OFDM技术是一种多载波传输技术,具有抗频率选择性衰落、抗码间干扰ISI和频谱利用率高等优点,能够在复杂的无线信道中提供高速的数据传输,被认为是下一代移动通信系统即4G的核心技术。但OFDM技术对同步误差非常地敏感,当系统出现载波频偏和定时误差时,会造成载波间干扰ICI和码间干扰ISI,严重影响了OFDM系统的整体性能。因此研究同步技术对提高OFDM系统的整体性能有着重大的意义。首先本文详细地阐述了OFDM技术的基本原理和研究其同步技术的意义,并通过理论推导和仿真结果分析了符号定时误差和载波频率偏差对OFDM系统的整体性能的影响。其分析结果为研究同步算法提供了理论基础。其次本文研究和分析了OFDM系统的定时同步算法,分别对数据辅助型同步算法和非数据辅助型同步算法进行研究。非数据辅助型同步算法主要分析了基于循环前缀的最大似然估计算法(ML),并通过仿真结果分析了该算法的优缺点；数据辅助型同步算法主要分析了T.Schmidl&D.Cox (S&C)算法、H.Minn算法和Park算法,详细地推导了这三种算法的定时同步机制,并通过仿真结果分析了它们各自的优缺点。在上面分析结果的基础上,本文重点提出了基于CAZAC序列的定时同步算法,改进的定时算法充分利用了循环前缀和训练符号数据中的相关信息进行定时估计。通过仿真结果表明,改进的定时同步算法提高了定时估计精度,有效地克服了S&C定时算法中存在的平台效应以及H.Minn算法和Park算法的多个尖峰现象,为进一步提高频偏估计性能打下良好的基础。最后本文研究和分析了OFDM系统的载波频率同步算法,详细地分析了S&C算法和Molrelli&Mengali (M&M)算法的频偏估计原理。然后在改进的定时估计算法的基础上,并结合Moose算法提出了改进的载波频率同步算法。仿真结果表明,改进的频偏估计算法不仅提高了小数倍频偏的估计精度,而且扩大了单个训练序列的频偏估计范围,从而提高频率同步性能。