随着现代高速无线通信系统的发展,MIMO技术越来越受到人们的重视。为了更加准确地描绘无线信号在MIMO信道中的传播状况,需要将传统的2D MIMO信道模型扩展到三维情况,并相应地加入新的信道参数,建立3D MIMO信道模型。为此,需要开展面向三维空时无线信道的测量和参数估计研究工作。本文首先对无线信道测量技术进行了概览。在各类无线信道测量技术中,基于伪随机序列的信道测量方案是最具代表性的一种。本文选择这种方案的两个代表,即RUSK MIMO信道测量系统和Propsound多维无线信道测量系统进行了详细的介绍。此外,本文还提出一种新的信道测量解决方案,并对其探测信号设计、硬件结构和数据处理流程进行了介绍。本文还对无线信道的参数估计算法进行了研究,其中重点关注空域参数估计方法。首先对空域参数估计的基本数学模型进行了解释,并就一些著名的空域参数估计算法进行了介绍,例如MUSIC、ESPRIT、ML和SAGE算法等,并对其进行了相关的仿真实验。实际的无线信道一般包含大量的多径,且多径信号之间存在相关性。由于经典算法自身的理论局限或过高的复杂度,使之无法应对这种情形,因而难以在实际的信道测量系统中被直接采用。为解决上述问题,本文中提出了两种适用于信道测量应用的空域参数估计算法,即MERIA算法和MAPS算法。这两种算法都基于阵列冲激响应设计,其中MERIA算法利用阵列冲激响应的旋转不变性进行角度估计,而MAPS算法则首先由阵列冲激响应矢量的协方差矩阵导出参考子空间,再根据导向矢量和参考子空间的正交性进行空间谱构建和目标角度估计。理论和仿真实验都证明了MERIA算法和MAPS算法能够完成大量多径存在时的空域参数估计,且对信噪比和阵列规模等要求较低,适合于实际信道测量系统应用。此外,本文还就这两种算法设计了实地测量验证实验,并通过实验结果进一步证明了这两种算法在实际信道测量中的有效性。