为实现无人集群智能化巡检，针对脉冲超宽带技术在山区、森林等复杂地区的应用劣势，提出应对复杂环境下多径效应影响的信道估计方法。通过理论分析与实验研究，提出一种基于树小波压缩与最大似然法融合的信道估计方法（TS-SC）。该方法在贝叶斯压缩感知（CS）模型基础上，通过小波基的稀疏矩阵与马尔可夫链蒙特卡洛抽样，建立层次贝叶斯模型，以实现低速采样下原始信号的恢复。采用最大似然估计方法（SC）对多径数量和增益进行准确估计。实验结果表明：噪声SNR为10 dB时，借助低频采样数据，检测精度能达到0.559 2，满足复杂环境中信道估计的需求。研究成果突破了传统信道估计方法的局限，为复杂环境下的无人机集群通信提供了有效解决方案。