目前第五代移动通信(5G)的研究正在酝酿之中,5G移动通信技术相对于4G将有不少突破与优势,同时其核心技术,也是目前5G关键技术研究的一个重要组成部分——大规模MIMO技术,在5G技术占据着举足轻重的地位,它能够大幅度地提高系统的容量,同时能降低能耗。对特定的某个基站而言,在大规模MIMO通信系统中,它对各个信道的估计都是由用户发送的导频训练序列和对应基站中的接收信号相乘所得结果的线性变换,但是在不使用前导接入的条件下,基站无法分辨出接收信号是否属于本小区用户或者相邻小区的用户。因此,整个大规模MIMO通信系统的性能将遭到制约,难以突破一定的限制。在现实情况中,同一小区内所有用户使用正交的导频训练序列,而相邻小区内的用户使用的导频训练序列则是复用于目标小区的,从而在信道估计时候会产生导频污染,所以在本地用户和基站之间估计得到的信道信息和在基站端所估计的信道信息是有所差异的,那是因为相邻小区中的用户发送的导频训练序列会对信道估计产生干扰并混杂在其中。在基于大规模线性阵列天线的系统中,提出了基于波达方向角和ICA的盲解码算法。所提盲解码算法在不需要导频训练序列的前提下,利用独立分量分析算法对所接收到的信号进行分离解码和信道估计。相对于大规模独立天线,在大规模线性阵列天线环境下,估计得到的信道信息中包含波达方向,利用波达方向信息对各个用户进行识别,不需要导频序列来区分小区内的各个用户。所提基于线性阵列天线的盲解码算法利用了大规模阵列天线的相干空间增益,提高了解码性能。在基于大规模组合阵列天线的系统中,提出使用信道能量来区分不同小区,使用波达方向估计来识别不同用户的ICA盲解码方法,充分利用了组合阵列天线系统中信道包含的方向信息。在天线数目一定的情况下,比基于线性阵列天线模型的信道估计解码算法具有更优良的解码性能;并且由于先利用信道能量来识别不同小区的用户,使得在用户数很多的情况下,本章所提信道能量和波达方向估计盲解码算法,在用户之间的角度间隔较小的情况下,也具有较高的信道估计准确度,解码性能依旧保持优良。