正交频分复用(OFDM)技术具有极高的频谱利用率和较强的抗多径衰落、抗窄带干扰能力,是第四代移动通信系统的核心技术。由于多径效应会造成频率选择性,信道的时变特性会带来子载波间干扰,这些都会造成信号通过信道后产生畸变,从而出现幅度和相位的偏差。为了能够准确的恢复信号,接收机需要通过信道估计来获得信道状态信息。本文对基于导频OFDM信道估计技术进行了深入研究,主要工作如下：第一,基于压缩感知的信道估计充分考虑到了无线信道的稀疏性,所需的导频数远远小于传统信道估计,提升了信道利用率,而其中的平滑l0范数算法(SLO)采用了凸优化思想,算法简单,但其中的步长选择过于经验化,导致估计结果不一定准确。本文的对SLO算法进行了改进,采用双曲正切函数替代原算法中的高斯平滑函数来近似l0范数,近似度更高,接着在信号恢复阶段采用拟牛顿法,步长能够自适应的选择,不仅提高了收敛速度,信道估计结果的准确度也得到了提升。仿真结果表明改进算法的估计性能得优于原SLO算法。第二,在接收到的信号高速移动时,会出现多普勒频移,此时会导致一个OFDM符号持续时间中的信道冲激响应产生显著变化,使用传统的信道估计方法已无法准确的得到结果。基扩展模型(BEM)对信道进行建模则是一种对此类快变信道进行估计的常用方法。本文提出用离散扁长椭球序列(DPSS)作为BEM的基函数,并结合逆转换法来恢复信道,其中,对于DPSS序列的生成提出了相应的数学公式,能够得到性能较好的DPSS序列,从而提高了信道估计的精度,仿真结果也证明在高速移动环境下,所提算法估计性能得到了明显提升。