数据业务的高速发展和移动终端的快速普及对移动通信系统的谱效提出了越来越高的要求,大规模天线技术因其高谱效特点而成为下一代移动通信系统中的关键技术。然而,天线数目的增加会带来系统功耗的增加,资源的复用会引入形式复杂的干扰,导频污染会限制大规模天线系统性能的提升。针对这些问题,本文分析了大规模天线系统中的通信性能并研究了大规模天线系统中的功率控制方法。首先,研究了大规模天线系统的用户性能。首先在理想信道状态信息情况下,分别推导出了在最大混合比接收和迫零接收情况下的用户接收信干噪比统计表达式,并分析了两者之间的性能差异。其次,在非理想信道状态信息情况下,推导出了最小均方误差信道估计、迫零接收情况下的用户信干噪比表达式。然后,利用了高维信道向量的统计特点,对用户接收信干噪比的构成进行了定量的分析,得到了导频功率与干扰噪声间的线性规律。同时,对用户接收信干噪比关于用户导频功率进行了渐近性分析,得到了一个用户信干噪比的上界。最后,在导频污染严重的场景下,定义了每用户能效,并提出了一种可供参考的导频功率分配方法。仿真结果验证了用户接收信干噪比的实时结果与统计结果相吻合。然后,研究了基于标准干扰函数的大规模天线系统功率控制方法。通过利用高维信道向量统计特性、詹森不等式以及分式规划等近似变换操作,得到一个包含变量耦合的凸优化问题,而变量耦合会使得数值计算方法异常复杂。为了解决这类无法直接求取闭式解的问题,提出了基于标准干扰函数的功率控制方法,该方法求解得到一个关于功率的隐式表达式,然后进行迭代更新,标准干扰函数的固有性质保证了这个收敛过程会很快实现收敛,并会收敛到全局最优点。仿真结果验证了所提算法能够极快的收敛到穷搜法所实现最大能效点。最后,研究了基于粒子群算法和多目标进化算法的大规模天线系统功率控制方法。一方面,从能效优化角度出发,经过一系列变化操作得到一个凸优化问题,然后利用拉格朗日对偶方法和粒子群算法,通过简单的迭代计算,搜索得到最优能效对应的功率配置；另一方面,从多目标优化角度出发,提出了基于多目标进化算法的功率控制方法。首先建立了同时最大化吞吐量和最小化系统功耗的多目标优化问题模型,其次利用切比雪夫方法将多目标优化问题标量化,然后利用多目标进化算法求解出吞吐量与功耗的帕累托曲线上的点,最后根据系统的物理约束选定帕累托曲线上的点,并得到对应的最优功率配置。仿真结果验证了基于粒子群算法的功率控制方法能够收敛到全局最优点,基于多目标优化的功率控制方法能够实现吞吐量与功耗的最佳折衷。