大规模多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）和正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）作为第五代通信系统中重要的技术,能够提供更高的传输性能和更好的服务质量,大规模多用户（Massive Multi-User,MMU）-MIMO-OFDM系统结合两者的优势,具有更广阔的应用前景。而OFDM技术作为一种多载波调制技术,当不同载波相位相同或相近时容易导致信号的包络起伏较大,进而导致信号的峰值平均功率比（Peak-to-average power ratio,PAPR）较高。使用较大反馈的功率放大器可以抵抗高PAPR的影响,但增加了数模转换器和模数转换器的复杂性,同时要求发射机内放大器具有较好的线性。在实际系统中,大规模MIMO技术要求基站使用低功耗的射频功率放大器,这就迫切需要使用更加有效的方法来降低系统中的PAPR。为解决以上问题,本文在大规模多用户MIMOOFDM系统下行链路中,设计三种抑制信号峰均比的算法。（1）由于大规模MIMO技术的使用,基站通常配置大规模天线阵列,大量天线服务于较少的用户设备,此时基站端执行预编码具有较大的自由度。将抑制信号的峰均比作为目标函数,多用户间干扰作为约束条件建立成非凸的优化模型,通过对目标函数进行凸替代和对等式约束的放松,将非凸问题转换为凸优化问题,在加速近端梯度方法（Accelerated proximal gradient method,APGM）基础上,设计了一种低复杂度的PAPR抑制算法求解凸优化问题,设计的方法简称APGM-Based算法。通过仿真实验,APGM-Based算法经过一定的迭代次数后能够达到收敛,APGM-Based算法优化后的信号具有较低的峰均比,且保持较好的误符号率性能,不会产生带内干扰和带外辐射。（2）在上述模型的基础上加入基站天线的发射功率作为约束条件,设计一种基于交替方向乘子法（Alternating Direction Multiplier Method,ADMM）的低复杂度PAPR抑制算法,简称ADMM-Based算法。由于APGM-Based算法求解的模型对目标函数及约束条件都进行了放松,而ADMM-Based算法求解的模型只对目标函数进行了凸替代,并未放松约束条件。仿真结果表明,ADMM-Based算法对发射信号PAPR具有很好的抑制作用,保持较低的误符号率。通过选择适当的参数值,ADMM-Based算法对系统的峰均比、带外散射和带内干扰都有较强的抑制作用。同时发射功率约束的加入,使得ADMM-Based方法还具有较低的发射功率增量。（3）在ADMM算法基础上设计线性化ADMM（Linear Alternating Direction Multiplier Method,LADMM）算法抑制大规模MU-MIMO-OFDM系统的PAPR,设计的算法简称LADMM算法。与APGM-Based算法和ADMM-Based算法将非凸模型转化成凸模型进行求解不同,LADMM算法直接对非凸问题进行求解。使用LADMM算法求解可以避免高维度矩阵的求逆运算,极大的降低计算复杂性。仿真结果表明,LADMM算法具有很好的抑制PAPR效果,同时保持较低的误符号率,对带内干扰和带外辐射具有较强的抑制作用。此外,在基站很难获得完美的信道状态信息时,LADMM算法对信道估计误差具有较好的鲁棒性。