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在非合作MIMO通信系统中，发射端采用的训练序列对于接收端是未知的，因此必须使用盲信道估计得到信道参数信息。本文主要研究基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法，主要工作包括：1)研究了传统的基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法。该算法是基于信号子空间与噪声子空间的正交性构造二次型代价函数，利用最小二乘估计准则求该代价函数的最小值以得到信道的估计值。通过理论分析和实验仿真验证该算法在不同的信道环境下的性能，并说明该算法的优缺点；2)研究了基于子载波分组的子空间盲信道估计算法。仿真表明：与传统的基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法相比，该算法在小样本数下的估计性能较好，且复杂度较低，适用于快衰落下的盲信道估计；3)为了解决盲信道估计算法中存在的排序模糊度问题，在时间同步的基础上利用不同发射天线上训练序列的时域正交性，提出了一种MIMO盲检测的信道模糊度去除算法，使信道估计的性能得到了有效改善。