物联网与移动互联网的蓬勃发展催生新一代无线通信网络的变革升级。一方面,无线信号传输质量主要依赖其物理信道特性,建立对通信环境准确抽象的信道模型是无线通信系统性能分析及优化设计的重要环节,然而,传统信道模型在精确性、复杂性和移植性方面各擅胜场,且大都面向传统蜂窝网络,缺乏对多元化散射场景特征准确表征的有效手段,对移动物联网场景中物-物无线通信信道兼容性弱。另一方面,作为第五代移动通信网络（5th generation mobile networks,5G）物理层变革性技术之一,大规模多入多出（multiple-input multiple-out,MIMO）技术通过部署更大数目的天线阵列以深度挖掘空间自由度,在进一步提升通信系统频谱效率、能量效率及鲁棒性等方面具有巨大潜力。精确获取信道状态信息（Channel state information,CSI）是实现大规模MIMO性能优势的关键。时分双工（Time Division Duplexing,TDD）模式下蜂窝网络及新型去蜂窝网络存在导频污染;频分双工（Frequency Division Duplexing,FDD）模式下天线维度扩展造成信道反馈开销过大;上述问题严重影响CSI获取过程,制约了大规模MIMO系统的平滑部署和兼容实现。本文着眼于上述问题,针对无线信道建模与大规模MIMO信道状态信息获取关键技术展开深入研究,研究内容和具体工作如下:1)面向移动物联场景的多天线信道建模研究。围绕移动物联场景差异化特征,综合考虑信道模型精度、复杂度和自适应性,采用基于几何随机信道建模方法提出了一种新型三维多天线信道模型,结合天线部署及散射体分布特征,引入三维双球模型及椭球模型分别表征近、远端散射体多径效应,导出理论模型下信道空-时相关特性和空-多普勒功率谱密度,并分析了模型参数对信道相关性的联合影响效应,最后,采用有效参数计算方法,建立信道仿真模型,极大提高了多天线无线通信信道理论分析及仿真效率。2)TDD模式下蜂窝网络大规模MIMO系统导频污染抑制研究。导频污染是制约TDD模式下大规模MIMO系统容量进一步提升的瓶颈因素。针对传统分数导频复用方案以用户因素作为中心-边缘边界划分唯一依据的欠缺,设计了用户干扰易感性的衡量指标;创新性地将复用导频的分配过程视为图切割,并将导频分配优化映射至图论中最大k割问题求解,最终提出一种基于分数导频复用-最大k割的导频分配方案。仿真结果表明,该方案显著降低了系统导频污染水平并增强了蜂窝系统通信服务质量公平性。3)TDD模式下去蜂窝网络大规模MIMO系统导频污染抑制研究。导出去蜂窝大规模MIMO系统上、下行频谱效率表达式;定义面向去蜂窝网络拓扑结构的用户间潜在导频污染严重性衡量指标,构造动态加权导频污染图并求其最大k割解,实现全局导频分配优化;引入导频功率控制系数,提出基于麻雀搜索算法的导频数据功率联合控制方案,并基于Logistic混沌映射及自适应t分布变异策略改进算法,提高算法最优解搜索能力及收敛速度。4)FDD模式下大规模MIMO系统信道压缩反馈研究。针对大规模MIMO天线维度扩展造成信道反馈开销过大的问题,提出一种基于稀疏学习的信道压缩反馈策略,采用递归最小二乘算法学习训练样本CSI稀疏结构,通过连续执行稀疏基更新构建信道稀疏特征自适应字典;此外,针对训练结果及收敛速度对初始字典敏感问题,引入自适应遗忘因子。仿真结果表明,提出的方案在压缩效率和重构精度方面具有优异性能。