未来十年将爆发式增长的数据传输需求,给通信系统的容量与可靠性等提出了更高的要求。对下一代通信系统5G的通信系统关键技术的研究已经得到深入且广泛的开展。在基站增加了大规模天线的Massive MIMO技术是现在被大量研究的核心技术之一,该技术可以同时支持更多的终端,有效提升系统容量。但是这样做会直接加大下行链路预编码模块中矩阵求逆的维度。本文围绕基站装备大数量的天线,先对线性预编码的性能进行了分析,再对线性预编码中的相关矩阵求逆算法开展研究,主要以资源消耗为重点,实现了低延时的8×8、16×16规模矩阵求逆。首先介绍了Massive MIMO的系统模型和容量,分析了Massive MIMO的通信系统架构。接着从因天线数量上升而会造成影响的预编码模块入手,介绍分析了几种常见的,实际工程应用比较多的线性预编码算法,包括ZF与MMSE算法。并对这两种预编码算法在多天线的环境下进行了仿真。结果表明,在基站装备大量天线时,可以使用相对简单的ZF算法,也能达到不输于MMSE算法的性能。然后对线性预编码中的矩阵求逆算法进行了深入的研究,详细分析了QR、LU、cholesky及Neumann Series近似求逆算法。给出了各个算法的复杂度的对比图,根据设计需求,此文对待求逆的矩阵进行了建模,并依此对这些算法进行了性能仿真。结果表明,使用Neumann Series近似求逆算法可以完成在Massive MIMO系统中高维矩阵的低延时求逆工作。最后,使用确定下来的算法完成了8×8与16×16规模的矩阵求逆的FPGA设计及实现。设计中,通过统计矩阵元素分布,再结合主要使用的IP核资源耗费情况来确定定点位宽,在保证精度的条件下最大程度节省资源。在设计内部的矩阵乘法模块时,通过去掉一些冗余的计算模块,很大程度上节省了DSP资源,减轻布局布线的压力。时序分析结果表示,两种规模的矩阵求逆最大工作时钟频率都能达到350MHz以上,运算延时都在2us以内,8×8与16×16的归一化均方误差分别为-40dB与-27d B,满足高频高速通信的指标要求。