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Massive MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术由于能够显著提高频谱效率和能量效率等特点迅速成为了通信领域的研究热点,然而一直困扰着蜂窝通信系统的小区边缘用户的性能问题并没有因为基站端的大规模收发天线而得到有效解决。多点协作传输(Coordinated Multiple Points Transmission/Reception,Co MP)技术是消除小区间干扰,提高小区边缘用户性能的重要手段。干扰对齐技术作为Co MP技术的一种实现形式,近年来被认为是消除小区间信号干扰的有效方法。同时,考虑到大规模MIMO系统由于天线数目较多带来的信号处理复杂度上升的问题,天线选择技术得到了广泛的研究和关注。本文针对以上技术所做的主要研究如下:本文首先介绍了大规模MIMO系统、天线选择技术和干扰对齐技术的基本原理,并从理论上分析了大规模MIMO系统的频谱效率和能量效率。接着详细介绍了天线选择技术所依据的两种基本准则和几种经典天线选择算法,以及常见的线性干扰对齐和分布式迭代干扰对齐算法。然后,本文研究了天线选择技术在线性干扰对齐系统中的作用和影响,分析了基于最大化信道容量、最大化等效信号空间之间的弦距离、最大化接收信噪比以及特征值等准则的基于干扰对齐的天线选择算法,并且针对上述几种算法进了仿真分析,评估了几种算法的性能。之后,将干扰对齐和天线选择技术相结合运用于大规模MIMO下行传输,解决小区边缘用户的干扰问题,并优化了基于最大接收信噪比的预编码向量选取,提出一种较低复杂度的天线子集搜索方法。同时,在上述基础上考虑了一种基于均等用户服务质量的动态功率分配算法。通过仿真分析,本文所提算法相对原始算法虽然在系统可达率性能上的提升不大,但在误码率性能上有较大的提升,在高信噪比时约有2-3d B的性能提升。最后,为了在消除干扰的同时获得分集增益,在干扰对齐的基础上引入了Alamouti编码。首先分析了Alamouti编码以及基于2天线Alamouti编码的干扰对齐算法,并推导了该算法的系统可达率和接收信噪比性能表达式。然后改进该算法并用于大规模MIMO系统上行传输,并充分利用大规模MIMO的大量接收天线提高了接收分集增益。同时仿真结果表明,相对于最大信干噪比算法,在相同的误比特率指标下本文改进算法可以减少约1/3的接收天线数目,大大降低系统复杂度。