最近两年，随着第五代移动通信系统的兴起，大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)系统因具有比传统MIMO系统更高频谱效率等优点而备受关注。然而，大规模MIMO系统的天线数的规模从传统MIMO系统的几根增加到几百根使得其信号处理问题变得更复杂，尤其是检测器和预编码器的复杂度急剧增加，导致硬件资源开销过大，吞吐率无法满足通信需求。　　本文提出一种基于最速下降和Jacobi迭代的联合算法的预处理方法，迭代地实现大规模MIMO系统的上行链路的线性检测和下行链路的线性预编码，在降低复杂度、提高吞吐率的同时保证系统性能。在提出的联合算法中，最速下降算法被用来获取一个高效的搜索方向，以加快算法的收敛速度；初始估计、混合迭代和近似软信息计算等三种策略进一步降低复杂度、加速收敛。仿真结果表明，本文提出的基于联合算法的信号检测方法比Neumann级数、Richardson方法和基于共轭梯度的算法等表现出更好的误码率性能（Bit Error Rate，BER)，并且在迭代次数较少、复杂度较低时，就能获得接近最优的线性检测性能。此外，本文还对基于联合算法的预处理方法进行了FPGA(Field Programmable Gate Array)验证，结果证实了提出的基于联合算法的预处理方法因具有更高的并行度而能实现高吞吐率。　　为了进一步降低总复杂度，本文提出了基于初始解估计、Precondition和等效增广等三种改进策略的共轭梯度的预处理算法。仿真结果表明，本文提出的基于改进的共轭梯度的检测算法在迭代次数较少时能获得接近最优的性能，同时由于避免了Gram矩阵的计算使得总复杂度大幅度降低。