Explotamos la correlación temporal de los canales en el dominio angular para la estimación del canal de enlace descendente en un sistema masivo de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO). Basándonos en los soportes de canal de variación temporal lenta en el dominio angular, combinamos la información de soporte del canal angular de enlace descendente en el intervalo de tiempo anterior en la estimación del canal en el intervalo de tiempo actual. Se propuso un método de estimación del canal de enlace descendente basado en la inferencia bayesiana variacional (VBI) y un diccionario sobredimensionado, en el cual la información previa de soporte del intervalo de tiempo anterior se fusionó en el VBI para la estimación del canal en el intervalo de tiempo actual. Mientras tanto, se discutió el VBI para un valor complejo en nuestro modelo de sistema, y se utilizó la dispersión estructural en la inferencia bayesiana. También se proporcionó el límite de Cramér-Rao bayesiano para el error cuadrático medio (MSE) de la estimación del canal. En comparación con otros algoritmos, el algoritmo propuesto con diccionario sobredimensionado logró un mejor rendimiento en términos de MSE de estimación de canal en simulaciones.