多输入多输出正交频分复用技术(MIMO-OFDM)是新一代移动通信中的核心技术,要实现MIMO-OFDM技术,信道估计技术是重中之重,也是其中的难点和热点。为了在无线通信系统的接收端恢复出原始信号,需要均衡、相干等相关技术,而这些技术的实现依赖于信道的参数信息。因此,需要性能更可靠更稳定的信道估计算法来保证通信系统中的通信质量。本文的主要内容是研究基于MIMO-OFDM的信道估计算法,对比分析各种算法优缺点,给出算法的选取规则。本文以误码率和均方误差作为参考指标。首先介绍了MIMO-OFDM系统的基本特点,并给出MIMO-OFDM信道模型。对基于导频的LS(Least Square)、LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)算法进行了仿真对比,并且针对LS算法中没有考虑噪声的问题,利用FFT(Fast Fourier Transform)变换和加窗技术,提出了改进的LS算法,减小了噪声对信道估计矩阵的影响;针对LMMSE算法中求逆运算较多,运算量较大的问题,提出了一种对LMMSE算法的改进方案,利用数学方法,对信道矩阵进行矩阵分解,然后使用时域加窗实现频域滤波,在不降低算法性能的情况下减小了算法的运算量。对数据载波处的线性插值算法和时域插值算法进行了仿真对比,针对时域插值算法对仿真参数依赖性大的问题,利用数学方法和滤波技术进行改进。在仿真对比基于子空间分解、基于QR分解和基于线性预编码的盲与半盲估计方案后,结合基于子空间的半盲估计方法和基于线性预编码的联合估计方法,提出了一种对基于预编码的半盲估计算法,在进行预编码之前的OFDM符号中加入少量导频符号,以得到相关矩阵的初始值,再构建迭代公式,利用迭代公式得到稳定的信道相关矩阵,最后使用联合估计算法求取信道矩阵,用以消除系统的相位模糊性,加快系统的收敛速度。通过大量的仿真证明这些算法具有优良的性能,随着信噪比的加大,误码与均方误差都有所减小。最后,在DSP(Digital Signal Processor)中实现了基于导频的LS算法和一阶线性插值算法并与仿真结果进行对比,确定了算法的应用可行性。