由于智能设备数量和数据业务规模的激增,未来移动通信网络将面临系统容量和覆盖等方面的巨大挑战,网络的密集部署成为了第五代移动通信系统(Fifth generation, 5G)网络架构演进的必然需求。然而,这种部署方式将产生严重的小区间干扰问题。网络中节点的相互协作是解决复杂干扰情况的重要手段,被认为是5G系统应用的关键技术之一。信息协作传输技术通过引入传输节点间的协作及数据共享,能够对服务用户进行联合数据传输,从而将干扰信号转变为有用信号,显著改善边缘用户接收性能。此外,随着网路设备功能的增强,能耗问题将日趋凸显,这将成为制约设备和网络性能提升的瓶颈。随着能量收集技术的出现,能量协作传输技术在解决网络中能量短缺方面具有广阔前景。发送设备可以共同协作传输无线能量,使得能量受限的设备持续运转。由于波束赋形技术能够用于改善多天线系统的传输性能,为达到良好的协作传输效果,提升协作传输效率,有必要对信息与能量协作传输系统中的波束赋形技术展开研究。同时考虑到未来网络规模的扩大,需要设计具有可扩展性及低复杂度的波束赋形,从而降低系统实现开销,适应网络发展。本论文针对多天线下的信息与能量协作传输系统,在不同场景下对波束赋形设计进行研究,并考虑实际系统的非理想特性,结合网络规模扩展,分别提出了集中式与分布式的波束赋形方案,在未来5G协作传输研究方面具有重要意义。本文的主要工作与创新点如下:首先,在具有非理想回程链路能力的信息协作传输系统中,提出了集中式与分布式的多入多出(Multiple-input multiple-output, MIMO)协作波束赋形方案。为降低协作开销,针对系统的均方误差和(Sum mean square error, SMSE)及回程链路消耗构成的效用函数,基于Hessenberg-Schur算法提出了一种迭代波束赋形设计,可以在保持较低SMSE性能的同时,降低回程链路开销。进一步考虑用户具有差异化服务质量(Quality of service,QoS)的业务需求,在回程链路容量受限的联合传输系统中,基于用户速率的最大化问题研究,提出了一种基于差分凸优化(Difference of convex, DC)的集中式波束赋形;考虑到未来网络规模的提升,提出了一种基于对偶分解的分布式波束赋形策略,并提出了一种结合云计算的实施框架,可以在性能不下降的同时,极大降低计算所需复杂度,从而适用于大规模、大容量的信息协作传输系统。其次,结合无线能量传输中的时间分离(Time splitting, TS)与功率分离(Power splitting,PS)技术,基于能量协作传输系统的上下行性能进行波束赋形设计。针对上下行联合吞吐量,利用加权均方误差和的转换,分别提出了集中式和分布式的波束赋形算法,并在非理想信道信息下对算法进行拓展。进一步,在多小区能量协作传输系统中,结合接收设备的非理想电路特性,提出了一种关于波束赋形、时隙分配以及功率分离因子的联合设计方案,基于半定松弛(Semidefinite relaxation,SDR)技术提出了迭代算法,能够在保证系统的下行数据传输性能同时,提升系统的上行数据吞吐量;考虑到系统内用户容量限制,从跨层设计角度出发,基于DC方法提出了一种联合波束赋形及用户选择策略,能够在波束赋形的同时实现服务用户的选择,相比于基于混合整数规划的用户选择方法,能够实现复杂度的大幅降低。再次,结合能量协作无线云网络(Cloud radio access network,C-RAN),对信息能量同步协作传输系统下的波束赋形技术进行研究。考虑到网络中有限的前向链路能力,在保证信息及能量传输性能的情况下,对网络的前向链路负载进行均衡优化,从而节约前向链路所需带宽,提升利用效率。基于范数松弛和二阶锥规划提出了一种集中式波束赋形算法。在大规模C-RAN中,进一步考虑算法实现的可扩展性,提出了一种基于交替方向乘子法的分布式波束赋形方法,可以大幅度降低算法所需的执行时间,提升算法执行效率。