在现代无线通信系统中，无线信号在无线信道传播过程中极易遭受多径时延扩展、多普勒频移、角度扩展等衰落因素的影响，使得接收信号出现失真甚至畸变等较严重的变化。因此，研究能够准确且有效获取信道状态的信道估计技术从而正确高效的恢复发送信号显得尤为重要。同时针对无线多径信道具有固有的稀疏性这一特性，将压缩感知技术应用到无线信道估计中已经成为一个重要的研究方向。压缩感知技术作为一种新的采样理论，突破了原有的奈奎斯特采样定理的限制，通过开发信号的稀疏特性，利用少量的采样信号就可高效重构原始信号。已在包括图像处理、数据压缩、光学、模式识别、无线通信等多个领域得到重视和研究。同传统的线性信道估计方法相比，基于压缩感知的信道估计方法可以使用较少的导频数，从而获取相同的信道估计性能，显著的提高了频谱的利用率。论文首先对无线信道特性和压缩感知技术进行了简要的阐述，并详细的介绍了压缩感知技术的基本原理与特性以及一些常用重构算法。然后在MIMO-OFDM与MIMO NC-OFDM系统中用压缩感知的方法同传统无线信道估计方法进行了仿真的研究和比较。仿真分析表明在多天线OFDM系统中尤其是作为认知无线电常用制式的多天线NC-OFDM系统中，基于压缩感知的信道估计方法不但大大的提高了频谱利用率，同时能够很好地应用在条件受限的场合，有效的解决了频谱资源受限的问题。特别的，本文第三章最后从贝叶斯的角度出发，结合压缩感知理论，通过稀疏信道模型建立以及参数的估计，提出了基于快速贝叶斯匹配追踪的压缩感知信道估计算法，并在MIMO-OFDM系统中进行了仿真比较，获得了不错的性能。