正交频分多址(OFDMA)的数据传送速度非常快、频谱使用效率大以及抗多径干扰能力十分强，使其成为无线通信系统的空中接口标准和第四代移动通信系统(4G)TD-LTE的重要支撑。因为无线信道的时变性、频率选择性、加性噪声以及发送端和接收端的晶体振荡器频率不一致的影响，OFDMA上行信号产生定时误差(TE)和频率偏移(CFO)，破坏子载波间的正交性，导致符号间和码间干扰，同时也会产生多用户干扰，造成OFDMA系统通信性能严重下降，因此同步对于OFDMA系统特别重要。同步参数（如定时、频率误差和信道信息）估计又是同步过程的重要环节。与下行传输相比，OFDMA系统上行传输的同步参数估计难度大大增加了。首先，因为基站(BS)接收信号是多个用户信号累加在一起的，每一个用户信号经过的信道以及受到的衰落各不相同，于是不同用户传输的上行信号伴有不同频率偏移和定时误差的信号特征，传统OFDM的单参数估计问题变成了多参数估计问题。其次，OFDMA上行传输过程中，同步参数的估计与其子载波分配方式有极大关联，不同的子载波分配方式使用户信号有不同的分离难度，给同步参数估计增加了难度。为了满足人们对通信和数据的需求，OFDMA系统必须进行同步，而高效且性能好的同步参数估计技术将会推动未来移动通信发展。在任意子载波分配OFDMA系统上行链路传输过程中，传统的SAGE算法存在算法复杂度高和限制系统中同时通信的用户数量的问题，利用ML联合估计对传统SAGE算法进行改进，先采用最小残留方法（MRD）从接收信号中分离出各个用户信号，实现信号降维，再估计出各个用户的同步参数，把估计值作为初始值，最后通过交替投影方法（AP）微调估计值，提高估计精度，避免迭代运算，降低估计算法复杂度，增加OFDMA系统上行链路中同时激活的用户数。本文对OFDMA系统上行链路的同步参数估计技术进行了深入研究。首先，回顾了OFDMA的形成历程和研究现状，阐述了时频同步对OFDMA系统的重要性。其次，描述了OFDMA系统模型和一些关键技术，以及简单介绍了系统的优缺点。然后，剖析了OFDMA系统上行链路的帧和频率同步原理，引出了OFDMA对应的子载波分配，并且介绍了定时偏移和频率偏移对OFDMA系统产生的危害。最后，OFDMA系统上行链路同步参数估计进行研究，利用仿真分析了前导频序列算法、ML算法、CTY算法和SAGE算法的优缺点。针对SAGE算法计算复杂度高且受到用户数的限制的问题，提出了一种ML联结估计的改进算法，并且同时计算多个同步参数，给出基本思想及设计过程。通过MATLAB仿真，与SAGE算法、AP算法性能作出比较，结果表明该算法的算法复杂度较低，估计精确度高，能够增加OFDMA系统上行链路中同时激活的用户数。