正交频分复用(OFDM)技术是一种多载波调制技术,利用许多并行的子载波来传输高速的数据。多载波调制的基本思想是:把信道上划分多个子信道,使各个子信道的频率特性都趋向于平坦,信号在这些独立的子信道传输并在接收机中叠加,从而实现信号的频率分集。还可以在OFDM符号之间添加循环前缀,令前缀时长大于无线信道的最大时延扩展,就可以克服由于多径带来的符号间干扰。OFDM因其频谱利用率高和抗多径衰落性能好而受到人们的广泛关注。OFDM已经应用在无线局域网标准IEEE802.11a,数字视频(DVB)和宽带无线接入技术标准802.16等,被人们认为是第四代移动通信的核心技术之一。　　 无线信道中的信号传输所经历的环境与有线信息传输相比要复杂得多,信号在无线发射机和接收机间的信道环境下的传播过程中可能经历的传播机制包括直射(LOS:Line-of—Sight)、反射(Reflection)、衍射(Diffraction)和散射(Scattering)。其传输过程受到发送机和接收机间的移动物体、复杂地形和空气温度湿度以及它们的变化特性的影响,呈现许多不稳定的传输损伤。而且由于信道本身的随机性,各机制在传输中的地位也是随机的,这就是无线信道远比有线信道的传输环境恶劣的主要原因。噪声干扰和多普勒频移是常见的影响误码率的因素。信道估计在OFDM技术中有着非常重要的作用,通过信道估计,可以实现相干检测,使得系统在比较低的信噪比和多径衰落信道中依然保持较低的误码率,这一点在实际通信系统中至关重要。本文对OFDM的信道估计技术进行了研究。　　 为了实现进一步降低OFDM通信系统的误码率必须对信道进行很好估计跟踪及均衡。论文对比了信道估计的几种方法,比较其优劣,有利于在实际的系统中选择适合的信道估计方法。　　 本文主要做了以下方面的研究工作:　　 首先,阐明了OFDM的原理、信道的特点、信道估计的原理及常用方法。论文用图的方式在时域跟频域直观的解释了OFDM正交性原理,分析了OFDM提高频谱利用率,对抗ISI与ICI的原理,并分析他的应用领域和应用前景。最后还分析了他的优缺点。阐述了信道大尺度传播模型,中尺度传播模型,小尺度传播模型产生的原因及特性。信道估计分为数据辅助型算法和非数据辅助型算法。非数据辅助型算法数据的传输速率要高些,但是估计精度不高；非数据辅助型估计算法系统的传输效率受到了一定的损失,但其参数估计的精度要比非数据辅助型同步算法高许多。因此一般都采用数据辅助型的算法。数据辅助型就是在数据里面插入导频符号,利用这些已知的导频符号来估计信道的状态信息。　　 其次,本文设计了完整的OFDM通信系统。该系统不仅仿真基带也仿真了频带。并仿真了完整的信道模型,小信噪比的高斯信道加大多普勒频移的多径衰落信道。该系统的主要模块有仿真模块分为发射模块,信道模块,接受模块,发射模块主要有:信道编码,QPSK调制,插入导频,降PAPR矩阵变换,IFFT变换,加循环前缀,数字上变频。信道模块是高斯信道加带多普勒频移的多径衰落信道。接受模块主要有:数字下变频,定时同步,频率同步,FFT运算,降PAPR逆矩阵变换,相位补偿,QPSK解调部,信道解交织,viterbi译码,误比特统计。　　 最后,设计了LS,LMMSE,SVD三种基于导频的信道估计算法,在高斯加多普勒频移的多径衰落信道下通过MATLAB仿真验证了该算法的有效性。并比较三种算法的性能。基于导频的信道估计的性能是根据估计得到的导频信道跟实际导频信道相比较,由他们的误差来衡量的。信道估计就是在某种准则下使得误差最小,同时最好算法复杂度不高。通常这个复杂度跟估计的性能是矛盾的。OFDM系统信道估计的实现准则最常用的主要有:最小二乘准则(LS,LeastSquares)、最小均方误差准则(MMSE,MinimumMeansquaredError)及其简化算法奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)算法。　　 通过MATLAB实验仿真和对比,我们得出一些结论:LMMSE的估计精度是最好的,然后是SVD算法,最后是LS方法。但从算法复杂度来说,这个顺序刚好相反。LS算法估计准确度很低,估计值中存在大量的噪声,实现复杂度最低；LMMSE算法,复杂度较高,利用信道之间的相关性,对LS算法结果做进一步的平滑处理可以较好的获得信道状态；SVD算法也是一种滤波的办法,它在很大程度上降低复杂度,具有较好的实用价值。是基于最小均方误差估计算法将信道相关矩阵RHH奇异值分解,然后对有效功率小于噪声功率的奇异值置零。SVD算法和MMSE算法涉及到矩阵求逆运算有较高的运算复杂度,但是利用了信道在频域和时域的相关性估计精度较高。在实际应用中如果误码率满足要求我们可以采用复杂度很低的LS算法。