随着移动通信的高速发展,系统频谱效率（Spectral Efficiency,SE）和能量效率（Energy Efficiency,EE）是5G（5th Generation Mobile Commumcation System,5G）通信系统设计的关键性能指标。由于频谱资源有限以及高速率容量的需求,SE作为一种传统性能指标早已得到广泛关注研究。此外,无线通信系统日益增加的能耗使得未来无线通信技术将更多以绿色通信为导向研究演进。从提升系统SE和EE两方面看,去蜂窝大规模多输入多输出（Multiple Iutput Multiple Output,MIMO）系统作为分布式大规模天线系统的一个重要分支,凭借其独特优势成为未来移动通信极具潜力的关键技术之一。该系统引入“以用户为中心”的思想,其核心思想为网络中大量分布式无线接入点相互协作,采用时分双工（Time-Division duplex,TDD）模式,在相同的时频资源下服务数量相对更少的用户,并连接负责协调和数据处理的中央处理器（central processing unit,CPU）。与传统蜂窝网络相比,该系统消除了小区边界概念,有效缩短接入点与用户之间的距离,大幅降低路径损耗,避免频繁越区切换的同时有效抑制用户间干扰,具有部署灵活、用户服务质量（quality-of-service,Qo S）均衡和覆盖范围广等优势。然而,该系统的拓展性和性能受到回程容量及干扰影响的限制。本论文结合国内外移动通信发展现状,研究了去蜂窝大规模MIMO系统的频谱效率和能量效率功率分配优化的问题。首先,本文利用完全分布式的信号处理方案即全导频迫零（fullpilot zero-forcing,fp ZF）预编码算法,接入点使用本地获得的信道状态信息（channel state information,CSI）,在本地对接收信号执行检测合并和对发射信号进行预编码处理。该算法提供了干扰消除增益,增强所需信号增益,主动抑制用户间干扰,无需在接入点和CPU之间交换瞬时CSI即无需额外的回程链路开销。此外,考虑了瑞利衰落信道模型,信道估计误差、功率控制和导频污染的影响,推导出上下行链路可实现的SE闭式表达式。在每个用户Qo S和功率约束的情况下,建模SE的功率分配优化问题,通过选择最佳功率控制系数使得SE实现最大化。随后建立实际的上下行功耗模型,在获得可达到的系统EE闭式表达式后,建模上下行EE功率分配优化问题。其中提出了一种最佳功率控制算法,该算法旨在通过从数值上优化功率控制系数在满足Qo S约束和功率约束下使得总EE达到最佳性能。最后,我们分析了两种接入点选择策略:基于接收功率的选择和基于最大的大范围衰落的选择,以便于实际实施,且使得fp ZF可扩展实现,对可服务用户的数量没有任何限制,为所有用户提供合理良好的Qo S,仿真结果证明可有效提高系统整体EE。重要的是,我们设计了一种的顺序凸逼近（sequential convex approximation,SCA）算法来全局解决非凸的功率控制优化问题。SCA策略是一种迭代几何规划算法,可以通过求解一系列凸规划来确定该算法。仿真结果表明,提出的SCA算法经过几次迭代即可快速收敛到稳定值,并且性能优于等/全功率传输系统,在改善总和SE和总EE方面具有优越性。