随着对高速、多媒体数据业务的需求日益增长，未来无线移动通信系统越来越需要解决高速数据传输及频带利用率的问题。由于信号从发射天线经过无线信道到达接收天线，会发生多径衰落和时变性。一方面，信道的多径传播会引起信号在时间上展宽并导致频率选择性衰落。另一方面，信道的时变特性导致的Doppler效应会引起信号频谱的展宽。正交频分复用(OFDM)技术是一种多载波技术，它可以有效抑制码间干扰和提高频带利用率，将会成为下一代移动通信的核心技术。而多输入多输出(MIMO)技术充分开发空间资源，利用多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发送功率的情况下，成倍地提高系统容量，在近些年引起了各个无线通信研究机构和各大公司的关注。两者相结合的MIMO-OFDM系统更是表现出良好的性能，MIMO-OFDM系统不仅能够有效提高无线通信系统的传输速率和容量，而且还抵抗多径衰落和码间干扰。然而，任何技术都有不足之处，OFDM、MIMO也不例外。特别是当MIMO-OFDM与空时编码(BLAST或者STC技术)联合使用时，随着天线数目的增加，信道状态信息的准确获取对于通信系统的性能有着越来越重要的作用。而且MIMO-OFDM系统的要比单入单出(SISO)的OFDM系统更为复杂，信道估计方法的好坏就决定了接收机的性能。因此信道估计是OFDM、MIMO-OFDM通信系统中的关键技术之一。目前，在众多的信道估计算法中，盲方法从根本上避免了训练序列的使用，可以自启动收敛并防止失锁情况。而且当它与训练序列联合使用时(即半盲方法)，可以提供比单独使用训练序列时更好的系统性能，克服了传统方法的缺点，从而可以很好地应用于通信系统中。本论文的主要贡献及创新点包括以下几个方面： (1)本文阐述了OFDM技术的主要原理，并且基于衰落信道，分析了MIMO技术的基本理论与MIMO-OFDM系统的结构体系。 (2)针对单信道的OFDM系统，提出了一种基于子空间分解技术的盲信道估计算法.该算法的优点是：对信道参数不敏感，具有较低的计算复杂度，而且适用于不同类型的信号星座。 (3)针对信道的时变性，研究了ZP-OFDM通信系统的盲自适应信道估计问题。利用特征子空间更新的随机梯度法和Reayleigh商迭代技术，提出了一种新的完全自适应子空间算法。该算法与基于导频的方法相比，具有更高的频带利用率。算法分为两个步骤：信号、噪声子空间的自适应更新和信道冲激响应变化的追踪。在第一步中，可以利用许多低复杂度的自适应子空间更新算法来追踪子空间；在第二步中，基于Reayleigh商迭代的的方法可以递归地估计出信道参数。该算法对信道参数不敏感，而且适用于不同类型的信号星座，具有较好的通用性。因为算法中没有使用奇异值分解(SVD)，所以算法有较底的运算复杂度，适合适时的信号处理。 (4)利用循环前缀(CP)所产生的特殊相关性特点，我们提出了一种新的适用于MIMO-OFDM系统的具有低复杂度的半盲信道估计算法，该算法不需要精确的信道阶数(只需一个上界)，它只需利用输出信号的部分二阶统计信息就可以精确的估计信道为一个模糊矩阵，并且利用少量的导频信号就能精确估计出这个模糊矩阵。这简化了基于SOS的MIMO-OFDM信道可辨识条件。因此，算法对于信道阶数的超定具有良好的鲁棒性，只要求MIMO信道是不可约的并且在子信道中没有公共零点。