随着通信业务的多元化发展,数据业务和多媒体业务已经超越传统的语音业务成为无线通信传输的主要载体,而信息大爆炸引发了亟待传输的庞大网络数据和视频信息,对高速率可靠稳定的通信形成了严峻的挑战。对于单载波系统来说,提高传输速率意味着缩减符号长度,势必引起严重的符号间十扰。而在正交频分复用(OFDM)系统中,整个信道被分解为很多窄带的子信道并行独立传输信号,传输速率以及信道容量得到显著的提升,同时,OFDM符号周期远大于多径信道的时延扩展,可以有效避免符号间干扰。因此,OFDM技术由于其传输速率高、抗符号间干扰、接收机复杂度低、带宽分配灵活、方便与多天线技术结合等优势得到学术界和工业界的普遍认可,并被多种通信标准确认为物理层核心传输技术之一国内外高铁建设与运营的快速发展给高速率大容量通信提出了更高的标准,高速移动终端的可靠有效通信不仅仅关系着乘客的无线通信业务体验,而且和列车控制监测等安全问题密切相关。而OFDM系统在高速移动环境中面临着诸多问题,例如多普勒频移影响发收两端的频率同步、待估计的信道参数剧增、子载波正交性破坏等。此外,传统的信道估计技术在高速移动环境下估计误差显著上升,并导致OFDM系统性能低下,无法满足高速率可靠传输的需求。因此,无论从理论研究还是现实需求的角度,研究并改善OFDM系统时变信道估计的算法性能都具有重要的意义。本论文的研究内容和主要贡献如下：针对现有基扩展模型建模误差较大的问题,推导现有基扩展建模最小二乘估计的最小建模误差数学表达,得到最优建模误差与基函数类型的选择和待估计目标量的特征两者都是密切关联的结论。而近年来国内外学者的研究重心都在寻找最优的基扩展模型以便得到更准确的拟合效果,然而现在的研究成果表明针对不同的信道增益,并不存在统一的完美基扩展模型。本论文在现有成熟基扩展模型基础上提出基于信道分解的信道估计迭代算法,旨在减少基扩展模型的建模误差。该算法采用“分而治之”的信道分解理念,通过最优斜率或者端斜率更新的方式,在迭代过程中优化待估计信道增益非线性分量的形态。然后使用基扩展模型对于非线性分量进行估计,从而减少基扩展模型的建模误差,最后把估计结果与线性模型的估计结果整合得到最终的信道增益。通过在COST207乡村信道模型的大量仿真证明,该算法通过二至四次的迭代能得到性能的显著提升,并且在高信噪比环境下估计准确性要优于传统的线性模型和(泛)复指数基扩展模型,并且在高速移动的情况下,迭代算法的性能优势更加明显。针对时变信道带来的OFDM系统子载波干扰问题,对子载波干扰功率进行公式推导并得到其上下界的简化形式,分析子载波功率与归一化多普勒频率的关系。通过三种信道模型的仿真验证子载波干扰功率的上下界限定是可信的,并得到推论：子载波干扰功率的增长近似与归一化多普勒频率的平方成正比关系,而不同的功率谱密度函数对应于不同的增长系数。在此基础上提出子载波干扰双消除的联合信道估计算法,该算法联合基扩展模型和线性模型,在基扩展模型前后使用子载波干扰双消除的方案,干扰前消除使得基扩展模型的观测数据更能反映当前信道的变化,而基扩展模型的估计结果反馈给线性模型进行干扰后消除,可以使得线性模型在高移动环境中仍能表现出良好的拟合特性,从而使得算法在高低速移动环境中都具有相对于传统基扩展模型和线性模型的性能优势。针对时变稀疏信道的主径生灭现象,提出了一种新颖的循环导频簇设计方案,能有效避免传统基扩展模型对于稀疏信道估计频谱利用率低的弊病。基于该导频簇方案,提出基于稀疏信道主径跟踪的时变信道估计算法。首先OFDM符号间的时域插值制造出“虚导频”,利用导频和虚导频通过傅里叶反变换得到多径的平均功率,主径检测模块根据功率来判断出当前稀疏信道的有效主径的准确时延。然后根据该时延分布,有目的性地对有效主径进行基扩展模型估计,同时,令其他可分径信道增益为零,从而避免了空径噪声对估计的影响。得到信道时域增益之后,通过傅里叶变换得到频域矩阵。为了减少子载波干扰对数据检测的影响,引入QR分解至信道频域传输矩阵,通过自下而上的迭代数据检测来提高系统的传输性能。通过在COST207典型的城区六径模型大量仿真验证,该导频簇方案的对于稀疏信道的最大频谱利用率要略高于传统的最小二乘频域、线性模型和混合导频估计算法,同时显著高于传统的基扩展模型估计算法,而从估计均方误差和误比特率指标上来看,该算法在高信噪比情况下优于传统的最小二乘频域估计和线性模型估计。