LTE是3GPP组织为满足多媒体业务需求的增加启动的针对新一代通信系统的大规模研发项目。我国以基于时分双工的LTE技术为下一代无线通信的主要发展方向，其上行链路采用单载波频分多址体制。信道估计是系统进行均衡和相干解调的前提，其在无线通信系统中至关重要。本文研究了LTE上行链路信道估计传统算法。然而，传统算法仅局限于基于固定导频结构的估计精度和计算复杂度之间的权衡，并未考虑对频带的高效利用。本文提出基于压缩感知的信道估计在保证估计精度的同时较之传统算法还可大大减少导频的使用数目。因此，本课题的研究以实现准确且高效的信道估计技术是保证LTE系统传输质量，发挥LTE系统优越性能的关键。本文首先对估计性能较低的最小二乘（LS）准则研究了其基于时域补零的优化算法，对计算复杂度较高的最小均方误差（MMSE）算法研究了其基于奇异值分解（SVD）的简化算法。然后仿真比较了各种估计准则、插值算法对于各多普勒频移的适应能力以为LTE各信道场景下选择算法提供参考。鉴于LS算法是主流技术，但其因未考虑噪声影响而性能不佳，本文提出了结合变换域和阈值门限的双重降噪LS信道估计算法,仿真结果表明了其性能优势。压缩感知理论实现了以很少的采样值高概率地来重构稀疏信号，是信号处理领域最新的研究成果。同时，无线通信信道恰恰具有稀疏特性。传统的信道估计算法并没有利用信道的这一特性。本文在研究了信道的稀疏特性的基础上，用理论推导验证了将压缩感知理论应用于LTE上行链路信道估计可行性，提出了一种运用压缩感知技术进行系统信道估计的模型，成功地实现了正交匹配追踪算法来重构信道时域响应进而完成了LTE上行链路信道估计。此外，通过仿真进行均方误差、误码率和吞吐量的性能分析，与传统信道估计算法相比，在保证算法估计精度的同时压缩感知信道估计大大减少了导频数量，提高了带宽利用率，增强了系统性能。