近年来,人们在高速公路、高铁等高速移动环境下的生活日益频繁,这些环境下的交通安全问题和通信需求受到了广泛关注。论文旨在解决高速移动环境给正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统带来的问题,主要围绕高速移动环境下OFDM系统中的快时变信道估计和载波频偏(Carrier Frequency Offset,CFO)估计展开研究,完成了以下工作:1.论文分析了高速移动环境对OFDM系统中信道估计的影响。为了消除车载环境下OFDM系统中由时变信道引起的载波间干扰,提出了一种改进的时变信道估计方法。方法利用泛化复指数基扩展模型拟合时变信道,模型系数由最小二乘算法估计;对均衡后的数据解映射以构造导频,并通过相邻OFDM符号间信道响应的相关性判决信道估计更新值。根据车载环境实际测试参数建立了相应的信道模型,并基于802.11p通信标准在这些模型下对所提方法进行了仿真实现。仿真结果表明,与原始方法相比,改进方法提高了系统误码性能;且频谱效率较高。2.论文分析了高速移动环境对OFDM系统中CFO估计的影响。为了消除快变信道对传统相位差法中训练序列的影响,提出将相邻采样时刻OFDM训练符号信号取共轭,然后利用共轭结果与频偏的关系式估计CFO,为此将训练序列时域值全设为“1”。仿真结果表明,改进方法在信噪比较高时均方误差性能要优于传统MOOSE算法,且优越性随信道时变性增强越来越明显。考虑传统基于最大似然估计的联合CFO与信道估计方法不适应于快变信道,研究了一种改进的基于最大似然估计的CFO估计方法。改进方法利用前导中的训练符号估计CFO。使用多项式基扩展模型拟合快变信道,并将训练符号时域值全设为“1”以减少运算量,在此基础上建立关于CFO和各径模型系数之和的似然函数,从而可以通过最大似然法较为准确地实现高速移动环境下的CFO估计。仿真结果证实了改进方法在高速移动环境下CFO估计中的有效性。