物联网(IoT)是一种可以促使智能设备（例如传感器，执行器，射频识别（RFID）标签和消费类电子产品）与互联网的大规模连接的新形式，可以彻底改变我们的生活与工作方式。在不久的将来，物联网将使大量各异的分散在不同地方的的事物/对象通过通用的寻址方案连接到互联网，从而在全球范围内实现新的智能服务系统的发展。然而，各种现有和新兴的无线通信技术在实现IoT框架的愿景方面都面临着许多挑战，比如扩展覆盖范围，提高功率效率，数据速率低和对延迟敏感等问题。近年来，许多标准化机构致力于为当前蜂窝网络中IoT的应用需求。具体而言，第三代合作伙伴计划(3GPP)己在2016年中期的第13版中对名为窄带物联网(NB-IoT)的基于蜂窝的低功耗广域网(LPWA)新型物联网支持技术进行了标准化处理。
　　NB-IoT的目标是在重复使用有限范围内的现有长期演进(LTE)系统的射频(RF)基带处理技术和数字方法。NB-IoT用户设备(NB-IoT UE)数据的覆盖范围的增强和解码的准确性主要取决于传输过程中使用的信道估计器和均衡器的质量。因此，信道估计和均衡方法的选择将显着影响硬件的复杂性与系统的性能。这项研究解决了上行链路NB-IoT系统的两个关键方面，即信道估计和均衡。从信道估计的角度出发，各种新颖的算法被提出并验证，这些算法利用了NB-IoT的简化算法，并将降低的复杂度与合理的性能结合了起来。对于信道均衡方面，重点是考虑NB-IoT UE发射机与LTE基站(BS)接收机之间不匹配的采样率和RF基带处理的频域无干扰一键式均衡器这两方面。
　　首先，本文提出了窄带解调参考信号(NDMRS)辅助的频域低复杂度有效信道估计算法，并对传统的最小二乘算法(LS)和最小均方误差(MMSE)算法进行了改进。为在新标准下的上行链路NB-IoT中更易于实现传统LS和MMSE近似，本文提出了解决方案，比如，在传统的LS算法中加入一个归一化矩阵来解决病态矩阵问题。然后，利用传统的MMSE算法中的恒等矩阵消除了信道自协方差矩阵的实时矩阵求逆问题。
　　其次，本文基于简单的LS方法，提出了改进的基于离散傅立叶变换(DFT)的低复杂度信道估计算法，称为随机排序LS(RS-LS)和去噪LS(D-LS)算法。研究了另一种基于滤波后的信道估计的次优估计方法，称为MMSE近似(MMSE-A)。使用原始LS方法在导频处估计初始信道频率响应(CFR)，然后在变换域中应用几个附加操作以抑制LS估计误差，不需利用额外的频带资源和增加计算复杂性。然后，定义了一种有效的时维线性插值方法，以估计NB-IoT上行链路子帧内剩余的正交频分复用(OFDM)符号的CFR。
　　第三，本文通过使用基于改进的离散余弦变换-Ⅰ(DCT-Ⅰ)的信道估计方法，解决了基于DFT的变换域方法中遇到的信号混叠和边界效应问题。为了克服传统的基于DFT和DCT-Ⅰ的方法的局限性，通过修改DCT-Ⅰ的原始定义，提出了DCT-Ⅰ的三个可供选则的方法。当多径衰落信道中存在非样本间隔的路径延迟时，这三种改进的DCT-1(MDCT-1)方法可以减少时域中的高频失真和混叠误差。然后，与传统的基于DFT和DCT-Ⅰ的方法相比，将所提出的方法应用于初始LS估计，以抑制估计噪声并改善无线电覆盖范围，而不会增加大量的计算复杂性。然后，将该方法应用于初始LS估计，与传统的基于DFT和DCT-Ⅰ的方法相比，该方法在不增加显著计算复杂度的情况下可抑制估计噪声，提高无线电覆盖范围。此外，所提出的MDCT-Ⅰ方案是使用快速DCT算法实现的，该算法比快速DFT算法的计算步骤少。
　　最后，本文讨论了基于LTE的上行链路NB-IoT系统的信道均衡问题，该系统在发射器和接收器之间具有不匹配的RF基带处理和采样率。在不平衡基带处理和采样率环境下，推导了信道冲激响应与信道频域均衡系数之间的关系。因此，基于所得的信道系数，针对上行链路NB-IoT系统，明确提出了一种新颖的一键式频域信道均衡算法。此外，在3GPP NB-IoT标准的系统环境背景下，通过大量的数值模拟和计算复杂性分析，将所提出的信道估计和均衡算法与最新算法进行了比较，以验证其性能和有效性。