正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)是一种多载波数字通信调制技术，它的诸多优点使之成为移动通信领域的核心技术之一。无线通信系统利用电磁波在空间传播信息，信道对传递信号在时域和频域上都会有选择性衰落。对于OFDM系统其信道环境更为复杂，要想获得准确的发送数据，必须获知无线信道信息，因此对OFDM系统无线信道进行合理的建模和准确的估计是它的关键问题之一。然而，在移动多径信道环境中，时变性致使子载波之间不再严格正交，造成子载波间的干扰(Inter-carrier Interference，ICI)，使得系统性能下降，在高速移动环境下将更为严重。所以使用频域导频对信道进行估计时，来自相邻非导频数据的载波间干扰ICI，将严重影响估计的准确性。　　本课题基于多模型自适应控制理论，针对OFDM系统将多模型库的概念扩展到“信道估计算法”和“信道模型”两个维度上，并分别在这两方面研究了带有ICI消除的OFDM信道估计方法。　　首先，针对在频域上结合数据检测的Kalman估计方法准确度受到ICI影响，在快时变或者低信噪比环境下估计性能不佳的问题，本文提出了一种新的SIN信道估计方法，实现无ICI干扰的导频辅助OFDM信道估计，并设计迭代结果的判决指标抑制差错扩散，选取所有迭代中的最佳结果作为输出。随后，在此基础上提出了一种渐进式迭代的改进方案，进一步提高了ICI较大情况下的估计性能。根据不同估计方法的特点，形成从信道估计算法维度的不同模型集的多模型覆盖。仿真结果表明，在高速或低信噪比环境下，该方案的性能比起现有算法有显著提升。　　随后，研究了不同信道建模方法对算法的影响，构建了信道模型维度的多模型OFDM信道估计方案。根据模型在不同信道环境中性能的特点，构建信道模型集并建立相对应的自适应信道估计器，利用多模型的思路选取较优模型集，使得信道估计方法在大信道范围内具有较高的鲁棒性和精确性。仿真结果显示了多模型信道估计方法性能的优越性。另外，利用模糊逻辑理论改进了多模型的切换准则，在保证算法性能提升的同时减少了模型切换次数。