在陆地无线通信系统中,由于各种障碍物、散射体以及传播路径上其他发射源的存在,传输信号可能会发生比较严重的畸变。受多径效应、高斯白噪声、同信道干扰及其他因素的影响,接收端的信号会发生衰减,进而影响数据传输的准确性。在这些干扰条件中,由多径效应引起的码间干扰是造成信号衰减的一个关键因素,是应被着力解决的问题。在实际应用中,信道均衡技术是抗衰落,消除码间干扰的有效手段。信道均衡通常是在信道估计的基础上,在接收端针对信道特性进行补偿,因此准确的信道估计是均衡器有效运作的前提,是提高系统性能的保证。在极低信噪比的条件下,由于信号完全被噪声和干扰淹没,一些常用的信道估计算法如最小二乘(LS)算法、最小均方(LMS)算法将不再适用。基于相关原理的快速信道估计算法是这种环境下的一种有效算法,它具有抗噪能力强,处理速度快的特点。然而,这种算法本身在估计信道时由于多径信道的干扰会引入误差,在多径效应比较严重时,这种误差会影响到估计结果的准确度。本文首先对无线信道中的衰落现象及相关的参数特征进行研究,并对两种衰落下的各个不同的衰落模型进行了仿真和分析。随后,本文研究了如何来建立单输入单输出(SISO)信道下的几种经典的信道模型,其中包括室内信道模型与室外信道模型。在所建立的信道模型中,指数模型是用于解决多径时延问题的有效模型,本文选择这种模型来进行信道估计的研究。在此基础上,针对现有估计算法存在的问题,本文通过理论分析,提出了两种新的迭代信道估计算法,这两种算法对基于相关原理的信道估计算法进行改进,利用迭代的思路消除其引入的估计误差,逐步逼近信道的精确估计值。除此之外,为了给新算法提供理论依据,本文还推导了相应的数学结论,其中包括估计值与迭代次数的关系,算法的复杂度分析,均方误差的克拉美罗界等。仿真结果表明,这两种新算法都能消除快速相关算法引入的估计误差,并在性能上较原算法具有较大的提升。