正交频分复用(OFDM)技术抗多径干扰,频谱利用率高,被多种通信标准采用。准确的信道估计技术是OFDM接收机进行均衡和解调的基础。随着4G的出现和交通工具的飞速发展,人们不仅要求在慢时变场景下具有优越的通信体验,还希望能在高速移动的场景下获得良好的通信质量,但终端快速运动引起的多普勒扩展会造成时间选择性衰落,同时信道中存在的多径效应会造成频率选择性衰落。传统的信道估计算法能估计出线性时变信道(LTV)中的信息,但无法解决时-频双选信道中待估计参数过多的问题,而基扩展模型(BEM)利用基函数与其系数的线性叠加来拟合时变信道响应,能极大地简化待估计量。本文主要的研究内容和工作如下:(1)介绍了无线信道的衰落特性和经典的仿真模型,简要阐述了OFDM系统中各模块的实现原理并基于此搭建了系统级仿真链路。(2)对于慢时变信道,重点分析了五种传统信道估计算法的原理并通过仿真对比它们在不同信道模型下的估计性能,验证了DFT估计性能优于LS估计,同时复杂度低于MMSE估计。针对传统的DFT估计仅滤除CP以外的噪声,对内部噪声并没有作处理的问题,提出一种改进算法,在充分考虑CP内外噪声的基础上设置了一个合适的阈值门限最大限度地滤除其内部的噪声。仿真表明该算法的误码率低于传统DFT估计且复杂度并未增加。此外,研究了常用的内插算法和均衡算法并进行仿真对比。(3)对于快时变信道,通过BEM模型进行建模,研究了基于不同基函数的CE-BEM、GCE-BEM、P-BEM、DKL-BEM和DPS-BEM的原理,通过仿真探讨了信噪比和多普勒频移对各BEM估计性能的影响。本文针对CE-BEM的基函数的最大频率值大于归一化最大多普勒频移的问题,提出一种改进型算法,通过修正其基函数系数有效地克服了部分基函数频率过高的缺点,减小了模型估计误差。仿真验证了该算法的均方误差性能低于CE-BEM,在一定程度上提高了信道拟合性能,但对多普勒频移较敏感。