大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术因其潜在的优势而得到了广泛的研究。研究结果表明,准确的信道状态信息(CSI,Channel State Information)是充分发挥其技术优势的重要条件之一。一般情况下,接收端基于导频信号(pilot signals)进行信道估计以获取CSI,这也导致导频信号会直接影响CSI的准确性。事实上,要想保障CSI估计的准确度,通常要求系统中所有用户的导频信号均相互正交。然而,这种正交性的实现会消耗大量的资源。考虑到频谱资源和信道相干时间的限制,研究者们采用了导频复用的方法,即不同小区中的用户使用同一导频信号,而同一小区中的用户则保持导频信号的正交性。对于导频复用的情况,由于接收端不能够准确地区分目标小区和干扰小区的导频信号,因而抑制了信道估计精度的提升,进而导致系统性能的下降。这种现象被称为导频污染(pilot contamination),其最直接的影响就是系统在数据解码时会出现错误平层(error floor)。针对存在导频复用的大规模MIMO上行传输系统,本文对系统中的导频污染进行了详细的研究分析并给出相应对策。具体的研究成果包括以下方面:第一方面,论文揭示了导频污染导致错误平层产生的深层原因,基于对“中心翻转”事件的详细分析,由此给出了系统错误平层的估计公式。第二方面,基于一个等效的信号发送-接收方程及相应的“系统指标数”这一概念,通过对不同小区用户错误平层的理论分析,论证了系统指标数对系统性能的影响。最后,为了减小导频污染的影响,论文通过将筛选后的解码信号添加到导频序列中,提出了一种基于迭代的信道估计算法。基于此算法,根据两种发送信号星座图的选择方法,分别提出相应的信号筛选标准。仿真结果证明了该算法可以有效地提高了信道估计精度和系统性能。