随着移动通信技术的不断发展及通信系统的业务需求不断增长,大规模多输入多输出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）技术得到了学术界和工业界的广泛研究。在大规模MIMO通信的过程中,统计信道状态信息（CSI,Channel State Information）被应用在信道估计、下行预编码、用户分组等各个环节。本文主要对大规模MIMO系统中几类典型统计CSI的估计方法以及非理想条件下信道的下行鲁棒传输方法进行研究,进而将其拓展应用到跨频段通信系统中,提升跨频传输性能。首先,研究了大规模MIMO信道中统计CSI的获取方法,基于信道的空间域模型,提出了路径数目、入射方向等角度域参数的估计方法。同时,将最大熵作为优化目标,在基站侧配置均匀线阵（ULA,Uniform Linear Array）和均匀面阵（UPA,Uniform Planar Array）的情形下,分别使用自回归和迭代的方法求解符合条件的角度谱,仿真证明了最大熵谱相比传统谱估计结果具有更高的谱分辨率。另外,还研究了离散角度域能量分布,即角度域能量耦合矩阵的估计方法,提出了最大熵法和一种适用于任意天线阵列排布的相关正交匹配追踪（COMP,Covariance Orthogonal Matching Pursuit）算法估计该参数。其次,研究了大规模MIMO系统下行预编码传输方法,首先简述基于瞬时CSI的传统线性预编码方法,并使用Minorize-Maximize（MM）算法和拉格朗日乘子法,推导出和速率最大化预编码方法。之后,针对非理想条件下线性预编码性能下降的问题,对不同信道估计方法的估计误差分别建模,同时借助一阶马尔可夫模型对信道过时误差进行建模,利用统计CSI将两类误差联合表示,并应用到和速率最大化预编码设计中,实现下行鲁棒传输。仿真结果表明,鲁棒预编码相比传统线性预编码方法具有显著的性能增益。最后,将鲁棒传输方法推广到跨频段通信系统中。利用跨频段系统中不同频率信道的关联性,基于传统的三次样条插值和自回归模型,在基站侧配置ULA和UPA两种阵列情形下,提出不同频点之间协方差矩阵的相互外推方法,进而基于外推的协方差矩阵,将鲁棒预编码方法拓展运用到跨频通信系统中。仿真结果表明,所提线性外推的方法相比传统插值方法具有较好的性能,且计算复杂度低;所提出的跨频协作鲁棒预编码相比传统预编码矩阵指示（PMI,Precoding Matrix Indicator）方法具有更好的性能,进而揭示了跨频协作的可行性。