随着移动通信技术的飞速发展,人们终于迈进了5G时代,5G通信系统的建立,将给社会生活带来更快的速率、更低的功耗、更短的延迟、更强的稳定性,并且能够支持更多用户。LDPC(Low Density Parity Check)码借助其逼近香农极限的译码性能、可高度并行化计算的特点在3GPP(3rd Generation Partnership Project)的标准会议中被选作5G中的eMBB(Enhance Mobile Broad Band)场景下大数据包传输的编码方案。MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术可以极大地提高通信系统的复用和分集增益,是5G系统的关键技术之一。在5G的信道传输过程中,不同技术之间的结合往往将对通信系统带来更加复杂的通信问题,本文以LDPC码结合MIMO系统作为研究课题,重点研究MIMO系统在传输LDPC编码过程中的天线功率优化问题,并提出了一种基于高斯近似的功率优化方法,主要研究内容分为五部分。首先,在第一章绪论部分描述了当代无线通信与信道编码的发展问题,概述了5G中LDPC码以及MIMO的发展过程及其技术特点,明确了本文具体的研究内容。在第二章中,具体介绍了LDPC码的相关理论、密度进化理论和高斯近似方法,同时介绍与MIMO技术相关的预编码技术,最后介绍了5G PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)下的编译码流程。在第三章中,重点研究5G系统下MIMO天线的功率优化方法,提出了一种基于高斯近似的功率优化方法。首先对信道模型进行数学描述,然后基于高斯近似方法将MIMO系统下的LDPC码传输过程转换为高斯近似过程的最优化问题,并给出了具体的功率优化方案,最后针对功率优化方案进行仿真分析。在第四章中,重点研究5G PDSCH中处理流程对基于高斯近似的功率优化方法产生的影响,其中速率匹配与信道调制时对功率优化影响最大的两个流程,在文章中对其进行具体的分析,并提出在两种情况下的解决方案,然后分别推导出优化解决方案。最后,针对速率匹配与信道调制进行仿真实验,验证了公式的有效性。本文最后,对全文进行了总结,并指出了论文研究的不足之处,以及下一步有意义的研究方向。