随着工业化和现代化脚步不断地前行,智能电网已成为人们生活中必不可少的基础设施。而无线通信凭借其部署便捷、覆盖范围广等优势正逐步应用于智能电网,其中大规模多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)技术可以大幅度提升其通信系统的数据传输速率、频谱效率,但同时带来了巨大的硬件成本开销和能耗等问题。研究表明,通过配置低精度的模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)和数模转换器(Digital-to-Analog Converter,DAC)可有效降低大规模MIMO系统部署复杂度、硬件成本以及系统能耗。本文将针对不同场景下采用低精度ADCs/DACs架构的大规模MIMO通信系统,研究低精度量化对频谱效率和能量效率等系统性能的影响。首先,针对大规模MIMO信道空间相关性和干扰机干扰问题,研究基于低/混合精度ADC的大规模MIMO上行系统渐近性能。借助Toeplitz相关模型建立空间相关信道模型,采用加性量化噪声模型和最大比合并算法处理信号,并推导出理想/非理想信道状态信息(Channel Estimation Information,CSI)下频谱效率的近似表达式。基于此,建立系统功耗模型,分析频谱效率与能量效率之间的折中方案。仿真结果表明:若要改善低精度ADC系统性能,必须保证用户发送功率大于干扰机信号发送功率;混合精度ADC系统需要调整高/低精度ADC的比例并选择合适的空间相关系数,则系统可获得更好的频谱效率和相对较高的能量效率。其次,针对大规模MIMO半双工通信的时频资源浪费问题,研究基于低精度ADCs/DACs的多用户全双工大规模MIMO系统渐近性能。将信道建模为莱斯衰落信道,采用最大比合并/传输算法处理信号,并推导出理想/非理想CSI下频谱效率的近似表达式。最后建立系统功耗模型,进而分析频谱效率与能量效率之间的折中方案。仿真结果表明:较低回路干扰下全双工系统的频谱效率性能优于半双工系统,反之则相反。此外,通过略微的降低全双工系统频谱效率,可以显著提高能量效率性能。最后,针对大规模MIMO系统硬件损耗问题,研究非理想硬件下基于低精度ADCs/DACs的大规模MIMO下行系统渐近性能。将信道建模为瑞利衰落信道,采用迫零预编码算法处理信号,并推导出频谱效率的近似表达式。通过建立系统功耗模型,分析频谱效率与能量效率之间的折中方案。仿真结果表明:通过适当地增加ADC/DAC精度和基站天线可以弥补硬件损耗带来的性能损失。此外,通过略微的降低能量效率,可以显著提高频谱效率性能。