MMSE信道估计
其中w是待确定的权重系数矩阵，因此这些权重系数是估计的。LMMSE估计的准则函数如下:
求W的偏导数，使之等于0。利用正交性原理，我们可以得到:
也就是
因此g的最小均方误差为
最后，H的估计值为
下图是信道估计技术和均衡技术在EVA信道条件下的性能比较，其中调制方式为16-QAM，编码速率为1/2 Turbo码。
从图中可以看出，在多径信道条件下，LMMSE信道估计的性能明显优于LS信道估计。也可以看出，在低信噪比的情况下，性能并没有得到很大的提升，噪声的影响是主要因素。在AWGN信道条件下，由于Turbo码的存在，在信噪比为12dB的情况下，LS信道估计的性能没有误码率。此时，两个信道估计的曲线差别不大。所以在本系统的信道条件下(信道条件为室内信道，信噪比在14dB以上)，ls信道估计就足够了。另外，由于天线之间没有干扰，MMSE均衡和ZF均衡的性能曲线几乎重合。
考虑到可能的定时误差，会导致相位偏移，相位偏移是k的线性函数，当使用跟踪导频进行信道估计时，忽略相位噪声的影响，使用线性插值时，可以准确估计出所有的相位偏移。这时，线性插值在频域中是最合适的。在室内信道条件下，可以保证信噪比大于14dB，信道编码可以完全解码，因此频域的信道估计方法采用LS算法。
在白高斯信道条件下，如果没有定时误差，估计的信道响应应该在实部近似平坦，在虚部为零。如果存在定时误差，估计的信道将具有一定的相位偏差。下图显示了两种情况下的信道估计结果。
上图是信道估计值的星座图，下图是时域图。在时域图中，上图是频域插值后的信道估计值的实部，下图是虚部。前600个子载波为正频率，后600个子载波为负频率。第一张图是定时准确的情况，可见信道估计值中仍然存在相位噪声；第二张图，时间点有误差。此时，引入的相位偏差将叠加在相位噪声上。如果定时偏差小于3个样本，则相位偏差将小于2pi，而这张图片的定时偏差正好是3个样本。
实际信道是室内信道，信道在时域上变化缓慢，所以可以用最近邻插值法估计其他未插入导频的符号。此时，认为一个时隙中的信道响应近似不变。
因此，信道估计算法在频域采用线性插值，在时域采用相邻插值。位于天线端口2上的导频中没有插入导频信息，因此这个特性可以用来估计信噪比，即每个时隙的第六个符号上的导频用来计算信号功率，第七个符号上的导频用来计算噪声功率。
考虑到一定相位噪声的存在，每个符号的星座都有一定的相位偏差，其中一个主要的相位噪声就是残留频偏的影响。假设频偏补偿后的剩余频偏为F，通过使用上述时域信道插值方法，将这些频偏累加到一个时隙。假设最后的残留频率偏移是f_delta，则一个时隙中每个符号的残留相位偏移是
由于时域的信道估计是通过直接扩展得到的，所以由于时间的积累，残余相位偏移会增大。累积间隔是一个OFDM符号长度(加上CP)。整个下行子帧中所有OFDM符号的相位偏移如下图所示:
每个OFDM符号经历相同的相位偏转。频偏补偿效果理想的残余频偏为10Hz时，最大相位偏移约为0.01pi。实际信道的下一个时隙中每个符号的星座相位偏移如下。