作为第五代移动通信系统的关键技术之一,Massive MIMO技术通过在基站端配置超大规模天线阵列,来提高系统容量和频谱效率。然而,随着基站数量及天线规模的不断增大,能源消耗总量和二氧化碳排放量也在不断增加。结合能量采集技术,发展绿色通信已成为移动通信发展的必然趋势。本文将能量采集技术应用到Massive MIMO系统中,采用采集能量和电网相结合的混合能量供应方式为基站供电。分析了Massive MIMO下行链路的系统容量和功耗模型,在考虑电池容量限制的前提下,建立了以最大化系统能效为目标、以发射功率和电路功率为变量的优化问题,并提出了两种不同情况下的功率分配算法,分别为:(1)离线情况:在假设已知完整信道状态信息和能量采集过程的前提下,将能效最大化问题建模为分数规划问题,结合Dinkelbach算法和Lagrange对偶法,提出一种迭代的离线功率分配算法,求解出最优的功率分配方案。仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度,且与现有的平均功率分配算法相比,系统能效提高了4bit/J。(2)在线情况:在已知信道状态信息和能量采集统计特性的基础上,本文提出了两种更加符合实际情况的在线功率分配算法:基于马尔科夫链的在线功率分配算法和基于定时检测的在线功率分配算法。前者将能量到达过程和信道变化过程建模为马尔科夫链模型,通过转移概率对一段时间内的系统信息进行预测,将在线问题转化为离线问题,采用离线算法求得最优功率分配方案;后者根据系统当前时刻的可招能量和信道信息,结合Dinkelbach方法和Lagrange对偶法,研究使得单个时隙内能效最大化的功率分配方案,从而使得整个系统的能效最大化。仿真结果表明,在线算法与离线算法性能相近,且可行性更高。