大规模多输入多输出(Massive Multi-input Multi-output,Massive MIMO)技术已经成为当前通信领域中的重要研究方向之一,其技术的完善与发展不断推动着第五代移动通信的商用。基于Massive MIMO技术在基站侧配置数量巨大的天线阵列,可以利用简单的信号处理技术大大改善无线链路的稳定性及数据传输速率。然而,导频污染以及信道估计的不理想导致无法获取精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)等问题一直制约着Massive MIMO系统的应用。针对以上问题,本文研究了改善Massive MIMO系统导频污染与信道估计性能的方案,主要工作如下:首先,介绍了Massive MIMO系统模型,研究了Massive MIMO系统导频污染产生的原因及其影响。对解决导频污染问题的常见方案进行了分析与概括,为下文提出的减小导频污染方案做了铺垫。利用仿真对比了导频污染对常用信道估计算法性能的影响。然后,针对导频污染造成的部分用户接收信干噪比(SINR)过低而无法正常通信的问题,提出了一种Massive MIMO系统中确保用户公平性的导频分配算法。该算法通过最小化边缘用户受到的邻近小区的同频导频干扰来进行导频的复用,并通过均衡目标小区中每个用户的SINR,避免信道状况较差的用户无法满足通信需求的情况。所提出的算法在减小导频污染的同时确保了用户公平性。最后,对两种常用的线性信道估计算法进行了分析比较。针对多径衰落信道,提出了一种高效实用并且不需要已知大尺度衰落系数的信道估计方案。该方案采用最小方差无偏估计方法对组合干扰值这一参数进行估计,利用该估计值代替MMSE算法中的原先值。理论和仿真结果表明,随着天线数逐渐增大,所提出的信道估计方法不仅高效实用,而且其性能逼近理想MMSE信道估计。