随着移动通信设备的不断增加,移动数据流量不断增长,这对移动通信系统提出了更高的要求,第五代移动通信系统(5G,the 5th Generation of Mobile Communication Systems)应运而生。其中,大规模多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)技术能够充分挖掘空间自由度、显著提高频谱效率和能量效率、降低时延以及提高传输可靠性。因此,大规模MIMO技术成为5G关键技术之一。但是,大规模MIMO系统需要部署大量天线,这会带来海量数据处理、硬件成本高昂以及系统功耗高等问题。通过在接收机使用低精度模拟数字转换器(ADC,Analog to Digital Converter),可以降低硬件成本、减小功耗以及计算复杂度,是有效解决大规模MIMO系统面临的上述问题的技术手段。然而,低精度ADC由于严重的量化噪声,需要使用更多天线以获得较好性能。混合精度ADC结构采用高、低精度ADC组合的方式,既可以保证大规模MIMO系统的性能,又能够显著降低功耗和硬件成本。本文将研究混合精度ADC大规模MIMO系统的性能分析与最优量化比特分配问题。一方面,论文分析了混合精度ADC集中式大规模MIMO系统的上行链路可达速率和能量效率。采用加性量化噪声模型(AQNM,Additive Quantization Noise Model)对ADC量化噪声进行建模,分别推导了最大比合并(MRC,Maximum Ratio Combining)、迫零(ZF,Zero Forcing)和最小均方误差(MMSE,Minimum Mean Square Error)检测下系统可达速率和能量效率的渐近表达式。分析结果表明,对于MRC和ZF检测,等精度ADC结构可以实现最优性能,而MMSE检测下混合精度ADC结构性能最优。基于上述结论,论文针对MMSE检测设计了最优量化比特分配算法。仿真结果表明,论文提出的可达速率和能量效率渐近表达式非常准确;集中式大规模MIMO系统中混合精度ADC结构的性能显著优于低精度ADC结构,其能效大幅领先全精度ADC结构。另一方面,针对分布式大规模MIMO系统,每个远程接入单元(RAU,Remote Antenna Unit)使用不同量化精度的ADC进行量化,推导了MRC和ZF检测的上行可达速率和能量效率表达式,通过仿真评估了MMSE检测时系统的性能。仿真结果表明,对于MRC检测,本文得到的可达速率和能量效率表达式十分准确,混合精度ADC结构的分布式大规模MIMO系统可达速率与全精度ADC架构差距不大;分布式大规模MIMO系统在小区范围较大时性能优于传统的集中式大规模MIMO系统;在使用ZF检测时,混合精度和低精度ADC结构的可达速率与全精度结构有较大差距,但能量效率大幅领先;对于MMSE检测,混合精度ADC分布式大规模MIMO系统的可达速率在高信噪比(SNR,Signal to Noise Ratio)情况下优于低精度ADC结构。