由于高性能终端处理器和便携式操作系统等方面的技术突破,智能终端已经被广泛的应用于各种场合并彻底改变了人们的生活方式。目前,餐饮、旅游以及第三方支付等服务逐渐网络化信息化,市场规模也不断扩大,带来了巨大的产业价值。然而,当前的移动通信网络渐渐的无法满足用户日益增长的通信需求。因此,第5代移动通信技术(5G)在巨大市场需求的推动下吸引了众多研究者的兴趣。目前,对5G关键技术的研究日趋白热化,但5G最终将采用何种技术仍然没有定论。在备选的5G关键技术中,大规模多天线技术(massive MIMO)以其高频谱效率和高能量效率等优势获得了众多研究者和运营商的青睐,并终将成为5G网络中的关键技术之一。首先,大规模天线阵列可以将能量集中在更窄的波束上从而提高了频谱效率和能量效率。其次,由于用户信道间的渐近正交性,简单的线性处理就可以有效地降低噪声和用户间干扰。换句话说,大规模多天线阵列降低了预编码和解码的计算复杂度。另外,信道的快衰落被大规模天线阵列的信道硬化功能给平均掉了。然而,单纯依赖大规模多天线这一种技术是无法满足5G网络极高的性能要求。因此,众多的研究者将大规模多天线与small cells、双工和D2D等其它5G技术结合在一起,进而通过发挥各种技术的自身优势,取长补短,来满足5G网络的高性能需求。在此背景下,本论文围绕大规模多天线系统的能量效率进行了分析和研究,并对网络参数进行了优化。首先,分析并优化了全双工massive MIMO系统的能量效率。在给定上下行传输功率的条件下,推导出了可以最大化能量效率的最优天线数目的闭合表达式。随着用户数目的增加,最优的天线数目和最大化的能量效率都会随之增大。为了进一步提高系统的能量效率,提出了一种低复杂度迭代算法联合优化了天线数目以及上、下行传输功率。仿真结果表明所提的算法与穷举搜索的系统性能几乎—致。其次,研究了与D2D链路共存的massive MIMO上行系统的频谱效率和能量效率。推导出了蜂窝用户和D2D用户的中断概率以及可达速率的分析表达式,并分析了天线数目以及massive MIMO蜂窝用户发射功率对蜂窝网络和D2D链路性能的影响。最后,通过联合优化massive MIMO蜂窝用户的发射功率以及基站的天线数目,在满足massive MIMO蜂窝用户以及D2D用户的频谱效率约束的前提下最大化了系统的能量效率,并提出了此优化问题的解决方法。再次,提出了一种massive MIMO下行链路中基于功率分割的携能通信方案。在]massive MIMO下行链路中,基站向节点广播无线射频信号,而节点将接收到的射频信号一部分用于信息解调,另一部分作为能量存储起来用于弥补导频传输时的功率消耗,有效的延长了网络的生命周期。推导出了各节点的遍历可达速率的闭合表达式,通过最大化最小的节点可达速率优化了基站端的能量分配和节点端的能量分割系数,并提出了一种迭代优化算法来解决此优化问题。注意到在每次迭代过程中给定基站端的功率分配系数的条件下,最优的节点端的能量分割系数可以通过闭合表达式的形式得出。因此,此迭代算法具有极低的计算复杂度,其解的最优性也通过理论分析得到了证明。最后,通过仿真验证了闭合表达式的准确性和所提算法的有效性。随后,研究了具有无线能量收集功能的解码转发中继网络的能量效率。具有多天线的源节点和目的节点之间的数据传输通过一个具备无线能量收集功能的中继节点协助完成。对于基于功率分割的中继携能通信系统,通过联合优化发射功率和功率分割系数最大化了系统瞬时的能量效率。对于基于时间切换的中继携能通信系统,提出了一个低复杂度算法联合优化发射功率和时间切换参数最大化了系统瞬时的能量效率。另外,当天线数目非常大时,在考虑天线链路消耗的情况下对天线的数目进行了优化。最后,提出了一种可以应用于多对双向中继网络的携能通信方案。在此双向网络中,两组用户利用收集到的射频能量通过具有大规模天线阵列的中继进行信息交互。在多址接入(MAC)阶段,用户利用上个时间块收集到的能量向中继端发送信息,而中继采用迫零或者最大比合并技术来解码信息。在广播(BC)阶段,中继向用户广播射频信息,而每个用户端将接收到的射频信号一部分用于信息解调,另一部分作为能量存储起来。由于大规模天线阵列的信道硬化作用,方案中每个时间块内用户所收集的的能量是稳定的。也就是说,在固定功率分割系数的情况下此携能通信系统是一个稳定的系统。另外,推导了在MAC和BC阶段用户可达速率的分析表达式。为了最大化每对的可达速率,分别针对迫零和最大比合并两种情形对功率分割系数进行了优化。针对基于迫零的中继系统,给出了此多目标优化问题的闭合解。而针对基于最大比合并的中继系统,提出了一种迭代的帕累托改进算法。