大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术通过在基站侧配置成百上千根的天线阵列,能够几十甚至上百倍的提高通信系统的容量和频谱效率,已成为第五代移动通信(5G)的关键技术之一。然而,为保障大规模MIMO系统进行高可靠性和高速率的通信,系统必须获取精准的信道状态信息(CSI)。考虑时分双工(TDD)的通信模式,利用其信道互易特性,则只需对上行链路进行信道估计。但是受到相干时间长度的限制,小区间使用非正交的导频序列集进行信道估计,使得系统的性能受到导频污染的严重影响。本文针对以上问题,主要内容如下:首先介绍了多小区场景下大规模MIMO技术的系统模型和信道特性,并分别使用最小二乘(LS)法和线性最小均方误差(LMMSE)法进行信道估计分析出导频污染问题产生的原因。然后使用最大合并比(MR)算法对上行链路的信干比进行分析,理论上说明导频污染问题是抑制系统性能的主要原因。接着,针对导频污染问题,本文分别从基于全导频的系统研究和基于用户位置信息进行协作调度的两个角度出发,研究解决该问题的可行性算法。全导频是指系统考虑了导频重用因子参数的影响,充分利用所有估计出的信道方向。首先考虑导频重用因子和功率控制等参数建立系统通信模型,并使用最小均方误差算法进行信道估计。接着详细研究了系统的上下行频谱效率以及系统总的频谱效率。最后详细给出了在使用基于全导频的最小均方误差(PM)检测算法时的频谱效率,通过仿真表明,该算法相比传统的检测算法能得到更高的频谱效率,能够有效的缓解导频污染问题。最后提出了一种通过在基站侧充分利用信道的位置信息进行协作调度分配用户导频序列的方案。首先对多小区场景进行系统建模,并使用传统的多重信号分类算法进行用户到达角的估计,然后根据估计出的角度参数,联合已知的信道慢衰落信息对小区簇进行区域划分,然后根据用户到达角的角度不交叠准则,对小区簇内各用户分别分配导频序列,最后使用最小均方误差算法进行信道估计。仿真结果表明该调度方案能极大的消除导频污染问题。