正交频分复用(OFDM,Orthogonal frequency division multiplexing)是一种多载波调制技术,频谱利用率较高,抗多径干扰的能力较强,已经成为下一代无线移动通信的关键技术之一。本文着重研究了OFDM系统时变信道估计技术、Doppler频移估计技术以及接收端存在IQ不平衡的补偿技术,主要工作如下:　　 (一)为了解决快速移动条件下时变信道的精确跟踪问题,研究了OFDM系统线性最小均方误差(LMMSE,Linear miniinunl mean square error)和基于基展开模型(BEM,Basis expansion model)的时变信道估计算法,后者包括傅里叶基、椭球基和多项式基。仿真结果表明:基于傅里叶基的信道估计算法因加窗卷积出现频谱泄露而性能最差;基于椭球基的信道估计算法有较强跟踪时变信道的能力;而基于多项式基展开算法的性能取决于多项式的阶数,多项式阶数越高,对抗信道时变能力越强;线性最小均方误差估计提供最优的均方误差(MSE,Mean square error)和误比特率(BER,Bit error rate)性能,但是也拥有最高的计算复杂度。　　 (二)高精度信道估计中多普勒频移对于时变LMMSE信道估计相关函数的计算非常重要,于是研究了OFDM系统中三种典型的最大多普勒频移估计算法。仿真和分析表明:基于相关函数插值的估计算法在多普勒频移较小时,算法所需时间较长,影响算法有效性;基于循环前缀(CP,Cyclic prefix)相关的估计算法性能随信噪比(SNR,Signal-to-noise ratio)变化,当SNR较低时,性能较差;而基于相关函数比值的估计算法克服了上述两种算法的缺点,是一种较为有效并且可靠的多普勒估计算法。　　 (三)针对现有IQ不平衡补偿算法频谱效率较低的问题,重点调研了OFDM系统接收端存在IQ不平衡的信道参数估计和补偿技术。对基于频域最小二乘(LS,Least square)信道参数估计算法进行了改进,提出了基于时域LS的信道参数估计算法,基于该算法的补偿算法只需2个OFDM训练符号即可达到基于频域LS信道参数估计的补偿算法采用10个OFDM训练符号的BER性能,频带效率得到显著提升。为了解决频域LS补偿算法复杂度较高的难题,提出了一种低复杂度的高斯消元补偿算法,该算法用较低复杂度实现与频域LS同样的误码性能。