在未来的无线通信领域中,如何提供高速度、高质量和多样化的数据业务是研究的热点之一。正交频分复用(OFDM)技术以其高数据传输速率、高频谱利用率和有效对抗频率选择性衰落信道等技术优势受到了广泛地关注。信道估计是实现OFDM系统的关键技术之一。它的一个重要的好处在于它使得相关解调成为可能,使系统性能得到3 dB的提高。同时,自适应技术中也必须进行信道估计,根据信道的变化可以改变调制方式、编码率和发送功率等参数,以便最大限度地发送信息,提高系统容量。因此,信道估计直接关系到系统性能的优劣,其重要性显而易见。目前,信道估计方法主要有三类:基于导频的信道估计、盲信道估计和基于叠加导频的信道估计。本文主要研究的是基于导频的信道估计。信道估计的主要算法有最小二乘算法(LS)、最小均方误差算法(MMSE)和基于傅里叶变换(DFT)算法。LS算法简单,复杂度较低,但是估计结果的均方误差较大,受噪声和子载波间干扰(ICI)的影响比较大,在精度要求较高的环境下使用受到限制。MMSE算法性能最好,对于ICI和白噪声有很好的抑制作用,但是因为涉及到矩阵的求逆,计算复杂度较高。并且,MMSE算法需要知道信道的统计特性,而通常在实际系统中往往是未知的。基于DFT的信道估计算法在估计性能和算法复杂度之间取得了良好的折衷。它主要利用了信号能量在时域比频域更集中的特点,在估计性能上优于LS算法,在算法复杂度上低于MMSE算法。因此,该方法受到研究者的广泛关注。本文对基于DFT的信道估计方法进行了研究。本文在原有的基于DFT的信道估计算法的基础上提出了一种改进的估计算法。虽然MMSE算法性能好,但是它需要知道信道的自相关矩阵和噪声方差,在现有的大量文献中都是假设信道统计特性是已知的,而在实际系统中往往是未知的。本文在基于DFT算法的基础上利用了在时域信号能量比在频域集中的特点,在时域估计出噪声的方差,同时利用去噪后的信道冲激响应估计出信道自相关矩阵,并用于MMSE算法中。仿真证明该方法比基于DFT的算法性能更好,并且性能逼近理想的MMSE算法。