1.一种大规模MIMO系统中低复杂度的信道估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：根据最小均方误差估计(MMSE)原理，建立当前时刻协方差矩阵、当前时刻接收信号以及前一时刻协方差矩阵的迭代关系，考虑迭代关系式中因子对协方差估计性能的影响，建立协方差估计的最优化求解问题；

步骤2：利用步骤1所得迭代关系，将Sherman-Morrison定理运用到迭代关系中，将矩阵求逆运算转换成矩阵与向量乘积，最终应用到MMSE方法中，建立低复杂度迭代估计方法，降低方法复杂度；

通过分析，建立了前一时刻协方差矩阵与当前接收信号的迭代关系在该式中，迭代关系因子μ有着重要的作用； 因此，为了获得协方差矩阵的最优近似估计，需要找到一种最佳的权值来最小化其估计误差； 在此，新方法将采用最小均方误差方法来获得最佳权值，即得到最优解

其中，

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1的具体步骤如下：(1)根据最小均方误差估计(MMSE)原理，建立协方差估计的最优化求解问题；该优化问题的约束条件为：信道协方差矩阵、噪声协方差矩阵以及接收信号限制；优化目标为：最小化协方差估计误差，式中，yjt表示在t时刻接收到的信号，μ为迭代关系因子， 表示在t时刻接收信号协方差估计，Rij是第i个小区用户到第j小区基站所经历的信道协方差矩阵，每个小区内用户发送的导频信号为P，Sj为噪声协方差矩阵；

(2)将Sherman-Morrison定理运用到步骤(1)迭代关系中：其中，μ*为最优估计因子。