无线通信技术作为信息技术的重要组成部分，已经成为现代通信技术中最活跃的技术领域。对无线通信的研究虽然取得了很大进展，但是无线通信系统性能的研究仍然受无线信道的制约。无线信道是随机的、时变的，这就导致对无线信道估计比较困难。在掌握无线通信系统的信道统计特性的基础上，对信道进行估计，对于提高无线系统的性能研究上，具有很大的理论意义。　　无线信道估计技术是本文研究的重要核心内容。采用纠错能力比较强的低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code，LDPC）作为辅助，在编码辅助和导频辅助情况下，以因子图为工具，在期望最大化(Expectation Maximization，EM)算法、卡尔曼平滑算法等相关方法的基础上，提出了基于因子图EM算法的信道联合估计解码算法，用于抵抗信道的时变特性，并补偿信道衰落的影响。本文包括以下内容:　　在相关性分块衰落信道下，根据LDPC码编码辅助和导频辅助，研究无线信道传输对无线通信系统性能的影响。通过对消息传递中的消息采用因子图EM算法进行迭代计算，研究了信道衰落系数的迭代估计，测试了迭代接收机的联合解码和估计性能，进一步提高了无线通信系统的性能。　　本文提出一种基于LDPC码和因子图EM算法的信道估计技术，即C-FGEM(Correlated-Factor Graph Expectation Maximization，C-FGEM)算法。在接收机模型中，本文在基于因子图EM算法的基础上，利用消息传递算法对衰落信道估计和解码处理。因子图EM算法断开了LDPC码译码器和因子图模型中的环，解决了环的存在导致收敛慢的问题。因子图EM算法能够处理普通和-积算法比较难计算的混合高斯消息，并保证了消息的收敛性。把FGEM算法中最大化步消息计算替代成为卡尔曼前向-后向算法对消息迭代更新，使得消息计算得到简化，从而消息计算的准确性提高，联合估计和迭代解码的复杂性降低。实验分别对只采用导频辅助方法和信道估计的硬判决方法进行了测试，从实验结果可以看出，与这两种方法相比，该算法更好的提高了接收机的迭代解码性能。