正交频分复用(OFDM)技术因其具有较强的抗多径衰落能力,较高的抗窄带干扰能力和频谱利用率,且采用快速傅里叶变换和反变换的数字实现方式,受到众多研究者的广泛关注。信道估计作为通信系统接收端进行检测,解调和均衡的基础,直接影响OFDM系统的整体通信性能。实际的无线通信系统中,信道多呈现稀疏特性,即信道具有较大的延时,但是有效路径的个数较小。这种稀疏性尤其在高速和宽带无线通信系统中较为明显。对于稀疏信道,如果忽略其稀疏特性进行信道估计方法,则估计的准确度和效率都会受到影响。基于这种情况,本文针对稀疏信道的估计进行了研究。在信道稀疏的前提下,研究如何使用较少的导频实现信道估计,并提高信道估计精确度。对于慢变的稀疏信道,本文考虑一种特殊的形式：循环延时分集(CDD)信道。传统的均匀导频可能全部周期性的落在信道频域响应值相同的点上,从而导致严重的估计误差,针对CDD-OFDM系统中的信道估计问题,本文提出了基于非均匀导频的估计,从而提高了信道估计的性能,并对比了三种散乱数据插值算法在该系统中的性能。另外,本文将基于压缩感知的信道估计方法应用在基于非均匀导频的CDD-OFDM系统中,利用非均匀导频和CoSaMp算法估计出了有效信道抽头的位置和值,.在提高信道估计准确度的同时,降低了导频符号与数据符号的比例,节省了频谱资源。对于快变信道,应用扩展模型(BEM)对信道进行建模是一种常用的估计方法。用求逆法根据估计出的傅里叶系数估计其他基函数系数虽然简化了BEM系数估计的复杂度,但是忽略了傅里叶系数的估计误差,估计出的基函数系数不够精确。考虑傅里叶系数的估计误差,本文提出用LMMSE准则恢复BEM基系数的方法,提高了信道估计的,并将改进的BEM估计算法应用于快变稀疏信道的估计,有效降低了计算复杂度,并提高了系统的频谱利用率。