为了满足第五代移动通信技术(5G)对高传输速率的需求,大规模MIMO技术成为当前的研究热点。它通过在基站端部署大规模天线阵列,可以有效地提升系统频谱效率与能量效率。相比于传统单发多收的大规模MIMO系统,多发多收的大规模MIMO系统可以获得更高的发射增益。然而因为基站端需要配置大量天线,所以这种大规模MIMO系统存在着硬件成本过高、功率消耗过大等问题。这给大规模MIMO系统的实际部署带来了极大的困难。因此,如何在提升多发多收大规模MIMO系统误码性能的同时降低电路成本及功耗值得深入研究。本文主要工作如下:1、本文从如何提升系统误码性能、降低系统成本及功耗的角度出发,以多发多收的大规模MIMO系统为研究对象,设计了采用Alamouti编码方式实现分集传输的结构,并在基站端采用低精度量化技术有效地降低了系统成本及功耗。首先,得到在莱斯衰落情况下系统的上行频谱效率表达式,然后,借助随机矩阵理论,对表达式进行近似推导,得到近似表达式,再基于近似式进一步分析系统中各个参数对系统可达速率的影响。理论推导和仿真结果表明,多发多收的大规模MIMO系统可以采用Alamouti编码实现误码性能的提升,同时,引入低精度量化技术可以有效降低系统功耗及成本。而且随着基站端接收天线数的不断增加,系统容量也逐渐增加。当天线数足够大时,低精度量化所引入的误差可以忽略不计。这可以有效弥补低精度量化所带来的系统容量损失。2、低精度量化技术虽然可以极大地降低系统成本与功耗,但是纯低精度量化的结构也带来了一系列问题,如相关的信号处理算法不再适用、信道估计困难等。针对以上问题,本文提出了采用混合量化结构来改善系统性能的方法,即在接收端保留一部分高分辨率ADC采用轮询方式进行信道估计,从而增加信道估计的可靠性。借助随机矩阵理论,推导出基于混合ADC结构和Alamouti编码的大规模MIMO系统频谱效率的近似表达式。再基于近似表达式研究量化比特位数、接收天线数等多个参数对系统性能产生的影响。理论推导和仿真结果表明,同纯低精度量化结构相比,在Alamouti编码的大规模MIMO系统中采用混合ADC结构可以实现更好的性能,同时可以有效地降低系统成本和硬件电路的复杂度,而且通过配置不同量化精度的ADC也可以得到系统频谱效率与能量效率的更优折中。综上所述,本文针对多发多收的大规模MIMO系统,提出了采用Alamouti编码方式实现分集传输的结构,并在基站端采用了低精度量化技术,有效地提升了系统的误码性能、降低成本及功耗。