一个具有可靠的高性能的无线通信系统，必须要根据信道的特征进行设计。在接收端，一般都需要有精确的信道估计，以便能够进行可靠的数据检测和数据恢复。由于MIMO信道相对于SISO信道具有更高的复杂性，实现MIMO通信系统的主要难题之一就是MIMO系统的信道估计。因此，对信道估计技术进行充分的研究，是设计合理可靠的MIMO通信系统的过程中所不可或缺的。　　 本文研究了MIMO系统中基于训练序列的信道估计技术。主要包括以下内容：　　 首先总结了MIMO系统中信道估计技术的研究背景和现状。接着介绍了无线移动信道的特征，主要针对信号衰落从线性确定性信道的等效低通脉冲响应着手，给出了时域和频域常用的描述参数。以信道“扩展”和“相干”为主线，讨论了时延扩展、多普勒扩展和角度扩展，以及频率相干、时间相干和空间相干等概念。最后给出了本文后续章节中所采用的信道模型以及几种经典的MIMO信道模型。　　 第三章中主要针对MIMO时变FIR信道模型，研究了基于训练序列的信道估计方法，包括最小二乘(LS)估计算法、最大似然(ML)估计算法和最小均方误差(MMSE)估计算法。由于MIMO时变信道分为宽带(频率选择性衰落)和窄带(平坦衰落)两种情况，所以本章中分别探讨了上述估计方法在这两种情况下的应用，接着通过计算机仿真分析比较了这些算法的性能。最后简要的介绍了训练序列的设计原则。　　 鉴于传统基于训练序列信道估计方法在带宽利用率方面的缺陷，出现了叠加训练序列的信道估计方法，其将训练序列叠加在信息序列上进行发送。这种方法的优点是无需为训练序列分配专用的时隙，因而不会有额外的带宽损失，而其缺点则是发送信号的能量有所增加。　　 第四章中针对目前叠加训练序列研究中存在的难以处理接收端的未知直流分量干扰和发射端复杂度增加的问题，在假设训练序列与信息序列之间不相关的条件下研究了一种基于叠加训练序列的信道估计方法，通过对系统的接收信号和估计器输出之间的最小均方误差的推导，得出信道估计的结果。文中在该方法在SISO系统中应用的基础上，将其推广应用到MIMO系统中，得到了MIMO系统中一种基于叠加训练序列的信道估计算法，并在MIMO系统中对该算法的均方误差性能进行了分析，推导了训练序列的优化方案，然后通过计算机仿真说明了该算法具有很好的估计性能，即算法的估计精度高、计算量低、对接收端的直流偏移量有很好的克服作用且使用的训练序列易于优化。最后提出了该叠加训练序列估计算法的一种改进方法一迭代方法，即在接收端利用硬判决来估计数据信号，使用接收数据和信道估计的初始值进行迭代运算，在不增加发射端复杂度的情况下，进一步提高估计性能，并通过计算机仿真说明了进行迭代后信道估计的误码率和均方误差相比于迭代前均有所改善。