La detección tradicional de Error Cuadrático Medio Mínimo (MMSE) es ampliamente utilizada en comunicaciones inalámbricas, sin embargo, introduce la inversión de matrices y tiene una mayor complejidad computacional. Para sistemas masivos de Entradas Múltiples-Salidas Múltiples (MIMO), esta complejidad de detección es muy alta debido a la enorme dimensión de la matriz del canal. Por lo tanto, la tecnología de detección de baja complejidad se ha convertido en un tema candente en la industria. Apuntando al problema de la alta complejidad computacional de la estimación del canal MIMO masivo, este documento presenta un algoritmo de baja complejidad para una estimación eficiente del canal. El algoritmo propuesto se basa en la Descomposición de Valor Singular (SVD) conjunta y en el Método de Mínimos Cuadrados Iterativos con Proyección (SVD-ILSP) que supera la limitación de la suposición de datos de muestra finita de la matriz de covarianza en el esquema de estimación de canal semiciego basado en SVD existente. Los resultados de simulación muestran que el esquema propuesto puede reducir efectivamente la desviación, mejorar la precisión de la estimación del canal, mitigar el impacto de la contaminación de pilotos y obtener CSI preciso con bajo costo y complejidad computacional.