近年来,随着无线通信技术的飞速发展,智能终端和移动设备的硬件技术不断革新,移动互联网技术运应而生,并且逐渐渗透到人们日常生活的各个方面,因此在多种移动速度下的高速数据传输速率的应用需求也随之加大。伴随着高速铁路通信系统的不断发展,第四代移动通信技术TD-LTE的投入商用,高速环境中的高速数据传输将得以实现。但高速移动带来的多普勒频移增大却不可避免,而最大多普勒频移值是反映信道衰落快慢的重要参数,可以为自适应信道估计的步长选择提供参考,同时TD-LTE中的交织技术,切换判决和资源分配策略等,都需要参考最大多普勒频移。最大多普勒偏移估计的准确性,将直接影响整个通信系统的性能,因此本文重点研究高移动环境中的最大多普勒频移估计算法。本文首先对近年来经典的最大多普勒频偏估计算法进行了总结,重点分析了基于接收信号电平通过率的多普勒频偏估计算法,基于接收信号包络协方差的多普勒频偏估计算法以及基于接收信号自相关的多普勒频偏估计算法,并且对这些算法进行了仿真,然后对算法的估计误差进行了数值分析。最终在现有多普勒频偏估计算法的基础上,选择了一种可以在高移动环境下TD-LTE系统中使用的多普勒频偏估计算法,即基于循环前缀自相关的多普勒频偏估计算法,该算法实现复杂度低,估计范围较广。通过仿真,本文给出了该算法在不同速度下重要参数的选择建议。最后本文对算法误差进行了二次多项式曲线拟合修正,得到了修正多项式和修正因子,取得了较高的算法精度。仿真结果表明,与其他改进算法相比,本文算法能够取得更好地估计精度。