随着IMT-Advanced和未来移动通信的需求日益增长,3GPP确定LTE-Advanced标准为4G的技术标准,并开始进行标准化研究。无线通信信道具有很大的不确定性和随机性,其多径衰落特性和多普勒效应使得接收到的信号严重失真,为了弥补信道衰落带来的影响,一般在接收机采用信道均衡和相关解调技术,而这些技术都需要利用已知的信道信息,因此,无线通信系统的性能与信道状态信息的准确获取密切相关。本文从如下几个方面入手进行LTE-A上行链路信道估计研究。本文首先分析了 LTE-A上行链路采用的SC-FDMA技术,研究了导频位置处信道估计常规算法,包括LS、LMMSE和改进的DFT-LS算法、SVD-LMMSE算法,以及数据位置处信道估计插值算法。针对DFT-LS算法频谱能量泄露问题,本文提出一种基于频域噪声估计的DFT信道估计算法,利用频域LS信道估计的结果进行噪声功率估计,并将其作为阈值进行判决。针对设定固定阈值时无法兼顾高低信噪比问题,本文提出一种基于动态阈值的DFT信道估计算法,该方法首先估计出噪声功率与信噪比,然后根据估计的信噪比设置阈值去噪。仿真结果表明,提出的两种DFT算法性能都优于传统DFT算法和LS算法。在上述研究基础上,本文通过分析无线信道特性和信号传输模型,将LTE-A上行链路的信号模型与压缩感知理论模型匹配,利用正交匹配追踪重构算法恢复出时域稀疏信道。针对无线信道长度和稀疏度未知的情况,提出一种优化的正交匹配追踪重构算法。仿真结果表明基于压缩感知的信道估计算法相比LS算法性能更优,并节省导频开销,提高频谱利用率。最后论文分析了 LTE-A上行多输入多输出(MIMO)信号模型,利用MIMO信道联合稀疏特性,将压缩感知与LTE-A上行MIMO信道估计相结合,采用压缩采样匹配追踪重构算法对MIMO信道进行联合估计。仿真结果表明,采用压缩采样匹配追踪重构算法进行联合信道估计可以有效估计出MIMO信道信息。