人们对于移动通信的有效性及可靠性的要求越来越高。5G要求容量提升1000倍。为满足此需求,大规模MIMO已成为公认的关键技术。然而,在大规模MIMO场景下,采用传统MIMO的全数字预编码技术不现实。因为大量的天线需要大量的射频链路与移相器,导致高昂的硬件成本和大量的能耗。混合预编码技术可以降低大规模MIMO的硬件成本和能耗。本文研究大规模MIMO混合预编码技术的能效问题。首先,本文建立了包含计算功率在内的大规模MIMO基站下行链路能效模型。随着基站在基带需要处理更多的数据流量,大规模MIMO系统中,用于计算的功率快速增长。本文建立了计算功率模型,包含线性处理功率,信道估计功率和信道编码功率。更进一步,本文建立了包含计算功率在内的基站能效模型。据作者所了解,这是第一个综合考虑了通信功率和计算功率的大规模MIMO混合预编码研究工作。然后,本文假设小区内用户间无干扰,提出了在子阵列结构上的能效联合优化算法。为了使多用户大规模MIMO系统的能效最大化,本文求出了大规模MIMO系统能效上限,并以它为逼近目标,求出了基带预编码和射频预编码的局部最优解。仿真结果显示,本文提出的算法优于经典算法。最后,本文假设小区内用户间存在干扰,提出大规模MIMO能效的优化算法。并且,考虑到成本是工业界重要的考虑因素,本文建立了混合预编码的成本效率评估模型,综合可达速率、硬件成本与能耗成本,从成本效率角度对比分析了大规模MIMO全连接和子阵列结构。仿真结果显示,本文提出的算法能有效提升大规模MIMO基站的能效与成本效率。