本发明公开了一种大规模多输入多输出系统下基于2维簇结构的稀疏贝叶斯学习信道估计方法，特征是利用信道在多普勒和角域上的联合稀疏性，在多普勒域和角域上布置网格，形成簇结构；利用2维簇的性质，采用局部贝塔过程来描述稀疏信号的内在结构；再稀疏贝叶斯学习来解决估计问题，并且提出了一种基于局部贝塔过程的层次贝叶斯信道信息估计方法。采用本发明方法信道估计的结果和现有的大规模多输入多输出正交时频空系统的信道估计结果相比准确性有很理想的提升。