第五代无线通信系统中的多用户大规模多输入输出(Multiple input multiple output with multi-users,MU-MIMO)技术被广泛认为是提高系统容量的有效手段,基站通过部署大规模天线阵列获得的大量空间自由度可用于提高系统性能。然而,大规模MU-MIMO系统中小区间的干扰问题愈加严重,已成为抑制系统性能的主要原因之一。针对上述问题,本文中提出了一种基于动态区域划分的协作波束赋型(Dynamic Division of Areas Cooperative Beamforming,DDA-CoBF)算法,通过协作波束赋形(Cooperative Beamforming,CoBF)抑制本小区对小区外边缘用户的干扰。在小区外协作边缘用户的选择问题上,本文提出了方形和圆形两种协作区域划分DDA-CoBF算法,并根据协作区域的划分范围选出能效最优的DDA-CoBF算法。与传统CoMP算法进行理论分析与仿真对比,采用DDA-CoBF算法的系统在保证系统高效覆盖的同时,系统性能在能效和吞吐量两方面均有较为明显的提升。最后,考虑大规模MU-MIMO系统信道状态信息(Channel State Information,CSI)获取困难及导频频段资源紧缺的实际情况,通过仿真分析了CSI误差和导频污染对DDA-CoBF算法下系统性能的影响。针对DDA-CoBF算法对估计误差干扰低鲁棒性的问题,本文提出了估计误差预测(Estimation Error Prediction,EEP)算法,算法通过降低发送端与接收端矩阵间的均方误差优化预编码向量。根据仿真结果可以得知,采用EEP算法的强鲁棒DDA-CoBF算法能够有效降低用户端误码率,尤其在低信干噪比时有效的提升DDA-CoBF算法性能,提高了算法的鲁棒性。