多用户大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)放大转发(Amplifyand-Forward,AF)中继系统能充分利用大规模MIMO技术以及中继技术的优势特性,其中大规模MIMO技术可提供额外的空间增益、具有提高系统容量和频谱效率等优点;中继技术具有扩大无线网络覆盖范围、降低无线接入成本等优点。同时,为了节省用户的发射功率和提高系统的频谱效率等性能,功率分配与用户选择技术是在多用户大规模MIMO AF中继系统下具有前景的研究课题。因此,本论文重点研究了多用户大规模MIMO AF中继系统下的联合功率分配和多用户选择问题。国内外相关文献研究表明,基于降阶的联合用户删除和功率分配(The Deflation Based Joint User Removal and Power Allocation,DPA)算法是联合功率分配和用户选择问题的有效方法之一。DPA算法的主要特点是分步迭代运行功率分配和用户选择问题,直到所选通信用户都能被支持。由于DPA算法在大规模天线场景中的计算复杂度高、系统性能不佳,本论文在大规模MIMO AF中继中采用了一种基于新的线性规划的降阶(The New Linear Programming Deflation,NLPD)算法,能够显著提高功率分配和用户选择问题的性能,对实际应用更有指导意义。本文首先将NLPD算法应用于联合功率分配和用户选择问题分析。在用户速率需求相同的场景下,比较了NLPD与DPA算法的删除策略,并分析了中继天线数目和中继传输功率对系统的影响。其次,本文基于NLPD算法研究了在用户速率需求不同的场景下联合功率分配和用户选择问题。此外,本文提出了中继传输功率预估方法,可以有效地估计系统支持通信的最大用户数。Monte-Carlo仿真结果表明,NLPD算法比DPA算法能支持更多的用户通信,并且每个用户可以分配到几乎相等的平均发射功率。同时,NLPD算法的计算复杂度远低于DPA算法,可以节省大量的计算时间。实验仿真结果还表明,中继传输功率估值和其最优值所支持用户通信的性能非常接近,大幅度提高了计算效率。最后,理论分析和仿真结果表明,在不同场景下,本文采用的NLPD算法远优于DPA算法,能够更有效地分析联合功率分配和用户选择问题。