大规模多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）技术利用其丰富的空间自由度能够提高系统容量、降低通信时延、抑制选择性衰落效应、提升抗干扰能力、增强系统鲁棒性。在大规模MIMO系统中，基站需要通过获取信道状态信息（channel state information,CSI）来执行上行（uplink,UL）接收检测和下行（downlink,DL）发射预编码，而在移动通信应用中，复杂的电波传播环境导致信道相干时间很短，无法提供基于导频辅助信道估计所需的正交导频数量，用户之间导频复用不可避免。导频复用形成的导频污染（pilot contamination,PC）会造成信道估计偏差，其影响大于高斯白噪声。本文秉持“抑制”导频污染旨在有效控制“污染源”理念，研究大规模MIMO系统中的导频污染抑制技术。主要针对多小区和无小区（cell-free,CF）两种大规模MIMO系统，通过分析导频污染的成因，从导频分配角度研究抑制导频污染的算法。具体研究内容包括：
　　①针对多小区大规模MIMO系统，从部分导频复用角度研究导频污染抑制算法。首先借鉴文献[1]提出的软导频复用思想，依据系统可用的正交导频资源，设计一种基于用户分组的导频分配算法：联合大尺度衰落和用户与基站间的空间距离，将用户划分为导频污染较轻的中心组用户和导频污染较重的边缘组用户，中心组用户依据极角大小逆时针方向顺序复用导频，减少中心组用户的性能损失，边缘组用户分配正交导频。进一步针对导频资源较丰富的特殊应用场景，引出一种基于大尺度衰落的导频分配算法：依据大尺度衰落完成用户分组，导频分配方式与基于用户分组的导频分配算法保持一致。仿真结果表明，所设计的两种算法能够利用用户的空间位置信息动态调整边缘用户规模，在可容忍的干扰范围内节省导频资源，提高上行链路可达和速率。
　　②针对无小区大规模MIMO系统，设计一种基于K均值聚类的导频分配算法。首先，为避免用户与“无效”接入点（access point，AP）通信，采用“以用户为中心”的虚拟小区划分方法，用户依据大尺度衰落对AP进行选择，形成为特定用户提供服务的特定AP集合；然后，联合多个特征确定K值和选择初始质心，对用户进行聚类；最后，基于用户聚类结果，同簇用户分配正交导频，簇间用户复用导频。所设计的算法从空间角度避免用户间导频复用形成的相互干扰，提升信道估计性能，提高系统上下行吞吐量。