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近年来，通信技术迅猛发展，同时，人们对通信的要求也不断提高。为了满足未来通信大容量、高速率、强抗干扰的要求，正交频分复用(OFDM)技术、多输入多输出(MIMO)技术应运而生。将二者结合的MIMO-OFDM系统能够更好的满足现代通信的要求，成为近年来的研究热点。MIMO-OFDM系统接收端的解码和检测都需要信道状态信息(CSI)，因此信道估计对于该系统有着非常重要的作用。
本文针对MIMO-OFDM系统的信道估计技术展开研究。首先介绍了无线信道的基本特征，对MIMO-OFDM系统进行了详细描述。在此基础上研究了信道估计技术，重点研究了MIMO-OFDM系统的半盲和盲信道估计算法。针对传统叠加导频信道估计对输入序列零均值要求严格、实时性较差的缺点提出改进，并对算法性能进行仿真验证;针对基于子空间的盲信道估计算法计算量大的缺点提出改进，并对其性能进行仿真验证。具体研究内容如下:
1.首先介绍OFDM、MIMO技术的基本原理、优缺点及关键技术，然后详细描述了MIMO-OFDM系统的框架，重点分析了系统容量和STBC编解码的过程。通过仿真验证了MIMO的容量及STBC编译码在性能上的优势。
2.传统基于叠加导频的半盲信道估计算法对输入序列零均值要求严格、实时性较差，针对这些缺点提出改进。在接收端，利用传统算法的估计初值去除发送信号对信道估计的影响，再利用LMS跟踪算法提高估计的实时性。仿真结果表明相同的的均方误差条件下，改进算法对信噪比的要求有3-4dB的降低;误比特率相同的条件下，信噪比的要求有2-3dB的改善。
3.针对传统子空间算法计算量大的缺点提出改进。传统子空间算法是利用SVD分解来分离和跟踪子空间，当有数据更新时，该算法需要进行SVD分解，因此计算量较大。针对该缺点提出改进:利用QR分解和Givens旋转代替SVD分解来分离并跟踪子空间，可以一定程度降低计算复杂度，尤其是Givens算法。仿真结果表明改进后的算法与传统算法性能保持一致。