人们迫切需要一个高速率的无线通信系统来满足各种应用需求。大规模MIMO系统因其具有较高的频谱效率而成为一种最具有前途的技术。理论上已经证明:在信道状态信息(CSI)已知的情况下,大规模MIMO系统利用简单的信号处理技术就可以提供较高的总输出,然而,如果CSI未知,系统性能将会被极大地削弱。因此,信道估计的准确性对系统的通信质量有重要的影响。传统上利用基于训练的信道估计方法来获取信道信息。并且,已经证明该方法的准确性依赖于训练序列。通常,正交训练序列能够提供高质量的估计。然而,对多小区大规模MIMO系统来说,这种正交性消耗大量的资源。所以,人们不得不去考虑非正交训练序列。第一,论文主要针对非正交训练序列。假设系统有L个小区,每个小区有一个装备有M根天线的基站(BS)和K个单天线用户。论文在训练序列的总能量给定的条件下推导出了MMSE信道估计误差的方差的解析公式和它的下界。此外,论文提出了一种可以提高MMSE信道估计性能的非正交训练序列的设计准则。结果表明:如果训练序列的总能量固定,正交训练序列是最优的。这时,再继续增加训练次数并不能提高MMSE估计的性能。当训练次数小于小区的数目时,无论训练序列如何设计或者增大信噪比,MMSE估计误差都大于零,产生错误层(error floor)。根据以上设计准则,应该尽量使训练序列之间的相关性越弱。这时,训练序列的设计应该在Grassmann流形摆点上进行。最后,仿真验证了以上结论。第二,对于所考虑的系统,论文分析了导频污染对系统性能的影响。论文给出系统成对错误概率的公式。该公式分析引起错误层的主要原因是发送信号的“中心翻转”。也就是说,经过MMSE信道估计和解码操作后,接收信号的中心远离发送信号并落在错误区域内。而且,信噪比(SNR)越大,中心偏移的就越厉害。同时,证明了“中心偏转”的概率恰好是我们所说的错误层。第三,论文介绍了系统的一个等价发送接收方程。基于该方程,论文定义了“系统指标数”,并且推导出系统性能依赖于这些参数的结论。事实上,这些参数越大,系统性能越好。进一步说,在“系统指标数”都大于零的情况下,即使训练符号重复使用,当天线数M增大至无穷,系统错误层就会消失。以上这些结果同样都得到仿真验证。