目前无线移动通信需求大,信息化元素已经渗透到人们的生活中,正交频分复用(OFDM)技术重点研究对象之一的信道估计,对移动通信的传输性能有着至关重要的作用。无线信道大部分是稀疏的,传统的基于导频的信道估计没有考虑到信道的稀疏性,插入的导频较多,浪费了频率资源。将压缩感知(CS)理论应用到信道估计上,利用了信道的稀疏性减少导频的插入,提高估计性能和效率,使估计值更接近真实值。本文重点研究了OFDM系统的信道估计算法,包括传统的信道估计算法和基于压缩感知理论的稀疏信道估计算法。在传统的信道估计算法基础上,研究了匹配追踪(MP)算法,它解决了l0范数最小问题；在MP算法的基础上,研究了正交匹配追踪(OMP)算法,它减少迭代次数,具有收敛快、逼近结果以及稀疏度好等优点；最后通过回溯思想的引入,研究了压缩采样匹配追踪(COSAMP)算法,每次从原子库中选择多个相关原子,同时剔除部分原子,保证了重建质量并且提高了重建效率。本文对传统的信道估计算法和基于压缩感知理论的信道估计算法的原理、思路以及各自的特点等进行了相关分析,同时通过实验仿真,从各个方面比较了它们的性能。结果表明,后者优于前者,而其中COSAMP估计算法具有相对较好的性能。