由于无线电波传播的物理环境常常难以控制，无线移动通信的信道特性通常是时变的，而信道的时变特性是提高移动通信系统容量和可靠性的主要障碍。为了提高通信系统的质量，快速准确的信道估计是十分必要的。本文先对移动环境下的信噪比估计算法进行了研究，并在此基础上对CDMA系统、OFDM系统的信道估计算法进行了探讨，以求在特定通信系统中寻找高效准确的信道估计算法。 信噪比估计是信道估计的一个重要组成部分，本文从AWGN信道下的信噪比估计模型出发，回顾了几种典型的信噪比估计算法，针对现有算法大都只适用于高信噪比条件的问题，提出了一种基于期望最大化(EM)的信噪比估计算法，并将该算法与已有算法进行了比较和性能分析。仿真结果表明，本文提出的基于EM的估计算法能在低信噪比条件下表现出良好的估计性能。 在CDMA系统中，宽带信号在多径信道中传输将会呈现频率选择特性，造成接收机的误判。为了提高接收机的性能，一般采用RAKE接收等分集合并措施，这就需要准确的信道估计信息。CDMA系统的信道估计过程实质上是对最小方差接收机求最优解的过程，所以本文在讨论CDMA系统的信道估计模型之后，阐述了最小方差接收机的基本原理，随后对传统的奇异值分解(SVD)算法进行了讨论。传统的SVD算法存在对接收数据自相关阵求逆的过程，该过程的运算复杂度很高，不利于实时估计信道。针对这一问题，本文提出了一种基于矩阵迭代求逆的改进的SVD算法。仿真结果表明，改进算法在不降低估计准确度的前提下，降低了运算的复杂度。 OFDM系统在接收端的相于解调过程中需要准确的信道估计信息，以获得较好的接收效果。本文在介绍了OFDM系统的信道模型之后，给出了一种在发射端将空时编码与OFDM相结合，在接收端用子空间法进行信道估计的基于子空间的STC-OFDM信道估计算法，该算法既保留空时编码的分集增益又具有OFDM的抗多径优势，同时不需满足同类算法要求信道传输函数互质、发送信号恒模、需对发送信号进行预编码等限制条件。仿真结果表明，该算法在估计性能上有所提高，是一种较为有效的估计法。