基于正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的认知无线电技术由于其高频谱利用率和数据传输率，可以有效解决频谱资源日益紧缺和用户需求日益增长的问题，从而受到业界越来越多的关注和研究。认知无线电技术的一个显著特征是频域内子载波非连续分配。本文针对多载波无线信息本地环路（Multicarrier Wireless Information Local Loop, McWill）系统，研究了子载波非连续分配对该系统时间同步技术、频率同步技术和信道估计技术的影响。第一章综述了移动通信的发展概况，研究了认知无线电和OFDM技术原理，并阐述了论文研究的核心问题和主要贡献，最后对论文的主要内容进行了安排。第二章研究了McWill系统物理层技术，包括基带处理流程和帧结构，并讨论了适用于McWill系统的时间同步技术、频率同步技术和信道估计技术，理论分析和仿真结果证明，当子载波连续分配时，基于恒模零自相关（Constant AmplitudeZero Auto Correlation, CAZAC）序列的时间同步算法、基于循环前缀的频率同步算法、基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）插值的信道估计算法能够有效估计McWill系统中的定时偏差、频率偏差和信道衰落。第三章首先研究了子载波非连续分配对基于循环前缀和基于时域重复序列的频率同步算法的影响，理论分析和仿真结果证明，由于子载波非连续分配不影响循环前缀和时域重复序列的相关性，因此二者的同步性能保持不变。接着，研究了子载波非连续分配对基于伪随机（Pseudo-noise, PN）序列和CAZAC序列的时间同步算法的影响，并根据任意CAZAC序列经过IDFT/DFT后仍是CAZAC序列的特性，将基于CAZAC序列的时间同步算法分成基于缺失CAZAC序列的频域同步算法、基于缺失CAZAC序列的时域同步算法和基于短CAZAC序列的频域同步算法，理论分析和仿真结果证明，当子载波非连续分配时，随着缺失量的增大，PN序列和CAZAC序列的相关性变差，故其同步性能逐渐恶化；在相同子载波非连续分配条件下，由于基于短CAZAC序列的频域同步算法中CAZAC序列是完整的，只是序列长度缩短，因此其同步性能优于其它两种CAZAC序列有缺失情况的时间同步算法。最后，针对CAZAC序列的恒模特性，研究了子载波非连续分配对不同缺失条件下CAZAC序列的峰均比（Peak to Average Power Ratio，PAPR）的影响，并利用非周期自相关函数进行分析。理论推导和仿真结果证明，在子载波连续缺失模式下，无论缺失量如何变化，短CAZAC序列的PAPR都比缺失CAZAC序列的PAPR小；在子载波随机模式下，无论缺失量如何变化，短CAZAC序列的PAPR都比缺失CAZAC序列的PAPR大；在子载波等间隔模式下，当缺失量较小时，短CAZAC序列的PAPR较大，当缺失量较大时，短CAZAC序列的PAPR较小。第四章首先研究了子载波非连续分配对基于插值的经典信道估计算法的影响，并根据相邻子频带间隔与相干带宽的相对关系，以及子频带内导频数与最大多径数之间的关系将子载波非连续类型分成三种情况进行研究。然后找到了一种适用于子载波非连续McWill系统的信道估计算法——基于秩亏缺最小二乘法（Rank Deficiency Least Square, RDLS）的信道估计算法。最后针对RDLS算法中奇异值分解复杂度高的问题，通过加扰和递归运算的方法找到了一种低复杂度的RDLS算法。理论推导和仿真结果证明，子载波非连续分配时传统DFT插值算法的性能变差，而RDLS算法通过奇异值分解和滤掉较小奇异值的方法，解决了秩亏缺矩阵广义逆的求解问题，获得了较好的估计性能；低复杂度RDLS算法在信道估计性能不恶化的基础上能够降低RDLS算法的计算量。