正交频分复用(OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)技术具备频谱利用率高、抗多径效应等一系列特点，已经被广泛应用。在接收端，无论是OFDM的相干解调还是接收信号的合并处理，都需要了解信道状态信息(CSI，ChannelStateInformation)，因此对于相应系统中的信道估计技术的研究十分有意义。本论文重点研究了快时变OFDM系统中的信道估计方法。 论文首先分析了快时变信道的信道特征，讨论了多普勒频移对传输信号的影响。然后重点研究了一种基于直接判决的信道估计方法。通过MATLAB仿真实验得出该算法在子载波数较小的OFDM系统中性能良好，明显优于基于训练序列和基于导频的信道估计方法。但该算法在大载波数OFDM系统中存在明显缺陷，性能很差。针对这一缺陷，对算法进行了改进，利用LS算法的估计值作为直接判决算法的初始值，然后再进行LMS估计得到信道响应值。由于在大载波数OFDM系统中，导频子载波数量比较多，无需再利用改进的导频跟踪算法进行跟踪，算法复杂度也相应降低。MATLAB仿真表明该算法性能明显优于LS算法，而且能有效的跟踪快时变信道。 论文同时研究了一种基于卡尔曼滤波的信道估计方法。该算法首先利用LS算法得到导频处的信道响应值，然后利用卡尔曼滤波算法对导频处的信道响应进行跟踪优化，最后利用插值算法求得所有子载波处的信道响应。论文最后结合了直接判决算法和卡尔曼滤波算法提出了一种新的信道估计方法。该算法把卡尔曼滤波算法估计出来的信道响应值作为直接判决算法的初始值，进一步对信道响应值进行修正优化。仿真实验表明，新算法的性能要明显好于卡尔曼滤波算法，而且该算法也能有效的对快时变信道进行跟踪。