在所有通信中，信号都会通过一个介质（称为信道），并且信号会失真，或者在信号通过信道时会向信号中添加各种噪声。正确解码接收到的信号而没有太多错误的方法是从接收到的信号中消除信道施加的失真和噪声。为此，第一步是弄清信号经过的信道的特性。表征信道的技术/过程称为信道估计（channel estimation）。此过程将说明如下。
信道估计有很多不同的方法，但是基本概念是相似的。该过程如下进行。
i）设置一个数学模型，以使用“信道”矩阵将“发射信号”和“接收信号”相关。
ii）发射已知信号（我们通常将其称为“参考信号”或“导频信号”）并检测接收到的信号。
iii）通过比较发送信号和接收信号，我们可以找出信道矩阵的每个元素。
作为此过程的示例，这里简要介绍LTE中的此过程。当然，很多细节取决于实现（这意味着具体算法可能会因每个特定的芯片组实现而有所不同）。但是，总体概念将是相似的。
2. 通用算法我们如何找出信道的属性？即，我们如何估计信道？从高的角度来看，可以如下图所示。此图显示以下内容：
i）我们嵌入了一组预定义信号（这称为参考信号）
ii）当这些参考信号通过信道时，它会与其他信号一起失真（衰减，相移，噪声）
iii）我们在接收方检测/解码接收到的参考信号
iv）比较发送的参考信号和接收的参考信号，并找到它们之间的相关性。
现在让我们考虑LTE SISO的情况，看看如何估计信道属性（信道系数和噪声估计）。由于考虑的是SISO系统，因此参考信号仅嵌入到一个天线端口（端口0）中。资源图中的垂直线表示频域。因此，这里用f1，f2，f3 ... fn索引了每个参考信号。每个参考符号可以是一个复数（I / Q数据），可以如下所示进行绘制。左侧（发送侧）的每个复数（参考符号）被修改（失真）为右侧的每个对应符号（接收的符号）。信道估计是在左侧的复数数组与右侧的复数数组之间找到相关性的过程。
估计的详细方法可能非常取决于实现方式。这里将描述的方法基于开源：srsLTE（请参阅[1]）
由于这里只有一根天线，因此每个发射参考信号和接收参考信号的系统模型可以表示如下。y()表示接收到的参考信号的数组，x()表示发送的参考信号()的数组，h()表示信道系数的数组。f1，f2，...只是整数索引。
我们知道x()是什么，因为给定了它，而y()也知道，因为它是从接收者处测量/检测到的。有了这些，我们可以很容易地计算出系数阵列，如下所示。
现在我们有了参考信号所在位置的所有信道系数。但是我们需要在所有位置（包括那些没有参考信号的点）处的信道效率。这意味着我们需要在没有参考信号的情况下找出那些位置的信道系数。为此，最常见的方法是对测得的系数数组进行插值。在srsLTE的情况下，它首先进行平均，然后对平均信道系数进行插值。
下一步是估计噪声特性。从理论上讲，噪声可以如下计算。
但是，我们需要的是噪声的统计属性，而不是确切的噪声值。我们可以仅使用测得的信道系数和平均信道来估算噪声，如下所示（实际上，准确的噪声值没有太大意义，因为噪声值会不断变化，使用那些特定的噪声值没有用）。在srsLTE中，作者使用了这种方法。
假设我们有一个如下所示的通信系统。x(t)表示发送信号，y(t)表示接收信号。当x(t)传输到空中（信道）时，它会变形并获得各种噪声，并且可能会相互干扰。因此接收到的信号y(t)不能与发射信号x(t)相同。
