正交频分复用(OFDM)被看作是一种多载波数字调制或多载波复用技术。此项技术采用大量相互正交的子载波来传输信息,为此可以大大提高系统的频谱利用率,并且减小多径干扰带来的影响,因此OFDM技术被认为是第四代无线通信系统的技术核心。在OFDM系统中,信道估计对通信系统的可靠性显得非常重要,它可以大致分为两种类型：基于导频的信道估计和盲估计。经典的基于导频的信道估计通常采用LS算法,MMSE算法,以及改进MMSE算法复杂度的方法来估计导频位置的信道响应,然后通过对导频位置的信道响应插值获得完整的信道响应。本文重点研究的是基于回归多项式模型的最小二乘拟合(Model-based Least-squares-fitting, MB-LSF)算法。该算法将研究的信道平均分割成许多区块,通过一个合适的多项式来近似一小块信道。这种算法可以从LMMSE算法得来,但是却不需要任何信道的统计特性,而且估计性能和LMMSE算法相当。另外,为了在不增加导频开销的前提下提高信道估计性能,本文引入了“伪导频”的概念,来辅助MB-LSF估计算法。即在区块内选择特定位置的数据符号作为“伪导频”,估计得到“伪导频”的真实值后,在MB-LSF算法中把它们当真实导频使用。在减小估计“伪导频”真实值的算法复杂度的问题上,本文提出了一种有效减小“伪导频”符号搜索次数的方法,在不影响信道估计性能的前提下,降低了算法的复杂度。