移动通信系统的信号传输过程中,由于信道衰落、多径传输、时延扩展等因素的影响,使得信道传输特性具有不确定性,在接收端会产生符号间干扰、码间串扰等问题,再加上不可避免的噪声影响,接收信号就可能产生不同程度的误码,影响通信质量甚至无法正常通信。同时,传播中的多径效应使无线信道呈现频率选择特性,这些因素会使通信质量恶化。正交频分复用(OFDM)技术是解决频率选择性信道所造成码间干扰问题的有效途径。OFDM系统接收端采用相干接收可以降低误码率,而获得信道参数是相干解调的必要条件,因此本文研究OFDM系统的信道估计问题。无线信道呈现较强的非线性特性,支持向量机由于其对于非线性系统回归的适应性,可以被用于信道参数的估计。由于传统支持向量回归机算法对受噪声污染程度不同的训练样本赋予同样的权重,导致了性能降低。为了提高OFDM信道估计的性能,提出了小波与孪生支持向量机相结合的基于导频的信道估计算法。本文利用小波变换对训练数据进行预处理得到权值矩阵和权值向量,以此建立孪生支持向量机回归预测模型WTWTSVR。本文提出的WTWTSVR算法用于估计OFDM系统衰落信道参数。该算法是传统TSVR算法的改进,在TSVR基础上引入了小波变换来计算训练数据与其期望值的距离,为样本提供权值。该权值是利用小波变换理论确定的,并将其插入信道参数回归目标函数的二次和一次项中,以降低离群值的影响。权值矩阵和权值向量表示受到噪声污染的样本与其期望值的距离的一个表征,对于受噪声影响较大的样本,赋予较小的权值,对于受噪声影响较小的样本赋予较大的权值。本文采用的信道估计方法是有导频的估计方法,在导频处采用最小二乘(LS)进行估计,得到导频处的信道频率相应后,利用WTWTSVR算法来预测无导频处的子载波的信道频率响应。以误码率和均方误差为评价标准的仿真结果表明,在Jakes快衰落信道模型条件下,改进后的孪生支持向量机导频信道估计方法与传统的孪生支持向量机回归方法和传统的信道插值方法比较,具有更好的预测性能。