近年来,为了成倍地提高无线通信系统的容量,满足未来巨量的无线通信数据业务的需求,大规模MIMO技术受到了学术界和工业界广泛的关注。作为第五代无线通信的关键技术之一,大规模MIMO技术通过在基站端安装数百根天线就能够在不增加频谱资源的情况下巨幅地提高频谱效率,并消除小区内用户间干扰和热噪声的影响。然而在实际部署大规模MIMO系统时,为每根基站天线配备一个高精度和高采样率的量化器将大大提高系统的经济成本和硬件能耗,从而阻碍了大规模MIMO系统的商用化进程。因此,为了解决由高精度和高采样率的量化器所带来的高经济成本和高硬件能耗问题,近年来,将低精度量化技术,特别是1-比特量化技术与大规模MIMO技术相结合成为研究人员关注的热点。在以上的背景下,本文针对1-比特大规模MIMO系统中的信道估计、性能分析及优化问题开展了一系列深入的理论研究,为后续的研究提供了重要的理论基础和依据。本文取得的主要创新成果归纳如下:1、首先分别针对1-比特MIMO系统和1-比特MIMO-OFDM系统,利用信道向量的对数似然函数,推导得出了无偏信道估计算法的Cramer-Rao下界,指出无偏信道估计算法无法在信噪比较高时提供可靠的信道估计值。然后利用Bussgang分解理论,提出了两种复杂度较低的线性信道估计算法。所提的两种信道估计算法不仅适用于1-比特MIMO窄带系统,也适用于1-比特MIMO-OFDM系统,具有普适性。通过理论分析表明在1-比特系统中,信道估计的均方误差性能将依赖于所采用的正交导频序列。此外,与传统系统不同的是,1-比特系统不能通过无限提高信噪比的方式来获取完整的信道状态信息。仿真结果表明,在1-比特系统的信道估计问题中,需要考虑量化噪声之间可能存在的相关性来提高信道估计的均方误差性能。2、利用Bussgang分解理论,证明了在1-比特大规模MIMO窄带系统和1-比特大规模MIMO-OFDM系统中上行链路和下行链路之间的对偶性,并相应地提出一种线性预编码方案和基站天线端功率分配方案。此外,通过理论分析表明,在基站端仅配备了量化精度为1-比特的量化器的情况下,采用OFDM技术仍然能够将频率选择性衰落信道转换为多个并行的窄带平坦衰落信道,即1-比特MIMO-OFDM系统性能的问题可以转换为1-比特MIMO窄带系统性能的问题。然后通过严格的数学推导得出了在1-比特大规模MIMO系统具有完整和非完整信道状态信息的情况下,基站端分别采用最大比合并接收机和迫零接收机时用户上行可达速率的闭式表达式。基于该闭式表达式,进一步对系统频谱效率的性能进行了分析研究。指出在1-比特大规模MIMO系统中,用户端的发射功率仍然可以随着基站端天线数的增大而降低,同时维持系统频谱效率不变。此外,通过将1-比特大规模MIMO系统频谱效率与传统大规模MIMO系统进行对比发现在系统仅具有非完整信道状态信息的情况下,需要在1-比特系统基站端多安装约2.5倍的天线数来弥补由1-比特量化所造成的频谱效率性能损失。3、利用本文所得到的用户可达速率闭式表达式,提出了使得系统频谱效率最大化的最优资源分配方案。通过理论分析证明,在1-比特大规模MIMO系统中,最优导频序列长度将大于系统用户数。此外,计算机仿真结果表明在1-比特大规模MIMO系统中,采用相同的发射功率来发送导频序列和数据符号,而仅仅通过优化导频序列的长度就能使得系统达到近似最优的频谱效率性能。然后利用多目标优化理论,研究了 1-比特大规模MIMO系统中能量效率和频谱效率之间的折中关系,并得到了相应的Pareto边界。针对未来无线移动通信系统需要满足高频谱效率和高能量效率的需求,利用加权加和方法和加权相乘方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,得到了系统最优的频谱效率和能量效率值。计算机仿真结果表明,若不考虑系统的硬件能耗,则可以在1-比特大规模MIMO系统的基站端多安装2-2.5倍的天线数来弥补1-比特量化所造成的能量效率和频谱效率损失。