伴随着移动互联网技术的蓬勃发展,人们对未来高速率通信的需求也日益增加。传统通信技术无法满足未来通信的巨大需求,大规模MIMO(Multi-Input Multi-Output,MIMO)技术应运而生,该技术是5G通信的关键技术之一。大规模MIMO技术能够很明显提升系统的能量效率、频谱利用率和系统容量。能否获取准确的信道状态信息直接影响到大规模MIMO性能的好坏。大规模MIMO系统基站端的天线数量巨大,导频污染严重,信道状态信息获取困难,因此研究有效的信道估计方法就变得很重要。目前大规模MIMO系统的实现方式有两种:一种是通过在基站端部署均匀阵列来实现,另外一种是通过在基站端部署非均匀阵列来实现。相比基站端部署均匀阵列的大规模MIMO系统,基站端部署非均匀阵列的大规模MIMO系统可以大大减少天线数,降低系统复杂度,且能够提升频谱利用率和信道容量。本文是在以上两种大规模MIMO系统背景下进行角域信道估计方法的相关研究。首先,针对基站端部署一维均匀阵列的大规模MIMO系统,本文提出一种基于Butler变换的信道估计方案。先通过采用Butler矩阵和MUSIC算法求取角度信息,后通过传统的估计方法来求取信道增益信息,从而求取完整的信道状态信息。然后,针对基站端部署一维非均匀阵列的大规模MIMO系统,本文提出一种基于DFT变换的信道估计方案。先对接收数据作预处理,对处理后的数据作DFT变换,结合相位旋转来估计精确的角度信息,后通过传统的估计方法来求取信道增益信息,从而求取完整的信道状态信息。最后,针对基站端部署二维非均匀阵列的大规模MIMO系统,本文提出一种基于2D-DFT变换的信道估计方案。先对接收数据作预处理,对处理后的数据作2D-DFT变换,结合相位旋转估计仰角和水平角的精确信息,后通过传统的估计方法来求取相应的信道增益信息,从而求取完整的信道状态信息。本文对三种情况做了仿真实验,仿真结果与传统LS信道估计方法比较,性能有所提升。