由于可以同时提高无线通信系统的容量和频谱效率,大规模多输入多输出（MIMO）技术得到了越来越多的关注,为了同时为多个用户提供服务,基站端通常配置大规模的天线阵列,由此也带来了严重的用户干扰。预编码技术能够有效地抑制多用户干扰,且在大规模MIMO系统中,随着天线数目增多,采用线性预编码的系统也能获得接近最优预编码的性能,因此获得了更多关注。虽然线性预编码复杂度通常比非线性预编码低,但由于需要进行矩阵求逆运算,而大规模MIMO系统信道矩阵规模很大,因此准确求逆的复杂度很高,需要进一步降低复杂度,本文就主要研究大规模MIMO系统中的低复杂度预编码算法,提出了两种新的基于迭代的低复杂度预编码算法。本文首先在对称加速超松弛（SAOR）迭代算法的基础上作出改进,通过引入加权系数得到加权对称加速超松弛（WSAOR）算法并用于预编码,该算法包含了各种迭代算法的形式,可以通过参数的选择退化成加权对称逐次超松弛（WSSOR）迭代等现有的各种迭代算法,具有更高的灵活性。相比于SAOR算法,WSAOR算法复杂度增加很少而性能提升很大,且在各种已有的迭代算法中迭代矩阵谱半径最小,收敛速度最快。然后通过预处理进一步加快迭代开始时的收敛速度获得了预处理加权对称加速超松弛（PWSAOR）算法,并通过仿真验证了其性能,在相同复杂度下性能优于现有的部分预编码算法,在信噪比较低或者信道估计质量不够高的情况下,迭代一次时就能获得与迫零（ZF）预编码几乎一致的性能,而复杂度降低了一个数量级。最后,将前向后向加速超松弛（FBAOR）算法用于预编码中,复杂度与SAOR算法一致而性能提升较大,并结合加权系数获得了基于加权前向后向加速超松弛（WFBAOR）的预编码算法,相比于WSAOR算法其后向迭代参数不同,进一步增加了自由度。WFBAOR算法相比WSAOR算法在复杂度不变的情况下误比特率和可达和速率性能得到了提升,在各种迭代算法中迭代矩阵谱半径最小,收敛最快。最后我们将原本逐个求解的WFBAOR算法并行化,在性能略微降低的同时增强了并行性,依然具有很快的收敛速度。