大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术作为第五代移动通信网络(5th Generation Mobile Networks,5G)的关键技术之一,通过在基站部署几百几千根天线阵列来获得更高的空间自由度,从而有效地提高了频谱效率和能量效率。在时分双工(Time Division Duplex,TDD)模式下,利用信道互易性对上行信道进行信道估计来获得信道状态信息(Channel State Information,CSI),这往往依赖于上行链路导频信号的正交性。但是,在实际通信系统中,信道相干时间是有限的,系统中正交导频的数量也是有限的,所以不同小区的用户不可避免地复用同一个导频,从而造成了导频污染。目前,导频污染已成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈问题。导频分配是降低大规模MIMO系统导频污染的有效手段之一,因此本文将结合机器学习中的算法,从导频分配的角度,展开研究。主要研究工作如下:(1)以单目标小区为研究对象,将目标小区用户的导频分配看作是用户与导频的一对一匹配问题。以在保障系统弱用户的服务质量(Quality of Service,QoS)需求的同时提升强用户上行链路可达和速率,使系统和速率得到整体提高为目标,提出一种低复杂度的基于匹配算法的分组导频分配方案。利用大尺度衰落系数来衡量用户的信道质量,然后依据用户信道质量将目标小区用户分为弱用户组和强用户组,对弱用户组采用最小-最大匹配方法进行导频分配。通过匈牙利算法的引入,设计了能够保障强用户组公平性的导频分配方法。仿真结果表明,与分组导频分配方案、智能导频分配方案、匈牙利算法导频分配方案相比,所提方案的系统性能得到了有效提升,且复杂度较低。(2)以多小区为研究对象,将多小区用户的导频分配看作是为图的顶点进行一一着色的问题。结合图着色理论和注水算法的优势,设计了一种基于加权图着色的导频分配优化方案,以整体提升系统总和速率。首先,以用户最大上行信干噪比为目标函数。然后,通过边权值来反应用户的污染程度。边权值越大,边权值所在边的两个用户的导频污染越严重。将用户看作顶点,导频看作颜色,不同小区用户之间的相互干扰程度看作为边权值,构建边权值干扰图。最后,采用注水算法,为最小边权值所对应的用户优先分配污染程度最小的导频。仿真结果表明,与加权图着色导频分配分配方案和基于匹配算法的分组导频分配方案相比,所提方案系统可达和速率得到了提升。