在这个改进的模型中运用基于噪声子空间的算法来进行信道估计，同时对MIMO系统中存在模糊矩阵的问题进行了分析，并给出了解决方案。最后，针对斜投影理论进行了研究，将斜投影子空间算法应用到本文所提出的MIMO-OFDM系统信道估计的模型当中去，并对该方法进行了改进与调整，最后利用matlab仿真验证了该算法的性能，并得出最终的结论。