现代移动通信技术日新月异,其发展给人类的生活带来了巨大的变化,给社会创造了无尽的财富,而随着交通工具移动速度的不断提升,人们对通信技术的要求也越来越高,其中较重要的一项就是针对高速移动环境如何进行快速且准确地频率偏移估计,本文以OFDM系统为例对频偏估计算法进行了深入的研究。正交频分复用(OFDM)系统因为其较高的频谱利用率、较好的抗多径衰落能力而得到广泛的关注,但是其对频率偏差敏感、功率峰值与均值之比较大,尤其在高速移动环境下,系统将会受到多普勒频移的影响:破坏子载波之间的正交性、载波间干扰(ICI)的产生等,从而极大影响了系统的性能。为了解决上述问题,一个性能完善的频偏估计算法的提出迫在眉睫。本文首先介绍了高速移动环境的一些特征,包括多径衰落的产生、多普勒频移以及无线信道模型和参数;接着介绍了OFDM系统的基本原理,包括其基本框图、系统结构图、保护间隔和循环前缀的应用,并在此基础上总结了OFDM系统的优缺点,由此引申到本文所研究的载波频率偏移对OFDM系统的影响,即本文研究的意义所在;然后介绍了高速移动环境下OFDM系统符号定时同步机制对频偏估计的影响,包括移动台移动速度的估计、OFDM系统信噪比的估计,符号定时同步是研究频偏估计算法的前提,在此基础上我们开始讨论载波频偏估计的算法;频偏估计算法一般情况下分为基于导频辅助、基于数据辅助以及基于非数据辅助三种,其中基于导频辅助算法本文主要讨论了最大似然估计算法中的Moose算法、传统的PSA算法、迭代PSA算法,通过仿真结果讨论分析各自优缺点后提出一种改进的迭代PSA算法。与基于非数据辅助算法相比,基于数据辅助算法会降低系统的传输效率,可是却具有估计精度高、运算量低等优点,并且由于基于非数据辅助算法其硬件实现复杂度高,所以本文只讨论了基于数据辅助算法,本文以Schmdl和Cox提出的SCA算法为例展开讨论,由于这类算法要么大多只能在移动速度不高的情况获得较好性能,而高速移动环境下性能往往较差,要么在频偏估计精度和频偏估计范围之间不能找到平衡点,于是本文在SCA算法基础上提出了改进,使其适应于高速移动环境并能得到较好的频偏估计性能。