面向2020年的第五代移动通信系统（5G,Fifth Generation Mobile Communication Systems）需要解决多样化应用场景下差异化性能指标带来的挑战。作为5G无线传输领域和无线网络领域中关键的使能技术,大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术和密集异构网络技术的融合能够满足无缝广域覆盖和高可靠性传输场景,同时保证了在热点高容量场景中用户极高的数据传输需求和边缘用户的服务体验。在异构网络中,通常采用随机点过程建模基站和用户的位置,并利用随机几何理论分析用户中断概率性能。然而,该分析方法在处理部署有大规模MIMO基站的场景时无法获得可分析的性能表达式。此外,大规模MIMO基站的引入加强了整个网络的异构性,新型小区关联方式应运而生,上下行解耦允许用户在上下行分别接入不同基站,可以有效地提升解耦用户上行性能,并且为灵活的负载均衡创造了条件。解耦异构网络中信道获取方法和下行性能分析与提升等重要课题仍有待研究。鉴于此,本论文基于大规模MIMO异构网络架构,开展了大规模MIMO异构网络建模及性能分析和大规模MIMO解耦异构网络中信道估计理论及多小区解耦系统传输设计的研究。主要研究内容和成果简述如下:首先,研究了大规模MIMO异构网络的建模和上行频谱效率。利用随机几何理论建立了双层大规模MIMO异构网络模型,其中宏基站位于每个蜂窝小区的中心,低功耗小站和用户依据独立的齐次泊松点分布散落在宏小区中。结合随机几何理论和随机矩阵理论,推导得出宏基站用户上行频谱效率的下限,并在宏基站天线数远大于服务用户数的条件下获得频谱效率的近似闭式解。该表达式直观地展示了上行频谱效率与各系统参数之间的关系,为之后以频谱效率等为评价指标的系统提供了理论分析框架。通过对频谱效率近似表达式的分析以及数值仿真的验证,得出以下结论:部署更多的天线、更密集的用户将有效地提升频谱效率;在满足基站天线数远大于服务用户数时,令用户密度无限增长,频谱效率最终将趋于一个由天线数和路径损耗指数确定的值;当无限增加基站天线数时,频谱效率增长速率将趋缓至零,若天线数和用户数按一定比例无限增长时,频谱效率可趋近于线性增长。然后,研究了大规模MIMO解耦异构网络中解耦用户的下行信道估计方法。提出了考虑不同基站配置的改进型小区关联策略,并根据解耦异构网络的特点为解耦用户设计了一种基于数据辅助的下行信道估计方法。在该方法中,上行基站（一般为小站）将用户上行译码数据连同BER（Bit Error Ratio）估计值通过光纤回传至解耦用户的下行基站（一般为宏基站）,下行基站利用已知导频序列和上行译码数据联合估计出解耦用户的下行信道,充分挖掘用户上行数据信号中所隐含的信道信息,从而提升信道估计的准确性。首先,给出了一种基于随机矩阵理论和矩匹配方法得到上行数据BER的快速估算方法,根据BER值建立了采用二进制相移键控（BPSK,Binary Phase Shift Keying）调制的上行数据差错模型。接着,推导出数据辅助的最小均方误差（MMSE,Minimum Mean Squared Error）信道估计矩阵的具体形式及其归一化均方误差（NMSE,Normalized Mean Squared Error）的渐进表达式。理论分析和数值仿真结果表明:数据辅助信道估计在任何情况下均可获得比传统方法更优的NMSE性能;增加上行数据功率和上行数据长度可以提升数据辅助方法NMSE性能;在无译码差错场景下,数据辅助方法的NMSE仅取决于上行导频和上行数据时隙发射所有符号的总功率;数据辅助方法能够有效地提升解耦用户和宏站用户的下行速率。最后,研究了多小区大规模MIMO解耦异构网络的传输设计问题。分析了解耦用户在多小区解耦异构网络中的特殊位置导致其下行性能不佳,可类比于多小区蜂窝同构网络中的边缘用户。为此,根据多小区解耦异构网络的特点,设计了一种基于多小区数据辅助信道估计和迫零干扰消除（ZF-IN,Zero-Forcing Interference-Nulling）的传输方案。该方案中,将单小区中数据辅助方法拓展至多小区场景,给出含有导频污染情况下多小区数据辅助信道估计矩阵的形式及其NMSE渐进表达式。ZF-IN预编码方案将基站传统下行ZF预编码矩阵投影至上行接入该基站的解耦用户上行估计信道矩阵的零空间中,近似消除了基站下行信号对于上行接入该基站的解耦用户的干扰。该方法仅利用已知的解耦用户上行估计信号,在不进行协作和信息交换的情况下,完成了对解耦用户下行最强层间干扰的消除。随后,利用数据辅助方案估计的信道,推导出所提传输方案的用户下行可达速率表达式。仿真结果表明,尽管小区间干扰和导频污染使得数据辅助方法带来的增益受损,其NMSE性能仍大幅领先于传统方法,并且能有效提升解耦用户和宏站用户的下行速率;利用增加上行数据功率和长度的方法提升用户下行速率存在极限,此时,通过ZF-IN预编码消除部分下行干扰,使得解耦用户下行速率得到进一步提升。