随着高铁的发展,处于高速移动环境下的无线通信用户也日益增加,导致高速移动通信面临严峻考验。正交频分复用（OFDM）作为多载波调制技术,将频域内信道划分成若干正交子信道,把高速串行信号调制到子信道并行低速传输,具有抗多径效应能力强、频谱资源利用率高等优势。但高铁传输时收发端相对位移加快,使OFDM子载波间不再严格正交,进而引起了子载波间干扰（ICI）。故寻找较好抑制ICI的信道估计成为当前研究热点。本文是对高铁信息传输OFDM系统的信道估计研究。论文内容如下:首先,简介了高铁无线通信现状及OFDM实现原理,分析了高铁传输OFDM系统的ICI,研究适合高铁传输的导频插入方式及其各类信道估计算法。针对现有离散傅里叶变换（DFT）插值无法抑制信道冲击响应（CIR）循环前缀长度内的噪声,及无法利用循环长度外的有效信号等问题,提出了改进的DFT信道估计算法。它通过引入Kaiser窗函数,设置阈值和利用循环迭代,有效抑制了噪声和ICI。仿真表明:所提算法在多普勒频移为50Hz,误比特率（BER）为10-2,迭代次数为20次时,相比DFT插值算法,有2.5-3d B性能增益。且在迭代次数为50次时,相比对DFT信道估计,约有4d B性能增益。其次,为了提高高铁OFDM传输系统估计性能,提出了近似复指数基扩展模型反馈的k-means信道估计方法。它在分数抽头信道近似复指数基扩展基础上,采用最小均方误差均衡原理,有效消除了接收信号ICI。同时,再引入CIR密度参数,用此改进的k-means迭代算法,排除了孤立CIR,较好地减少CIR能量泄露、ICI和噪声等影响。仿真表明:在BER为10-2,且移动速度分别为100Km/h和300Km/h时,相对于基扩展模型的中心差分卡尔曼滤波（BEM-CDKF）算法,所提迭代信道估计分别有约1.5d B和5d B性能增益。在信噪比（SNR）为5d B时,其归一化均方误差（NMSE）分别为BEM-CDKF算法的2/3和4/5。而且,无论在高、低SNR坏境下,所提算法余弦相似度均高于对照算法。最后,将多输入多输出（MIMO）和OFDM联合用于高铁信道估计。先设计MIMO-OFDM导频,提出了插入保护导频及利用循环迭代求出最小化互不相干特性（MIP）的最优导频设计方法。在插入导频后,使用基扩展模型（BEM）算法,得到每对收发天线间信道响应,再由MIMO检测,得到发送信号估计值,及每对天线上滤除ICI后的反馈信号。最后,利用第四章改进的k-means算法,循环迭代滤除噪声和ICI,得到每对收发天线信道响应。仿真表明:在BER为10-2,且移动速度分别为100Km/h和300Km/h时,相对于BEM-CDKF算法,所提算法分别有约4d B和1.7d B性能增益。在信噪比（SNR）为5d B时,其NMSE分别为BEM-CDKF算法的7/9和5/7。因此,MIMO-OFDM系统适用于高铁信息传输,且性能优于OFDM系统。