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随着通信技术的飞速发展,通信渗入人们的生活并影响人类生活的方方面面。同时与日俱增的用户量也对通信系统的连接密度以及频谱效率提出更高的要求。为了满足这些需求,如非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)、多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)等新技术受到广泛认可与关注。在这些技术的推广与应用中,无线通信信号的检测和处理是不可缺少的部分。然而,传统信号处理方法的通信性能与计算复杂度之间存在相互制约的问题,这使得相关通信技术的推广和应用受到极大限制。基于张量的信道估计和信号检测方法,为解决传统通信信号处理的问题提供了全新的思路。通信信号处理中,信道估计和多用户检测是两个十分重要的问题,本文旨在研究基于张量的信道估计和信号检测技术,在接收端对三种张量模型进行深入研究,将张量的低秩分解思想、两跳MIMO中继系统与编码技术相结合,分离不同来源的信号,并提出了新的信道估计和信号检测方法。本文的主要研究如下:(1)针对同时同频全双工(Co-time Co-frequency Full Duplex,CCFD)技术的双向放大转发(Amplify-and-Forward,AF)中继系统,为解决日益增长的用户量问题,提出了一种天线配置灵活的信道估计方法。该方法由自干扰消除、张量建模及信道估计三部分组成。在两用户端,所提方法同时发送所设计的导频序列至中继,中继对接收的信号进行自干扰消除,然后放大转发至两用户;所提信道估计方法无需在中继处进行信道估计,减轻了中继负担,无需迭代。仿真实验结果表明,与已有的最小二乘(Least Square,LS)、两步训练序列(Two-Stage Training,TST)和非迭代P＿KRF(PARAFAC with Khatri-Rao Factorization,P＿KRF)信道估计方法相比,所提方法具有更高的信道估计精度且天线配置更灵活,对信道的估计更稳定,具有实际意义。(2)为获得更准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI),针对双向MIMO中继系统,提出了一种高准确度的信道估计方法。所提方法在发送端与AF中继处分别对所发送的信号进行编码,同时,符号矩阵构造为多个Khatri-Rao乘积形式,为系统提供了多样性;在接收端,每个用户对所接收的信号构造Tucker-2模型,并采用非迭代T-KPLS(Tucker with Kronecker product least-square,T-KPLS)拟合算法对Tucker-2模型进行拟合,进而联合估计出该通信系统中所有CSI。与已有的双/单向信道估计方法相比,所提方法无需发送训练序列,直接利用SVD分解即可估计信道矩阵与符号矩阵,具有更高的频谱利用率及信道估计精度。仿真结果验证了所提方法的有效性。(3)针对双向MIMO中继系统,在两个源节点处都使用简化的空时(Space-Time,ST)编码。每个源节点的目标是接收另一个节点的信号,在另一个源节点处,所接收到的信号构成一个三阶张量,它满足平行Tucker-2(PARATUCK2)模型。利用这种结构,提出了一种新的半盲联合交替最小二乘(United Alternating Least-Squares,Uni-ALS)接收机,用于联合估计传输的符号和单个信道。分析了参数的可辨识性和唯一性条件。仿真图显示了与TST接收机的比较结果,数值表明该半盲接收机具有较好的性能。