大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)以其传输速率快、频谱利用率高、功耗低等优势引发了业界的高度关注。然而该技术仍然存在一些未能解决的技术难题,其中的一大瓶颈问题是导频污染问题。导频污染是小区间复用同一组正交导频序列引起的,带来的直接影响是会对上行信道估计产生干扰,造成信道估计结果不准确,从而影响系统性能。导频污染不可避免,但是其对系统性能的影响程度随着导频分配策略的不同而有差异,因此导频分配是大规模MIMO系统中的重点研究内容之一。本文主要围绕优化导频分配减轻导频污染开展研究,分别提出一种基于用户位置和用户分类的导频分配方案和两种基于改进遗传算法搜索导频复用索引矩阵的方案。本文主要工作如下:第一章为绪论,阐述了大规模MIMO的发展进程,并介绍了导频污染问题和导频分配的研究现状,说明了文章的创新内容与章节安排。第二章首先比较分析了大规模MIMO相比于传统MIMO的优势,并详细介绍了其系统模型及性能分析的指标,分析和推导了导频污染产生的原因及其对通信质量产生的影响,最后介绍了当前存在的几种基于不同思想的导频分配方法。第三章针对大规模MIMO多小区多用户蜂窝通信系统,提出了一种用户分类的导频分配方法。该方法以提高信道估计性能为目标,根据终端到基站的距离及信号到达角的角度设计目标函数和阈值,再比较目标函数与阈值将系统中每个小区中的终端分为高干扰终端和低干扰终端两类,最后采用对低干扰终端复用导频序列,对高干扰终端分配额外正交导频序列的方式来减轻导频污染。仿真结果表明,所提方法在提高系统整体性能的同时确保小区中不存在性能非常差的终端,保证了用户公平性。第四章通过分析导频分配的特性,提出基于改进遗传算法对最佳导频复用索引矩阵进行搜索从而优化系统性能的两种分配方法。第一种方法根据用户之间的距离和信号到达角制定适应值函数,应用个体选择、染色体交叉、基因变异等操作在最大进化代数内迭代求出最优解。仿真结果表明,所提算法以较少的迭代次数有效提升了系统性能,但是通信系统中仍然存在性能很差的用户。因此第二种方法考虑用户公平性,提出利用遗传算法求出全局最优解使适应值最低用户的性能达到最好。仿真结果表明,该方案以较少的迭代次数有效提升了最差用户的性能。第五章为总结与展望,总结了论文的不足并对接下来的研究提出展望。