从1G（First Generation）演进到5G（Fifth Generation）,整个移动通信网络的发展都是沿用蜂窝移动通信体制。为了提高系统容量,需要采用不断缩小小区面积和密集化部署基站等方法。然而,基站与基站之间缺乏协作能力,系统容量提高的同时,小区间干扰等问题也愈发严重。无线通信系统需要为指定区域的所有用户提供统一良好的服务。为此,去蜂窝大规模MIMO（Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output）)作为6G（Sixth Generation）候选技术引起了研究人员的高度重视。去蜂窝大规模MIMO彻底改变了蜂窝网络架构,能够有效解决移动通信所面临的频谱效率和能量效率瓶颈。与传统蜂窝系统一样,在去蜂窝大规模MIMO中,由于正交导频数量有限,且需要服务大量用户,用户别无选择,只能复用导频资源。因此,无法确保分配给每个用户的导频序列是完全正交的。在去蜂窝大规模MIMO中,导频污染现象仍然存在,现有的导频去污方法无法在系统性能和复杂度之间取得折中。本文旨在研究如何降低导频复用对去蜂窝大规模MIMO系统性能的影响,并提出两种导频分配方案,以减小用户在信道估计阶段受到的干扰,提升信道估计的精确度,从而提升去蜂窝大规模MIMO系统的频谱效率。主要研究内容及创新点如下:第一,为了有效减轻去蜂窝大规模MIMO系统由于导频复用引起的干扰,本文首先提出一种基于量子菌群优化算法的导频分配方案以最大化系统下行链路平均可达吞吐量。我们考虑一个上行链路采用匹配滤波检测、下行链路采用共轭波束赋形的去蜂窝大规模MIMO系统,在接入点和用户数量有限的情况下,推导出用户可达速率的闭式表达式。在这个方案中,我们首先利用自适应量子旋转门来模拟经典菌群算法中的趋化现象。然后引入细菌健康度,用来记录每个细菌的累积适应度总和。为了避免陷入局部最优解,我们考虑消去分散操作。最后,量子细菌种群通过测量坍塌为基态种群,以获得各个用户的导频分配解。实验结果表明,该方案能显著提升系统平均下行吞吐量,性能优于传统方案,几乎接近于穷举法所求得的最优导频分配解。在复杂度方面,该方案取得了性能和复杂度的折中,解决了传统方案复杂度高的问题,因此,在实际应用方面是可行的。第二,为了有效减轻去蜂窝大规模MIMO系统由于导频复用引起的干扰,针对上行链路采用匹配滤波检测、下行链路采用共轭波束赋形的去蜂窝大规模MIMO系统,提出一种基于K-means聚类的软导频复用方案以最大化系统上行链路和下行链路总容量。在该方案中,我们首先根据用户的位置坐标利用K-means聚类方法对用户进行分组,相似度大的用户分为同一个簇。然后根据簇内用户的位置坐标确定每个簇的阈值,计算用户到对应簇聚类中心的距离,根据该值与阈值的大小进一步将用户分为两组:中心用户和边缘用户。最后使用软导频复用方法给所有簇的用户分配导频序列。实验结果表明,所提方案能显著提高系统整体性能。与其他方案相比复杂度较低,因此,在实际应用方面是可行的。