正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术具备频谱利用率高、抗干扰能力强和带宽扩展性好等一系列特点,已经在短距离无线接入方面得到了广泛的应用,是下一代移动通信系统颇具竞争力的关键技术;多输入多输出(MIMO, Multiple Input Multiple Output)技术是无线通信领域的重大突破,它在不增加带宽和发射功率的情况下能够成倍地提高通信系统的信道容量和频谱利用率;将OFDM技术和MIMO技术相结合的MIMO OFDM系统具有更好的性能。本学位论文围绕MIMO OFDM系统,重点研究OFDM移动通信系统的信道估计和降低峰均功率比(PAPR,Peak to Average Power Ratio)等关键技术,包括基于变换域处理和基于卡尔曼(KALMAN)滤波的信道估计方法、基于分组编码调制(BCM,Block Coding Modulation)和信号空间扩展降低PAPR方法以及利用OFDM系统信号处理方法实现高速单载波系统等。论文首先分析了无线衰落信道特性,详细讨论了移动无线信道的各种传播特性,其中移动无线信道的小尺度衰落是讨论的重点,也讨论了多普勒频移对传输信号的影响。在此基础上,对OFDM系统以及MIMO OFDM系统模型和系统性能进行了分析与仿真,并就相应系统的参数对性能的影响进行了深入研究。通过对导频信道频率响应估计在变换域中特性的研究,提出了一种变换域导频插值的OFDM信道估计改进算法和一种新的变换域导频插值MIMO OFDM系统信道估计算法及其优化算法。采用具有更好滤波效果的“带阻滤波器”优化了其中的变换域滤波器设计,通过接收端检测到的信噪比动态调整能量参数。同时,还研究了变换域能量参数对系统信道估计性能的影响,分别在小信噪比和大信噪比条件下对能量参数进行了分析,并且从理论上证明了根据接收端信噪比动态地选择能量参数可以显著提高信道估计的性能。仿真结果表明,提出的采用优化变换域滤波器的信道估计算法具有较好的性能,比固定能量参数的信道估计方法性能上有了很大提高,在一定程度上可以接近于理想信道估计的性能。提出了一种基于导频插入的修正KALMAN滤波的组合算法来降低OFDM系统以及MIMO OFDM系统中加性高斯白噪声(AWGN, Additive White Gaussian Noise)和载波间干扰(ICI, Intercarrier Interference)的影响。首先利用优化的导频序列,采用低维的KALMAN滤波方法进行信道估计,其中,时变的滤波器衰减因子采用最大似然(ML, Maximum Likelihood)算法跟踪。然后,利用基于最小均方误差(MMSE, Minmum Mean Square Error)准则的合并器对KALMAN滤波估计结果进一步修正,从而有效地跟踪信道频域和时域的动态变化。理论分析和计算机仿真都证明了这种基于导频插入的修正KALMAN滤波的组合算法可以有效提高系统抗噪声性能。在分析降低OFDM系统PAPR的研究进展的基础上,研究了基于BCM和基于信号空间扩展的降低PAPR的方法。针对载波数较大系统生成矩阵、相位旋转向量寻找困难和运算量较大的问题,提出了由子载波数较小系统搭建子载波数较大系统的模块化结构方案,特别适用于信息速率自适应的OFDM系统。分析和仿真结果表明,两种方法都有效地降低了OFDM系统的PAPR,改善了系统的误码率性能。在研究了OFDM系统实现原理的基础上,针对多载波系统对同步比较敏感和PAPR较大等问题,将多载波系统发送端的快速傅立叶反变换(IFFT, Inverse Fast Fourier Transform)模块移至接收端,提出了一种基于OFDM系统信号处理方式的高速单载波系统实现方案。