大规模MIMO(Massive MIMO)技术,通过在基站端配备成百上千根天线,显著地提升了无线通信系统的频谱效率和能量效率。然而,由于时频资源的不足,在Massive MIMO系统中部分用户不可避免地需要重复使用同一导频序列,导致小区间同一导频用户之间的干扰,这一现象被称为导频污染。导频污染严重限制了Massive MIMO系统的性能。导频分配技术,通过选择复用同一导频的不同用户,能够有效地降低系统中相同导频用户之间的干扰。本文聚焦于TDD模式下大规模MIMO系统的导频污染问题,主要研究内容如下:首先,本文研究了Massive MIMO系统的导频污染问题。从MIMO技术的发展历程入手,引出了Massive MIMO技术,介绍了Massive MIMO系统的信道模型、信道估计过程以及上下行数据传输过程。在此基础上,分析了导频污染现象产生的原因及其对Massive MIMO系统性能造成的影响。然后,本文研究了基于用户位置信息的导频分配算法。针对传统导频分配算法在用户信道状态信息估计精确度与边缘用户公平性方面表现出来的不足之处,提出了一种改进的基于用户位置信息的导频分配算法。提出的导频分配算法按照用户与基站之间距离的大小给用户排序,从大到小依次为每个小区中的用户分配导频,分配导频时考虑系统中重复使用同一导频的所有用户之间潜在的相互干扰之和。仿真结果表明,提出的导频分配算法提升了用户信道状态信息的估计质量,同时提升了系统的最小上行可达速率,增加了用户之间的公平性。最后,本文研究了基于图着色理论的导频分配算法。通过分析有限天线数时两个用户潜在的相互干扰,构建了Massive MIMO系统的干扰图。在此基础上,提出了一种基于图着色理论的导频分配算法。提出的算法为用户挑选导频的准则为Massive MIMO系统新增加的干扰最小,从而降低了系统的整体干扰。仿真结果表明,提出的导频分配算法有效地改善了Massive MIMO系统的整体性能。