从第一代蜂窝移动通信模拟系统的使用到第四代移动通信系统的研发，随着移动通信技术的不断发展，人们对移动通信质量也提出了越来越高的要求。但是当移动台处于高速运动、地形复杂的环境中时，无线通信信道将具有频率选择性和时间选择性两个特性，而无线信道的这种特性将直接影响到接收端信号的恢复效果。　　根据采用的信道估计方法不同，本文主要研究借助参考信号的信道估计方法。在无线通信系统中，考虑尽量减少参考信号的插入，并且提高系统性能是非常有意义的。因此本文讨论了一种新的信道估计算法和在信道环境未知的情况下如何利用多模型理论选择出最佳的信道估计算法的问题。具体内容如下：　　(1)对信道估计算法进行了研究。以提高信道估计算法的准确性为目标，本文引入了统计学理论的支持向量机算法，提出了基于支持向量机的信道估计算法，通过对信道特性的分析，在一个预知的范围内建立训练集，并运用参数寻优技术以构建最佳支持向量机模型，通过输入相关数据，得到导频信号的信道响应值估计。通过实验验证，使用基于支持向量机的信道估计算法可以获得较为满意的信道估计结果，且具有较快的收敛速度。　　(2)对信道环境未知的情况下，利用多模型理论选择出最佳的信道估计算法进行了探讨。为了适应复杂多变的实际无线通信环境，本文以控制学的多模型理论为依据，将多种信道模型算法在各信道环境下进行分布，以得到模型分布点。通过对信道特性的分析，确定出判断信道环境是否发生变化的依据，利用各信道模型算法在各模型分布点建立训练集，并运用参数寻优技术以构建最佳支持向量机模型，通过输入相关数据，得到该信道环境时的最佳信道估计算法。通过仿真验证，基于支持向量机的多模型算法具有较好的自主性和动态性，能够及时、准确的判断出当前信道环境是否发生了变化，并合理的进行信道模型算法的切换，获得了较为满意的性能效果。