伴随着人们对高质量无线多媒体业务需求的增长,未来移动通信系统(LTE/4G)要求更快的数据传输速率、更优的移动业务质量和更高的频谱资源利用率。正交频分复用(OFDM)技术因其在宽带通信中的优越性被越来越广泛地应用于未来移动通信系统中。但是,由于无线信道的传输特性以及OFDM系统本身的高带宽的性质,信道估计技术成为OFDM系统中非常重要的一个环节。本文首先简单介绍了无线通信的发展过程,并对OFDM系统中已有的信道估计方法做了分类和比较。这些已有的算法在服从奈奎斯特准则的情况下分配导频数据,从而降低了导频分配的灵活性。本文从这个角度出发,引出了目前在信号处理领域很热门的压缩感知(Compressed Sensing)技术,它突破了奈奎斯特采样准则的局限,针对无线信道所具有的稀疏性特性,将信号处理及恢复问题投影到另一个域来处理,大大提高了系统的有效性。本文将压缩感知里面的一些算法及理论应用到OFDM系统的信道估计过程中。首先仿真表明了,在保证同样性能的前提下,基于压缩感知理论的正交匹配追踪(OMP)恢复算法只需使用较少的导频数目。此外,还设计了相对较优的导频放置方案,同样仿真表明,文中提出的导频放置方案最接近于理想的知道全部信道状态信息(CSI)的信道估计方法。最后,在快衰落多普勒延迟多径信道中,应用了压缩感知理论中的基追踪(BP)算法,定量的验证了使用较少的导频便能够获得相对好的性能。这些事实都表明,基于压缩感知理论的信道估计方法确实可行,且能取得很好的效果。这样的信道估计方法节省下来的原本用于传输导频符号的子载波便能用于传输用户数据信息,这样就大大提升了OFDM系统传输的有效性,这将使得压缩感知这样一个新的理论能更广泛的应用于无线通信中。