近年来，无线通信技术获得了飞速发展，无线通信系统也越来越复杂，单纯依靠公式推导来获得系统性能已经十分困难。随着计算机技术的迅猛发展，使用计算机对无线通信系统进行仿真成为了可能，目前，计算机仿真在无线通信系统性能评估中的地位日趋重要。本文的主要研究对象是无线通信链路级仿真中的误码率估计问题，研究内容包括两个方面，第一是研究仿真结果可信度与仿真样本数之间的数量关系；第二是研究针对无线通信系统的快速仿真算法，快速仿真算法的目的是在给定仿真结果可信度的前提下尽量减少仿真样本数。第二章针对蒙特卡罗(MC)仿真方法展开了讨论。依据仿真样本间是否存在相关性，MC方法可分为经典MC方法和广义MC方法，其仿真结果可归纳为经典MC估计和广义MC估计。本章介绍了经典MC方法及其若干结论；从仿真实践中总结出平稳有限相邻相关(SFAC)条件，详细分析了满足SFAC条件的广义MC估计的性质；给出了MC方法在无线通信链路级仿真中的应用，指出仿真结果服从经典MC估计或者满足SFAC条件的广义MC估计，给出了仿真结果方差和相对误差的计算公式。本章最后提出了一种基于SFAC条件的仿真可信度评估算法，该算法可以对一般无线通信系统仿真结果的方差和相对误差做出评价，并且算法不会显著增加整体仿真时间。第三章研究了不同无线信道下误码率MC估计的可信度。本章首先描述了无线信道的模型和衰落特性，然后根据小尺度衰落特性分类，分析了各种典型无线信道对误码率MC估计可信度的影响，所研究的信道包括加性白高斯噪声(AWGN)信道、单发送天线单接收天线(SISO)快衰落信道、SISO准快衰落信道、SISO单径慢衰落信道、SISO多径慢衰落信道、多发送天线多接收天线(MIMO)快衰落信道和MIMO平坦慢衰落信道等。其中SISO多径衰落信道下的研究结果是本章的重点。第四章针对重要性采样(IS)仿真方法展开了讨论。大信噪比下误码出现的概率很低，若用MC仿真需要大量仿真样本才能获得较精确的仿真结果，IS方法通过修改采样密度函数可以大幅度的减少仿真样本数。本章首先介绍了IS方法，依据仿真样本间是否存在相关性，IS方法又可分为经典IS方法和广义IS方法，IS估计的结果可分为经典IS估计和广义IS估计；然后提出了具有一般性的自适应IS仿真算法；最后针对不同的信道环境，包括AWGN信道、SISO衰落信道和MIMO衰落信道分别给出了IS仿真的讨论。第五章研究了无线通信中的若干快速仿真算法。本章首先研究了半解析MC仿真算法，它的本质是将公式分析和计算机仿真相结合，以减少仿真的压力，节约仿真时间。然后提出了一种具有学习能力的自适应仿真量决定算法，该算法没有从本质上减小估计器的方差，而是从一种类似“节约”的思路出发，试图使得所有仿真样本都物尽其用，从而节约总仿真时间。本章提出的第三种算法是错误事件分类仿真算法，它依据不同错误事件出现的概率来优化仿真样本数的配给，以减少总样本数，文中给出了高阶调制情形和瑞利衰落情形下的应用实例。本章提出的第四种算法是控制变量仿真算法，该算法的基础是找到一个与误码率估计正相关的变量，通过减弱样本的随机性而减小估计器的方差，从而减少仿真样本数。本章提出的各种快速仿真算法是可以结合使用的。第六章对研究内容和创新点进行了总结，并展望了相关领域的进一步研究内容与发展方向。