近几年来高速铁路的建设在中国如火如荼的展开，高速移动环境下的通信已成为移动通信的又一重要场景。与此同时，伴随着智能手机的普及，移动用户对于数据业务的要求越来越高。作为下一代移动通信标准，3G长期演进LTE(LongTerm Evolution)，需要满足在高速移动环境下正常的通话和高速数据传输业务。　　高速移动环境下的通信系统与低速环境有明显不同。用户与基站之间存在较高的相对速度，这会产生较大的多普勒频移和多普勒拓展。其中较为明显的变化就是相干时间缩短，无线通信信道会在短时间内发生剧烈变化。为了抑制多径信道带来的频率选择性衰落，LTE系统下行链路采用正交频分复用技术(OrthogonalFrequency Division Multiplexing, OFDM)作为无线传输技术。然而，OFDM系统对频率偏移十分敏感，即便是很小的频率偏移都会引起较大的误码率。所以，在高速移动环境下，多普勒频偏估计补偿已经成为LTE系统下行链路中亟待解决的重要问题。目前，LTE中OFDM系统的频偏估计在低速场景已经较为成熟，但是高速移动带来的多普勒频率偏移（Carrier Frequency Offset，CFO）比低速场景下更严重，现有的低速场景下的算法已经无法满足系统要求。由于提出新算法难度较大，本文着重研究经典的频偏估计算法，并在经典算法的基础上进行改良，找出更加适合这种特殊环境下的改进算法。　　在改进载波频率估计算法之前，我们需要充分考虑OFDM系统的原理结构、高速移动环境下信道的模型参数等影响因子。论文在总结当前已存在的经典频偏估计算法的基础上，着重研究了两种算法。其中一种算法估计后在频域补偿，这种算法是在传输符号的序列内插入导频，接收端通过导频序列进行频偏估计。另一种S&C算法估计后在时域上进行补偿，这种算法是在一串符号前面插入训练符号用来估计频偏。在这两种算法的基础上，我们提出了三种改良的或适应特殊信道环境的频偏估计算法。