近些年移动互联网用户数和移动终端数量正快速增长,移动互联网用户对高清视频等高质量的服务的需求逐渐提高,这给现有的无线通信系统和技术带来了巨大的压力。为了缓解压力,下一代无线通信系统中使用的频率带宽和天线数量都会大幅增长,Massive MIMO、毫米波等技术大幅提高了能量的效率和频谱的效率,但这给通信系统的硬件设计引入了一些新的挑战。这些挑战中,有关于ADC的功率消耗就是一个急需解决的重要问题。低位宽的,特别是1-bit位宽的ADC彻底改变了通信的理论和应用。在本论文中,我们采用广义互信息来衡量信道输出端经过低位宽量化的Massive MIMO系统的性能。广义互信息的物理意义是系统在给定了输入的码元分布和解码方式下的速率:如果发送信号速率低于这个速率,全体码本统计意义上的平均解码错误概率随着码长趋于无穷变为0;相反地,如果发送信号速率高于这个速率,解码错误概率随着码长趋于无穷变为1。基于高斯码本和最近邻解码,我们得出了一个有关于通信系统收发端的失真的等效关系,这个等效关系验证了基于GMI的有效信噪比和基于Bussgang理论推导出的启发式的信噪比形式上相等。物理上,量化过程使用ADC来实现,但是ADC的非线性特性给分析带来了困难。加性量化噪声模型(AQNM)是一个广泛使用的近似描述量化过程的强分析性模型。所以我们采用加性量化噪声模型来近似分析系统速率,并与实际量化系统的可达速率进行对比。仿真结果显示,基于加性量化噪声模型的近似速率和量化系统的可达速率在单用户场景中差异较大,但是这个区别可以通过在加性量化噪声模型中考虑量化噪声矢量之间的相关性最终取得一致性。广义互信息的一般解析式涉及到接收机,量化输出矢量的协方差矩阵,量化输出矢量和发送信号的相关矢量。我们在量化系统中采用一种低复杂度的接收机,以降低系统开销。仿真结果表明这个低复杂度的次优接收机带来的性能增益在BER和系统速率角度均接近最优的接收机。