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最近几十年，多输入多输出(MIMO)技术由于不需要额外的带宽和功率而显著提高了频谱利用率，已经从学术研究逐渐在现在无线系统中大规模使用。随着智能设备的爆炸式增长，人们对无线通信系统需要提出更高的需求，因此在下一代无线通信系统需要满足以下要求:(1)在有限的频谱资源为更多地用户提供服务;(2)更快的传输速率，更高的可靠性;(3)绿色通信，更低的功耗。然而一个无线系统同时为更多用户提供服务将会产生更多干扰，从而影响系统可靠性，同时更快的传输速率需要较大的发射功率，这些需求相互矛盾，相互制约，很难实现。 2010年美国科学家Marzetta教授在贝尔实验室提出来的大规模天线（Massive-MIMO）技术使得稀缺的频谱资源利用率得到进一步提高。在此方案中，一个移动小区的基站将配置大量的低功率的天线，并且天线数目远远大于同时调度的单天线移动终端的数目，基站和移动终端之间的通信方式采用时分双工(TDD)，从而使得基站同一时刻能够服务更多的用户。与传统的MIMO系统而言，这种传输方案基站通过数目庞大的天线阵列获得很大的分集增益，能够明显提供通信的信噪比，使得整个系统的吞吐量显著提高，因此成为下一代(5G)无线移动通信系统的核心技术之一。然而它的性能并非能够无限提高，主要受限于导频污染。例如，在现代无线蜂窝系统中，用户终端在不同小区中利用导频序列相同，或非正交导频序列，基站在估计信道信息状态时就会受到使用相同导频序列的终端用户的干扰。这种有导频引起的干扰成为导频污染，这种污染程度与天线数量无关，只与路径衰落系数有关。 本论文主要针对Massive-MIMO系统上行链路信道估计的研究。为了解决导频污染的问题，本文提出了一种隐含导频(Superimposed Pilot，SP)辅助信道估计方案。由于SP辅助信道估计方案不会占用额外的时隙传输导频，因此不会降低数据的传输效率，在Massive-MIMO系统中有着非常大的优势。SP辅助方案虽然可以消除导频污染，但是同时引入新的污染。根据数学统计，即使天线数量M趋向无穷大是，有两种类型SP的干扰不消失。第一种类型，称为作为交叉污染，是由于在不同的小区中SP和数据之间的相关性，带来的干扰。第二种类型，被称为自我污染，是由于信道与信道之间带来估计误差，称之为交叉污染，类似于一个传统的基于多小区多输入多输出系统导频污染，而自我污染是SP辅助信道估计方案中特有的。然而在Massive-MIMO系统中，整个系统的吞吐量会随着SP的能力增加而提升，这与现在存在的隐含导频方案有很大的不同。同时，理论分析和仿真结果表明，SP辅助方案可以有效地提高数据帧的大小来减少由于污染带来的估计误差，因此能够显著提高的频谱效率。同时，为了降低自我污染的干扰，可以利用数据迭代的思想来减小其影响，即通过初次估计的信道信息来检测数据，然后利用检测的数据迭代消除干扰，从而提高信道估计的性能，提高系统的信干比。最后，利用实验仿真验证了理论分析的准确性和有效性。相较传统的导频方案，所提的SP信道估计辅助方案具有明显的优越性。