交织多址(IDMA)是一种新兴的多址接入方式,它利用随机产生的交织器作为区分不同用户的唯一标识,对不同的用户使用不同的交织图案。作为码分多址(CDMA)的一种特例,IDMA系统继承了CDMA系统的许多优势,并且其接收端低复杂度的Turbo型多用户检测(MUD)算法可适用于接入用户较多的情况,而这对高速多址接入通信系统而言是至关重要的。由于在频谱利用率,编码增益,接收机复杂度等方面,IDMA相比较CMDA系统而言具有较大的优势,因此IDMA系统已经得到广泛的研究,比如交织器的设计,优化多用户检测算法,多载波IDMA系统和IDMA系统的功率分配等。而这些研究都是建立在接收端已经获取理想的信道状态信息的基础之上,因此对IDMA系统信道估计算法的研究是十分重要的。本论文则将研究重点放在IDMA系统关键技术——信道估计算法的研究上。主要研究工作包括如下:(1)针对复数信道条件下的IDMA系统,提出一种基于期望最大化(EM)算法的信道估计算法。这种Turbo型的混合迭代信道估计算法,能够同时对复数信道系数的幅度和相位信息进行估计。在第一次的迭代过程中,我们使用导频序列来对信道系数进行初始估计,在之后的迭代过程中,同时利用从IDMA接收端获取的外信息和导频序列对信道系数进行更新。(2)针对基于时间反转(TR)技术的IDMA系统(TDR-IDMA)进行信道估计器的设计,TDR-IDMA系统相比较传统的IDMA系统,能够加快多用户检测的收敛速度。在TDR-IDMA系统中,接收端需要利用信道冲击响应的时间反转(TR-CIR)来对接收信号进行预处理来增大信干比(SINR)。因此,我们需要从接收端的信道估计器获取信道状态信息(CSI),这里的信道估计器是基于EM混合迭代信道估计算法。(3)针对IDMA系统,提出一种基于演化博弈论(EGA)算法的信道估计算法。作为一种基于非合作博弈论的随机最优化算法, EGA分别建立了从信道状态信息(CSI)和对数似然函数到非合作博弈论中的策略集合和效用函数之间的映射,这样就可以把信道估计过程映射到对目标函数寻找Nash均衡点的过程中。