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随着社会进步和发展,无线宽带数字通信系统引起了广大研究人员的浓厚兴趣。在这一系统中,无线信道时延扩展引起的符号间干扰是限制传输性能和信息速率的主要因素之一。而在消除符号间干扰,以及由无线信道时延扩展引起的频率选择性衰落方面,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing OFDM)技术具有明显优势。因此,OFDM成为下一代移动通信系统B3G候选方案。B3G系统高数据传输速率、高传输质量和高移动性的要求对OFDM系统信道估计提出了更高的要求。信道估计技术是OFDM系统的研究热点之一,目前国内外不少专家提出了相应的信道估计算法,这些算法大体上可以归纳为基于导频的信道估计和盲信道估计或半盲信道估计两大类。利用导频辅助的信道估计方法,不论在时域或是频域插入导频符号,都必须占用单独的子信道,因此增加了系统开销,降低了频谱效率。本文分析了采用叠加导频的OFDM系统,在此基础上对基于叠加导频的迭代信道估计算法进行改进,该算法是对时域上的ML算法进行修正以获得更为精确的信道估计值。理论分析和仿真结果表明该迭代算法在不明显增加运算复杂度的前提下较为有效地提高了信道估计精度。由于OFDM系统半盲信道估计算法不仅克服了基于导频信道估计算法带来的频谱浪费,同时也克服了盲信道估计算法中存在的计算复杂度问题,因此受到人们的关注。本文针对填补零的OFDM(ZP-OFDM)系统,提出了利用一种新的基于子空间的半盲信道估计算法。该算法根据ZP-OFDM系统导频信息,给出精确的信道参数初始值。然后通过一种子空间跟踪以及幂方法,进行自适应估计。该算法不仅降低了计算复杂度,而且改善了盲信道估计收敛速度慢的缺点,仿真结果也表明其具有较好的估计精度。