在OFDM系统中,合理的导频设计可以提高频谱利用率,而信道估计是接收机中必不可少的一个环节。将压缩感知理论应用于OFDM系统中的信道估计能够大大减少导频的数量,提高信道估计的性能,本文结合压缩感知理论研究OFDM系统中导频位置设计及信道估计问题。第一,针对稀疏信道中现有的导频设计方案导频开销过大,频谱利用率不高的情况,提出了一种基于二进制粒子群优化算法的导频设计方案。根据互相关最小性质,测量矩阵的互相关值越小,稀疏信号被精确重构的概率越高。本文把最小化测量矩阵的互相关值作为目标进行优化,通过引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀分散在解空间里,利用粒子变异机制来保证种群的快速收敛。仿真结果表明,与随机搜索导频设计方案、内外循环导频设计方案以及最小二乘法的均匀导频设计方案相比,本文提出的方案能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,在导频数目相同的情况下具有更好的信道估计性能。第二,针对正交匹配追踪算法信道估计时间比较长,广义正交匹配追踪算法信道估计精确度不高,并且都需要以信道稀疏度为先验信息的情况,提出了一种改进广义正交匹配追踪算法。该算法通过正则化的筛选机制使得当前选择的原子的能量最大,并根据估计出的稀疏度跟支撑集的关系来改变步长以保证信号能够快速准确的收敛,利用信道中噪声功率参数确定迭代停止门限,用于OFDM信道估计。仿真结果表明,与最小二乘算法、正交匹配追踪算法以及广义正交匹配追踪算法相比,本文提出的算法在信道稀疏度未知的情况下具有较好的信道估计性能,并且运算时间比较短。