随着信息技术和其相关产业的飞速发展,当今时代对信息服务的多样性和通信系统的性能提出了更高的要求,从而需要有更多的移动通信技术的革新。在1G到5G移动通信网络系统中,由于使用了蜂窝网络结构,用户在该系统中移动时需要频繁地进行小区切换,尤其在高速率要求下,传统蜂窝网络框架中覆盖面积与通信速率的矛盾越来越凸显,无法进一步满足更高的服务吞吐量和时延要求。与目前的蜂窝网络相比,去蜂窝大规模MIMO（Cell-free Massive Multiple Input Multiple Output）引入了“以用户为中心”的思想,消除了小区的概念,并提供了高信号增益和信道硬化等特性,为移动通信的进一步发展提供了一种高效的通信架构。本文主要研究了去蜂窝大规模MIMO场景下的功率控制问题,针对Max-SE、Max-Min以及Max-EE三个系统中常见的功率控制问题分别提出了功率优化方案。对于Max-SE问题,其目的在于最大化系统的总体频谱效率,本文提出了一种固定点迭代的优化方案,该算法通过加入松弛变量等方式,可以分别求解出系统在上行和下行数据传输阶段中各变量的迭代表达式,避免了连续凸逼近算法（SCA）中每步迭代都需要求解凸优化问题的弊端,提升了求解的效率。本文通过数值仿真,验证了所提优化方案的有效性,结果表明,该方案可以在满足发射功率限制以及服务质量要求的前提下,明显提升系统的总频谱效率,并且相较于SCA算法具有更快的计算速度。对于Max-Min问题,其目的在于最大化系统中最小的频谱效率,以最大化系统的服务公平性。本文推导了该问题的优化模型,并提出了一种基于加速近端梯度算法（APG）的功率优化方案,该方案首先平滑处理了原功率控制问题,随后推导了其中各变量的迭代表达式。仿真结果表明,该优化方案可以明显提升系统服务的公平性,减少用户间的通信速率的差异,并且通过对比验证了该优化方案可以几乎不牺牲系统的总体频谱效率,证明了去蜂窝大规模MIMO网络可以为每个用户提供统一质量的通信服务。对于Max-EE问题,其目的在于最大化系统的总体能量效率。本文推导了系统的能量效率模型,并根据其特殊的分式结构,提出了一种嵌套式的解耦优化方案,该方案同样可以求解出每个变量的迭代闭式表达式,避免了每步迭代中凸优化求解器的调用。通过数值仿真,验证了该优化方案可以明显提升系统的总体能量效率,并且可以为接入点选择提供一种参考。