Massive MIMO技术利用空间复用特性,在同一时频下,与地理位置不同的终端进行通信,可以提升系统频谱效率。针对多节点Massive MIMO系统的发射端,本论文做了如下三方面的研究工作。(1)针对稀疏阵列方向图较窄的主瓣宽度、存在较高旁瓣的问题,提出了用联合遗传算法和凸优化算法去优化稀疏阵列方向图的方案。该方案利用遗传算法确定阵列位置,再利用凸优化算法得到阵列激励矢量。仿真结果表明,该方案能使阵列方向图在指定方向具有期望的主瓣宽度和较低的旁瓣。(2)针对Massive MIMO系统中高维度的信道矩阵会使得RZF预编码矩阵求逆存在很高的运算量等问题,研究了矩阵求逆的估计算法。为了提高估计的精度,提出修正的基于截短Taylor级数展开的RZF预编码算法。在建立估计矩阵与原矩阵逆误差模型后,经过公式推导,获得了优化的参数,得到修正的基于截短Taylor级数展开RZF预编码表达式。仿真结果表明在瑞利信道下,提出的算法在低信噪比时系统误码率性能逼近传统RZF预编码系统的性能。(3)针对多节点Massive MIMO系统的频谱效率受到多种因素影响的情况,研究了天线阵列空间相关性和信道多径对系统频谱效率的影响。在天线阵列具有空间相关性时,对比了等功率分配时不同预编码的系统频谱效率;在发射功率受限、各节点信号具有一定的信干比条件下,提出了一种功率分配算法,使得系统频谱效率总和最大化。仿真结果表明,与平均功率分配方式相比,提出算法的频谱效率有了明显的提升。在信道存在多径时,建立SCM信道的多节点Massive MIMO系统模型。仿真结果表明,在等功率分配下,随着发射端天线数的增加,频谱效率增加且增加的趋势变缓。