MIMO系统在一定程度上可以利用传播中多径分量，也就是说MIMO可以抗多径衰落，但是对于频率选择性深衰落，MIMO系统依然是无能为力。目前解决MIMO系统中的频率选择性衰落的方案一般是利用均衡技术，还有一种是利用OFDM。大多数研究人员认为OFDM技术是4G的核心技术，4G需要极高频谱利用率的技术，而OFDM提高频谱利用率的作用毕竟是有限的，在OFDM的基础上合理开发空间资源，也就是MIMO-OFDM，可以提供更高的数据传输速率。另外ODFM由于码率低和加入了时间保护间隔而具有极强的抗多径干扰能力。由于多径时延小于保护间隔，所以系统不受码间干扰的困扰，这就允许单频网络（SFN）可以用于宽带OFDM系统，依靠多天线来实现，即采用由大量低功率发射机组成的发射机阵列消除阴影效应，来实现完全覆盖。下面给出MIMO-OFDM的结合方案。
图3 MIMO-OFDM系统框图
在本方案中的数据进行两次串并转换，首先将数据分成N个并行数据流，将这N个数据流中的第n（n∈[1，N]）个数据流进行第二次串并转换成L个并行数据流，分别对应L个子载波，将这L个并行数据流进行IFFT变换，将信号从频域转换到时域，然后从第n（n∈[1，N]）个天线上发送出去。这样共有NL个M-QAM符号被发送。整个MIMO系统假定具有N个发送天线，M个接收天线。在接收端第m（m∈[1，M]）个天线接收到的第l个子载波的接收信号为：
其中Hm,n,l是第l个子载波频率上的从第n个发送天线到第m个接收天线之间的信道矩阵，并且假定该信道矩阵在接收端是已知的，Cn,l是第个子载波频率上的从第n个发送天线发送的符号，ηm,l是第l个子载波频率上的从第m个接收天线接收到的高斯白噪声。这样在接收端接收到的第l个子载波频率上的N个符号可以通过V-BLAST算法进行解译码，重复进行L次以后，NL个M-QAM符号可以被恢复。
4.1MIMO-OFDM的信道估计
在一个传输分集的OFDM系统中，只有在收端有很好的信道信息时，空时码才能进行有效的解码。估计信道参数的难度在于，对于每一个天线每一个子载波都对应多个信道参数。但好在对于不同的子载波，同一空分信道的参数是相关的。根据这一相关性，可以得到参数的估计方法。MIMO-OFDM系统信道估计方法一般有三种：非盲信道估计、盲信道估计和半盲信道估计。下面分别对这三种信道估计方法进行简单介绍。
4.1.1非盲信道估计
非盲信道估计是通过在发送端发送导频信号或训练序列，接收端根据所接收的信号估计出导频处或训练序列处的信道参数，然后根据导频或训练序列处的信道参数得到数据信号处的信道参数。当信道为时变信道时，即使是慢时变信道，也必须周期性的发射训练序列，以便及时更新信道估计。这类方法的好处是估计误差小，收敛速度快，不足是由于发送导频或训练序列而浪费了一定的系统资源。
4.1.2盲信道估计
盲信道估计是利用信道的输出以及与输入有关的统计信息，在无需知道导频或训练序列的情况下估计信道参数。其好处是传输效率高，不足是鲁棒性相对较差、收敛速度慢，而且运算量较大。
4.1.3半盲信道估计
半盲信道估计是在盲信道估计的基础上发展起来的，它利用尽量少的导频信号或训练序列来确定盲信道估计算法所需的初始值，然后利用盲信道估计算法进行跟踪、优化，获得信道参数。由于盲信道算法运算复杂度较高，目前还存在很多问题，难以实用化。而半盲信道估计算法有望在非盲算法和盲算法的基础上进行折衷处理，从而降低运算复杂度。可以预计，对盲及半盲信道估计的研究将成为MIMO-OFDM信道估计研究的热点。
