随着社会的发展，3G系统已越来越不能满足用户对通信质量要求的提高，以MIMO-OFDM技术为核心的4G系统登上了历史的舞台。该技术充分的利用了空间分集、频率分集和时间分集，可以有效的提高通信质量。而MIMO-OFDM系统的接收端进行相干检测时必须知道信道状态信息(CSI)，于是信道估计成为无线通信中的关键技术之一，受到了越来越多的研究人员的关注。　　本文首先分析了无线衰落信道的基本特性，在此基础上分别对MIMO技术和OFDM技术进行研究，建立了MIMO-OFDM系统的基本模型。然后简要叙述了信道估计的分类，对基于导频的基本信道估计算法、盲信道估计算法以及半盲信道估计算法进行研究。通过计算机Matlab软件进行仿真分析了不同估计算法在不同信噪比下的误码率和均方误差的变化曲线。通过分析得知导频估计虽然结构比较简单易于实现，但在噪声较大的情况下，误码率也较大，且信道利用率较低，以不适合现阶段人们对通信的要求。盲和半盲估计的误码率较低且信道利用率较高，但同时存在着结构复杂，运算复杂度较高等问题，为了降低复杂度论文对子空间盲估计进行了一些改进，主要是在原有的接收矢量上定义一组子矢量，用子矢量的自相关函数进行估计，而后又在改进算法基础上加入导频序列，转化为半盲估计，进一步提高了系统性能。　　经过仿真分析发现，相比于传统子空间算法，新改进的盲估计算法在信噪比为30dB时比传统盲估计均方误差小大约4×10-3，改进半盲估计比原始盲估计小大约4.9×10-3，而此时改进的盲估计误码率比传统盲估计误码率小大约4.9×10-3，改进半盲估计比传统的盲估计小大约5×103。也就是说相比于传统子空间算法，新改进的盲估计算法和半盲估计算法的归一化均方根误差值较低且误码率也降低，系统性能有所提高。