正交频分复用(OFDM, Orthogonal frequency division multiplexing)具有高的频谱利用率和良好的抗多径干扰能力,是未来无线通信的核心技术之一。信道估计是OFDM的研究热点之一。依据归一化帧频偏(NFDS, Normalized FrameDoppler),其定义为帧长度与信道相关时间之比,本文将信道划分为三类：慢时变(NFDS≤0.1),中等时变(0.1<NFDS≤1),快时变(NFDS>1)。主要工作如下：(一)在慢时变典型城市信道,重点研究了线性内插、Sinc内插、高斯内插和线性最小均方误差(LMMSE, Linear minimum mean square error)算法。针对LMMSE存在统计适配的问题,提出基于门限的自适应LMMSE算法,通过仿真发现：当插入导频较密时,Sinc内插和高斯内插的性能逼近LMMSE,考虑它们的复杂度非常低,因此非常具有吸引力；当统计相关函数同实际信道存在适配时,自适应LMMSE算法的均方误差相对于LMMSE有4dB的信噪比提升。(二)在三种典型时变城市信道,重点研究了二维LMMSE、单维LMMSE、Sinc函数内插和基于多项式函数基展开算法。为了降低复杂度,我们提出加权二次样条函数信道估计算法。仿真表明：在所有三种信道条件下,因为充分挖掘了信道的统计特性,二维LMMSE始终是性能最优的信道估计器,同时也是复杂度最高的估计器；基于多项式函数基展开和二次样条函数基展开具有复杂度低和性能优的特点,因此也具有较大吸引力；特别指出的是,当0.3≤NFDS≤0.8时,二次样条函数基展开算法实现了复杂度和性能的较好折衷。