在承载多媒体传感信息业务、实现大范围信息感知的多元化应用需求牵引下，无线多媒体传感器网络(WMSNs)越来越受关注。在WMSNs应用场景中，通常节点近地表布设、障碍物遮挡严重且收发节点相互独立运动，造成信道时频选择性衰落严重。现有的传输系统对此补偿能力不足，难以支持中高速中远程信息传输。　　 本文针对城市复杂环境移动WMSNs信道的衰落和补偿问题开展了深入的研究工作，测试建立了信道的多径模型，同时提出了频率选择性衰落信道补偿算法和双移动信道估计算法。研制了WMSNs传输系统基带样机，在上海城市公共安全WMSNs中得到了验证和应用，并在奥运安保等活动中发挥了作用。本文的研究内容和创新点如下：　　 第一、线性弥散编码(LDC)直接用于OFDM系统进行信道补偿实现复杂度较高，本文提出了信道自适应分簇LDC和纠错联合编码(ALEJC)算法，对LDC进行分簇改进，并根据信道多径特性自适应调整分簇大小，与纠错编码进行联合编码，有效降低系统复杂度。　　 第二、由于ALEJC译码时对LDC和纠错编码进行独立处理时性能较差，本文对LDC译码算法进行软输入软输出(SISO)改进，并以此为基础提出了ALEJC联合迭代译码算法，通过LDC和纠错译码器间的信息迭代传递来提高译码器纠错性能。从译码结果的误码率性能对比来看，在误码率为10-5时ALEJC联合迭代译码器相对于独立处理译码器具有3dB的性能增益。　　 第三、现有的单移动信道估计算法无法适用于双移动信道参数估计，本文提出了基于修正基扩展模型的信道估计算法(MBEM-CE)，满足了双移动信道参数的估计需求。算法提出了MBEM模型，简化信道时变参数估计；修正了传统的基扩展模型(BEM)，提高模型对信道的匹配度；构造导频簇，消除了导频子载波与数据子载波之间的干扰。估计均方误差仿真结果表明，比现有的估计算法有4dB以上的优势，且与理论下界(Crammer-Rao Bound)相差不超过0.5dB。　　 ALEJC、MBEM-CE算法在WMSNs系统的传输系统基带样机中得到工程实现，在特大型城市复杂环境中进行了测试，并投入实际应用。