随着移动通信技术的迅猛发展，无线信道估计技术也取得了较快的发展。信道估计的目的是估计出信道的状态参数以及时域或频域响应，对接收到的数据进行校正与恢复，以提高接收信号的准确性。因此信道估计是通信系统的一个非常重要的环节。　　 通常无线信道估计分为无线信道状态参数的估值以及信道时域或频域响应的估计。　　 本文从信道估计的必要性出发结合移动信道相关理论以及无线信道估计相关知识，通过Matlab通信仿真平台，首先，以莱斯信道为例进行了无线信道状态参数的估值包括莱斯因子K已知条件下信噪比的半盲估计、信噪比已知条件下莱斯因子K的非盲估计、莱斯因子K和信噪比的全盲估计，仿真结果表明这些算法都能获得信道响应参数较为准确的估值；然后，进行了MIMO多用户信道响应的估计，主要研究了Capon和Music半盲信道估计算法，并与传统LS算法进行仿真对比，仿真结果表明，随着SNR和训练序列Jt数目的变化，基于Capon和MUSIC算法的SER和RMSE远低于基于标准LS的算法，说明这两种算法提高了带宽效率和信道估计准确性，同时随着SNR和训练序列Jt数目的变化，基于子空间方法的MUSIC信道估计算法的SER和RMSE比基于Capon的略低，MUSIC信道估计算法性能稍好于Capon信道估计算法。