大规模MIMO作为5G的关键技术之一,具有分辨率强、发射功率低以及抗干扰能力强等优点。但是大规模MIMO系统也存在导频污染严重的问题。采用大规模MIMO系统时,小区基站会接收到其他小区导频信号,由于导频信号在上行链路中负责信号的信道估计,因此导频污染问题也会影响到信道估计的准确性。论文针对大规模MIMO导频污染情况下的导频设计和信道估计做了研究和改进。(1)论文研究发现偶数长度Zadoff-Chu序列在满足循环位移之和为奇数条件时,互相关模值接近零值,从而可以提高接收信噪比。利用这一结论,设计出一种与其他奇数长度ZC导频序列不同的偶数长度ZC序列导频方案。为满足循环位移之和为奇数条件,提出了四类小区分区方法,该方法不仅能够有效的区分本小区信号和其他小区信号,而且增加了小区导频复用距离,降低了导频污染。(2)针对传统LS信道估计与MMSE信道估计方法在导频污染情况下有较大偏差问题,论文提出利用所设计的导频序列进行信道估计,可降低估计均方误差。同时根据所设计的偶数长度导频序列互相关模值近零的特点,在接收端进行导频信道估计时,只需要将接收信号与已知的导频信号做相关运算就能得到导频信道估计的结果,降低了信道估计的复杂度。(3)针对传统特征值分解(EVD)法进行半盲信道估计需要多余的导频开销来确定矩阵的问题,论文提出一种改进的SVD半盲信道估计方案,通过对接收信号以及发送信号的自相关矩阵进行SVD分解,配合导频信道估计结果,进行半盲信道估计,可提高估计准确性。论文采用偶数长度ZC码导频序列,配合所提出的四类小区分类法,在甄别小区信号的同时减少导频污染影响。在所提出的导频设计序列的基础上,论文提出的ZC导频信道估计方法,不仅精度较高,而且计算方便快捷。针对EVD方法进行半盲信道估计中的模糊矩阵问题,论文提出的改进的SVD半盲信道估计方法,提高了估计准确性和系统整体效率。