未来宽带无线通信系统正面临着多径衰落信道影响和系统带宽效率等诸多问题的挑战。多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术作为下一代移动通信系统(B3G)的两个关键技术,越来越受到人们的重视。MIMO技术能够在空间形成独立的并行子信道同时传输多路数据流,有效地提高了系统的传输速率,在不增加系统带宽和改变系统功率时增加了频谱利用率。OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道,可有效地对抗多径衰落的影响。而结合了两者优点的MIMO-OFDM技术被认为是B3G最有可能选用的一种技术方案。在MIMO-OFDM系统中,为了检测信号必须知道每个天线对之间每个频点上的信道响应,所以信道估计是MIMO-OFDM系统中的一个重要的环节。目前,MIMO-OFDM系统中信道估计方法一般分为三类:基于训练序列的方法、基于导频符号的方法和盲估计方法。由于盲估计方法的运算量太大,灵活性很差,在实时系统中的应用受到了限制。因此本文主要研究了基于训练序列的方法和基于导频符号的方法,完成的主要研究工作如下:分析了基于训练序列的LS频域信道估计算法和MMSE估计算法。LS频域估计算法结构简单较易实现,计算量小,但由于受到噪声的干扰,估计的准确性降低而影响了系统的性能,针对上述情况提出一种基于自适应噪声抵消的改进算法。另外,给出了基于STBC训练模式的改进算法从而降低了MMSE算法的复杂度。通过仿真表明,改进算法性能优于原有算法,从而验证了算法的有效性。在基于导频符号的信道估计算法中,分析了导频符号的选择、导频结构及插值算法等问题,为了得到更好的信道插值效果,在DFT信道估计算法的基础上提出了一种基于DFT迭代的信道估计算法,通过迭代处理有效地抑制了噪声的影响,进一步提高了信道估计精度。