近年的研究表明,多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output:MIMO)技术能显著增加信道容量,提高频谱利用效率:而正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing:OFDM)技术则具有良好的抗多径衰落能力,并且实现结构简单,频谱利用率高。两者都是未来无线通信系统中的关键技术。将MIMO和OFDM结合在一起而形成的MIMO-OFDM技术作为B3G/4G的物理层主要传输技术之一,能够有效提高信道容量,使频谱利用效率成倍提升,同时大大降低在多径环境下的接收机复杂度。MIMO-OFDM系统涉及的技术主要包括MIMO信道模型、系统同步、信道估计和空时复用方案等方面。本论文在国内外相关研究工作的基础上,针对MIMO-OFDM系统,以多天线信道为核心,重点研究了其中的系统同步与信道估计问题。基于OFDM技术的系统对于同步偏差所引起的相位偏移非常敏感,由载波频偏和采样频率偏差引起的子载波间干扰(Inter-Carrier Interference:ICI)会严重恶化系统性能。相干MIMO系统中不管是空时编解码或者均衡等环节都需要利用信道时域或频域响应系数,能否准确估计出当前信道的响应系数对系统性能起着至关重要的作用。另外,MIMO系统每个接收信道都是多个发送天线信号的叠加,其复杂程度和估计难度都相对单输入单输出(Single-InputSingle-Output:SISO)系统高得多。本论文在讨论分析了多种MIMO基本信道、信道容量以及MIMO-OFDM基本信号模型、系统框架的基础上,于MIMO-OFDM系统同步和信道估计两方面进行了以下工作:一、从MIMO-OFDM时域信号模型出发,分析同步系统中同步捕获所涉及的各种误差量对接收信号的影响情况。然后从减小实际系统数字基带处理中各级滤波器尤其是半带滤波器特性非理想而引起的同步性能损失的角度出发给出了一种基于时频域共同构建的MIMO-OFDM改进前导序列,分析了不同参数对互相关性能的影响情况,并以此为基础给出基于前导序列的MIMO-OFDM同步捕获算法。该正交序列既保持了时域构造序列良好正交性的特点,又具有频域构造良好的频谱特性,经过收发两端数字滤波器处理后仍能保持良好的互相关性能,有助于提高系统同步捕获阶段参数估计的准确性。二、针对MIMO-OFDM同步捕获阶段之后信号中的剩余载波频偏和采样频率偏差,分析推导了两种误差同时存在时的接收信号模型,并以此为基础提出频率选择性衰落信道下基于导频的FFT后同步误差提取算法,包括采样频率偏差提取和剩余载波频偏提取,并通过各自的环路反馈到时域信号中进行补偿。该算法的主要优点是对多径和剩余载波频偏不敏感,能够在接收信号中存在剩余载波频偏的情况下分离出采样频率偏差,及时有效的实现对接收信号中的同步误差进行跟踪。三、针对一定条件下时变信道近似线性变化的基本特性,给出了MIMO-OFDM系统在时变条件下的信号模型,并分析了由信道时变引起的ICI对接收信噪比的影响,最后通过SISO-OFDM下的研究结果推广得到了一种基于内插的MIMO-OFDM时变信道估计方法,同时讨论了信道估计有效性的约束条件,给出了MIMO条件下导频设计矩阵的基本标准以及实例。该算法通过内插降低所需估计信道响应参量的数目,以导频辅助的形式实现信道参数的估计,过程中利用了OFDM符号中所有导频部分子载波互相之间的干扰,从实际效果上降低了等价噪声干扰的能量。最后通过计算机仿真分析了不同导频位置、数量等参数对估计器性能的影响。该算法可以通过离线计算信道响应系数的等效转移矩阵,能够以比较低的复杂度实现。四、针对部分编码速率小于1的正交空时分组码(Orthogonal Space-Time Block Code:OSTBC),提出了频率选择性衰落信道中基于噪声子空间的MIMO-OFDM信道半盲估计方法。该方法充分利用了空时分组码自身的冗余以及编码正交性,避免了预编码或插入虚拟子载波等降低系统效率的处理方式。同时通过合理的信号构建与矩阵变换,突破了部分基于二阶统计特性的子空间、线性预测等盲估计算法对接收天线大于发送天线数目的要求,可以应用于无线通信系统的下行链路。算法通过改变奇异值分解(Singular ValueDecomposition:SVD)操作对象的维度来调整总体运算量,在降低实现复杂度的同时也有效的提升了估计器性能,并且降低了OFDM子载波数目N对参数K的约束程度,在相同的编码块数目条件下可以实现更多次的估计,有利于提高估计器对信道变化的跟踪能力。仿真结果显示拥有适当简化参数的估计器性能比原估计器性能更好。