随着无线通信技术的不断发展,可分配的频谱越来越少,这成为制约无线通信发展的新障碍。认知无线电技术作为解决频谱资源匮乏问题的最有效的方法之一,使用动态的频谱接入方式提高了对频谱资源的利用率。目前,对认知无线电的研究工作大都集中在物理层谱频感知与MAC的接入与频谱分配算法上,而认知无线电的演示与验证平台的研究工作相对较少。本论文以国家973重大项目“认知无线网络基础理论与关键技术研究”为背景,对LTE系统的信道估计算法及下行链路模块的实现进行了研究。首先,论文简述了认知无线电的基本概念、LTE项目发展的基本情况,并详细论述了认知LTE系统的LTE-like物理层。其次,论文对OFDM系统的信道估计算法进行了研究,包括LS算法、分段线性插值算法与DFT算法,并基于认知LTE系统的参考符号结构,分析对比了几种算法的性能。之后,论文对现有ACE算法的不足进行了改进,提出了一种p-weighted算法,推导给出了最优的p值,并根据实际情况,给出了次优p值的简化确定方法,使其实用性更强。最后,论文基于TI 6416DSP芯片,研究了LTE下行链路的部分模块的具体实现,并对信道估计模块进行了定点化及定点化仿真性能分析。