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随着智慧城市,智能驾驶,工业4.0时代的提出,一个万物互联的世界即将到来,随时随地获取信息,感知情境,智能互动,虚拟现实,真正的远程医疗都将成为现实。然而就现有通信技术来说,还远远不能满足这些未来通信场景对于低功耗,高速率,大容量以及移动接入低时延的需求。因此5G就必须提前登场。在近年来的研究中,作为未来5G关键技术,大规模MIMO的滤波器组多载波技术(FBMC)逐渐成为研究热点,本文围绕大规模MIMO-FBMC系统的信道估计、导频能源效率以及下行链路的预编码器技术,进行了深入的探索与研究。以下为本文的主要研究工作:首先,本文针对大规模MIMO-FBMC系统中信道中导频虚部干扰的问题,分析了虚部干扰量的分布特征,给出了一种基于离散导频的信道估计方案,该方案考虑对导频的虚部干扰区域进行分块划分,对不同干扰区域使用不同的干扰抑制策略,从而实现了对干扰量的有效抑制,减轻了导频的虚部干扰,提升了大规模MIMO-FBMC系统的传输可靠性。其次,针对大规模MIMO-FBMC信道估计方案中存在的导频能源效率低下问题,研究了导频能源效率和信道估计性能之间的关联,对导频能源效率和信道估计性能进行联合优化设计。仿真表明,该优化方案在满足信道传输性能的前提下,降低了信道估计过程中导频的额外功率消耗,提高了大规模MIMO-FBMC系统中导频能源效率,满足了系统性能的需求。最后,给出了频率选择性信道下多用户大规模MIMO-FBMC的系统模型。在此基础上,讨论了下行信道预编码和均衡器设计中所存在的问题。给出了基于信号加扰噪声比(SINR)的预编码和均衡器迭代优化方案。该方案以最大化SINR为迭代优化目标,在给出初始均衡器和迭代终止阀值的前提下,通过交替更新预编码器和均衡器以使系统获得最大SINR值,从而有效抑制了用户干扰和载波间干扰,降低了系统的误比特率,保证了频率选择性信道环境下的用户通信质量。