无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）空中基站作为陆海空天一体化通信组网的重要组成部分,在应急通信、热点覆盖和业务分流等领域展现了强大的优势,有望在第六代移动通信系统（6th generation mobile communication system,6G）中发挥重要作用。为了充分利用空对地信道的视距（Line of sight,Lo S）特性,同时进一步提升无人机空中基站的传输速率,可在无人机上搭载毫米波大规模多入多出（Multiple-input multiple-output,MIMO）系统。由于无人机的储能受限,功耗问题成为其瓶颈,考虑到无人机大规模MIMO基站的发射功耗与波束成形算法、移相器分辨率和无人机位置三个因素密切相关,本文从以上三个方面对无人机大规模MIMO系统的低功耗通信技术展开研究。在波束成形算法方面,本文首先在传统的Saleh-Valenzuela（SV）信道模型中引入了视距概率与链路距离,使其更接近真实信道。然后基于模数混合波束成形（Hybrid analog and digital beamforming,HBF）架构,建立了多用户情况下最小化发射功率的数学模型,通过在基带处引入迫零（Zero-forcing,ZF）准则,将原问题转化为一个仅含模拟波束成形矩阵的次优问题,然后利用黎曼流形对该问题进行求解。最后,对算法的理论限、收敛性、发射功耗和波束方向图进行理论分析与仿真实验,验证了所提算法的良好性能。在移相器分辨率方面,本文首先基于实际移相器分辨率有限的特性,建立了以最小化发射功率为目标的混合整数非线性规划（Mix-integer nonlinear programming,MINLP）问题。然后将离散变量松弛为连续变量,结合特定初始化方案和回溯函数,提出了一种改进的混合波束成形算法。最后,对所提算法的发射功耗、运算复杂度、能量效率（Energy efficiency,EE）进行了仿真实验,通过与其他算法的对比,验证了所提算法的性能优势。在无人机位置优化方面,为了进一步降低无人机基站的发射功率,本文基于所提的混合波束成形算法,对无人机的滞空位置展开研究。首先建立了低功耗的无人机位置优化数学模型,为降低求解复杂度,利用无人机信道的高视距特性和角度域稀疏特性,将问题近似转化为可用KKT条件求解的凸优化问题。仿真结果证明了问题转化的合理性,验证了所提方案在性能上逼近最优穷举搜索法,兼具低复杂度和低功耗特性。