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随着新一代移动通信(4G/5G)的蓬勃发展,高速场景下移动通信技术的研究越来越受到人们的广泛重视。由于高速移动通信承载着大容量、高速率、低时延的目标,要想在高速场景下更好得满足信息通信的有效性和可靠性,对快时变条件下通信处理技术的要求也越来越严格。作为LTE系统物理层关键技术之一的正交频分复用(OFDM)技术也正成为人们日益关注的热点问题。本文研究的正是快衰落信道中OFDM系统的一个焦点问题:快衰落信道中OFDM系统的信道估计问题。本文首先在分析无线信道统计特性的基础上,分别采用Clarke模型、Jakes模型、改进的Jakes模型以及TDL模型对无线信道建模。然后系统的阐述了快衰落信道中的基扩展模型(BEM)以及OFDM系统的系统架构、实现原理以及关键技术。接着对基于BEM的快衰落信道估计算法进行了深入的研究。本文主要采用分簇梳状导频插入方式对OFDM系统的快衰落信道进行估计。首先搭建基于GCE-BEM的信道估计的数据模型,通过仿真比较了BEM-LMMSE估计算法、BEM-LS估计算法和BEM-BLUE估计算法的性能。然后本文结合BEM-LS和BEM-BLUE算法的优势,对传统的BEM-BLUE算法进行改进。新方案将BEM-LS的估计值作为BEM-BLUE迭代的初始值,从而提高初始迭代的精度值。尤其在低信噪比下,改进的BEM-BLUE算法可以有效抑制噪声影响,提高信道参数的估计精度。本文还将BEM-ISDIC均衡算法应用到系统,提升了传统的BEM-MMSE算法的均衡性能。最后对上述改进算法及不同BEM模型下的信道估计算法进行了计算机仿真与性能分析。此外,本文从抑制多普勒扩展带来的ICI角度出发,对GCE-BEM模型的信道估计算法提出了改进。首先是对传统的分簇梳状导频结构进行优化,该方案将数值导频两侧的保护导频设为零值来消除数据子载波对导频子载波的干扰(ICI),从而提升导频处GCE-BEM系数的估计精度。由于本文的估计算法利用GCE-BEM系数重构信道,所以该方案能够提升信道估计的整体性能。然后重点研究了GCE-BEM模型的ICI自消除信道估计改进算法。该方法将接收端传统的时域汉明滤波器加载到发送端IDFT模块后来实现ICI自消除,接收端采用加滤波器后的等效信道矩阵进行信道均衡。改进方法使频域信道矩阵近似为严格的带状矩阵,信道的能量集中到主瓣内,因此减小了数据子载波对导频子载波的干扰。算法还将子载波耦合系数更低的布莱克曼滤波器代替传统的汉明滤波器,进一步提升系统的ICI自消除能力。仿真结果表明,两种改进方案均可以提升信道估计性能,降低系统整体的误码率。