正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术有抗符号间干扰能力强、频带利用率高等优点，已经被广泛的认为是未来移动通信系统中的主要核心技术之一。在OFDM系统的接收端为了能够进行相干检测、解调，需要知道信道状态信息(Channel State InformatioN, CSI)。通常都是通过基于导频的信道估计来获得CSI，但插入的导频占用了带宽，降低了系统的频带利用率，因此如何减少插入导频的数量是信道估计研究中的关键问题之一。另一方面，压缩感知(Compressed Sensing， CS)原理表明只要信号在某个变换域是稀疏的，就可以通过其少量的投影以较高的概率重建出原信号。　　 本文在分析了无线信道特性，OFDM系统原理和信道估计技术的基础上，结合压缩感知原理，探讨了基于离散傅氏变换的稀疏信号重建问题，提出了一种基于压缩感知原理的OFDM稀疏信道估计方法，具体采用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法对OFDM系统时域信道脉冲响应进行估计，并进行了仿真。仿真结果表明与传统的最小二乘(Least Square， LS)算法相比，该算法可以在使用很少导频的条件下获得很好的信道估计性能，从而提高了系统的频带利用率。本文还根据仿真结果和压缩感知原理分析确定了OMP算法在信道估计中的最佳导频数量、最佳导频位置和最低的迭代次数。