近年来,信息技术的快速发展使得用户对时延、带宽以及可靠性等服务质量（Quality of Service,Qo S）指标的要求越来越高,导致传统的移动通信技术如3G、4G难满足要求,具有大宽带、低时延、大数量接入等优点的5G由此诞生。5G的关键技术有大规模多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,MIMO）和超密集异构网络（Heterogeneous Network,HetNet）等。其中,大规模MIMO技术通过在基站侧配置数量较多的天线,显著地提高了系统性能。但是,由于时频资源有限,不同用户复用相同的导频序列难以避免,导致基站侧无法准确获取各用户的信道状态信息,即产生了导频污染。导频污染并没有随基站天线数的增加而得到有效抑制,严重限制了系统性能的进一步提高,亟待解决。超密集HetNet技术通过合理地部署大量不同功能类型的小基站,如:微基站、家庭基站等,可以有效提高系统的Qo S。但是,部署大量的小基站将加剧网络能耗,因此,实现基站节能具有重要的现实意义。针对上述的导频污染问题和基站能耗问题,本文研究工作如下:首先,针对导频污染问题,介绍了大规模MIMO的技术优势和系统模型,研究了其系统性能,并Matlab仿真分析了导频污染对其系统误比特率（Bit Error Rate,BER）与上行链路可达和速率的影响。针对基站能耗问题,介绍了HetNet的架构特点和各类小基站的功能特点,分析了基站的能耗模型和现有的基站节能的技术,并讨论了HetNet的网络模型。其次,从用导频分配来减轻导频污染的角度,提出了基于遗传模拟退火算法（Genetic Algorithm-Simulated Annealing,GASA）的导频分配方案。该方案综合考虑系统性能和用户公平性,采用分治思想,首先,根据用户位置信息把各小区的用户分成两组,导频也相应地分成两组。位于不同小区且距离相对较远的用户组复用同一组导频。这样基本可以避免相邻小区信号强度较弱的边缘用户使用相同的导频。然后,用GASA算法把每组导频分配给相应用户组内的用户。仿真结果证明所提方案能够有效提高用户的公平性与上行平均可达和速率。最后,从使基站休眠来实现基站节能的角度,提出了基于GASA算法的半动态基站休眠策略。考虑到网络能效主要受限于信道容量较小的基站,为了避免一些不必要的决策,降低算法计算复杂度。首先,根据基站信道容量大小,把宏小区内各微基站的状态分成了工作模式、休眠模式和待决策模式三类。然后,以网络能效最大化为准则,用GASA算法判定状态为待决策的微基站最终是进入休眠模式还是保持工作模式。仿真证明了该策略可以有效地实现基站节能,提高网络能效。