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随着移动互联网的蓬勃发展,数据业务流量呈现爆炸式的增长趋势,人们对于移动通信质量的要求越来越高。由于LTE(LongTerm Evolution)标志的4G移动通信技术在未来很难满足我们对于移动通信系统高传输速率和低时延的高标准要求,因此越来越多的人开始了对5G新技术的研究。大规模天线(Massive Multiple-input Multiple-output,Massive MIMO)技术是5G系统中的关键技术之一,对于整个系统性能的提高有重要的推进作用。能源问题一直是制约人类社会可持续发展的一个“绊脚石”,在社会进步的同时,各行各业对于节能减排的需求愈演愈烈,在我们无线通信领域也不例外。在5G系统中,能效(Energy Efficiency,EE)问题成为衡量系统性能的一个重要指标,因此,对大规模天线系统能效的讨论也成为了 5G研究中的一个重要课题,也是本研究中的一个研究重点。大规模天线技术虽然能够提升系统的容量,但是同时会大幅度提高系统的复杂度,甚至有可能使得系统能效不增反降,而优秀的天线选择可以在不怎么牺牲系统容量的前提下大幅度降低系统复杂度并提升系统能效。因此,结合大规模天线系统能效的问题,论文也将展开对天线选择算法的研究。首先,论文研究了大规模天线系统中的能效和天线选择的理论。研究并讨论了通信系统中能效的概念,以及大规模天线系统中能效研究的重要性和难点;对于传统MIMO和大规模天线系统中天线选择技术进行了讨论与对比。其次,根据平均互信息的概念和实际的电路损耗模型,论文对大规模天线系统的能效进行建模,并且根据发射天线数和发射功率两个变量形成了一个能效优化问题,通过数学推导和仿真验证对该优化模型展开了详细的论述,并且给出了大规模天线系统中发射天线数和发射功率与能效之间的关系以及联合优化算法。再次,本研究讨论了在发射端天线性能已知的情况下的天线数选择算法,以及天线性能未知情况下的天线数和天线集联合选择算法。根据系统能效最优的准则研究了两种情景下的大规模天线系统的天线选择算法,并分析其复杂度;数学推导和仿真结果证明并验证了本研究所提出的联合选择算法的可行性及优越性。论文最后对整个研究进行了总结,并对以后的研究难点进行了展望。