与传统多用户MIMO系统相比,大规模MIMO系统通过提高基站的发射天线数目,增大系统的容量以及降低发射系统发射功率,可以满足第五代移动通信对于频带效率和能量效率的高需求。但是在考虑电路功耗时,更多的发射天线数目意味着更多的射频单元、更大的能量消耗,使得导致系统能量效率的降低。这就导致了系统频带效率与能量效率的矛盾。本文主要是通过合理选择合适的发射天线数目以及合适的发射功率来优化系统的频带效率以及能量效率。论文的主要工作如下:推导了包含大尺度衰落迫零以及最大比发送预编码下的大规模MIMO系统的容量公式,利用容量公式写出了系统频带效率、能量效率表达式,在此基础上分析了系统频带效率与能量效率的关系。利用得到的系统频带效率和能量效率的关系,并结合多目标优化的概念,分析了系统频带效率、能量效率的优化,也就是帕累托最优关系。讨论了与该帕累托最优关系对应的工作点,也就是可以控制系统工作状态的参数,这里通常采用的是发射天线数目和发射功率值。提出了三种算法求解该帕累托最优关系和工作点,分别是:粒子群直接求解算法,基于加权和的粒子群算法,基于NBI的粒子群算法。这三种算法各有其特点,粒子群直接求解算法利用的是帕累托的概念,理解起来容易,但是很难得到工作点。基于加权和的粒子群算法实现起来比较简单,但是求得的解不均匀,且存在漏解的情况。而基于NBI的粒子群算法是三种算法中最好的,可以找到任意间隔的均匀解。进一步考虑了用户的影响,分析了用户数目和用户间功率分配对系统频带效率、能量效率的影响。通过用户间功率分配,对帕累托优化曲线有一定的改善作用。