大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）技术在基站端配置大规模天线阵列（通常为几十根或者数百根天线），通过增加空间自由度为通信系统获取复用增益和分集增益，不仅能使系统的容量得到极大的提高，还可以降低基站的发射功率，成为5G的关键技术之一。然而系统信道相干时间有限，无法实现所有用户的训练导频序列相互正交，由此引发大规模MIMO系统的瓶颈问题——导频污染。研究表明，大规模MIMO系统信道估计性能主要受限于导频污染。因此，导频污染消除技术已成为5G领域核心技术之一。目前该领域已有许多研究成果，其中导频分配方案设计是主要研究热点，其设计原则是在优化导频分配方案的同时，兼顾频谱效率。本文围绕在导频污染消除方案中如何使用更短的导频序列，在降低污染的同时，提升传输效率这一问题展开深入研究。论文的主要工作如下:　　1.针对传统导频分配方案导频序列过长、谱效低的问题，本文提出了基于划分扇区配置导频的方案，其思想是在小区内划分扇区，同一个扇区内的用户使用相互正交的导频序列，不同扇区之间的用户导频序列复用，使得导频污染主要存在于不同的扇区之间。当扇区之间的用户波达方向角不混叠时，通过贝叶斯估计，并利用其空域信息的差异达到消除导频污染的目的。仿真结果表明:所提议的导频配置方案相对于传统方案，其在消除导频污染的同时，有效降低了导频序列长度，以较低的导频开销获得系统有效和速率的显著提升。然而，本方案需要已知所有用户的二阶信道统计信息。　　2.为了以较低的导频开销消除多小区大规模MIMO系统中的导频污染，同时避免对所有用户二阶信道统计信息的依赖，本文提出基于上下行训练的导频污染消除算法。通过设计小区内导频复用，小区间导频正交，使得训练导频序列的长度与小区数成正比，并分别设计下行链路训练和上行链路训练两个阶段的信道估计过程，且整个过程中信道保持时不变，实现导频污染的完全消除。该算法不仅不需要二阶信道统计信息，而且训练导频序列长度能够降低到与小区个数相等，较大地提升了大规模MIMO系统的传输性能。