为了进一步满足人们对高质量移动通信的迫切要求,大规模MIMO技术作为增加数据传输速率的关键性技术成为了 5G技术的研究热点。然而,随着天线数目的增长,导频的长度受到信道相干时间的限制,导频长度的受限既使得无法将传统的信道估计方法应用与大规模MIMO中,也使得导频污染的问题在大规模MIMO系统中显得尤为突出。压缩感知理论是一门新兴的信号处理理论,它在大规模MIMO领域已经得到了广泛的认可。本文主要分析了大规模MIMO信道存在的块稀疏特性,并基于这一特性设计一种改进的压缩感知信道估计方法。这一改进的算法和传统压缩感知算法相比,加快了算法的收敛速度,使得算法复杂度得以降低。对于多小区大规模MIMO系统中显著存在的导频污染问题,本文利用哈达玛矩阵的正交特性,将不同小区的导频进行正交化。最后,对提出的优化方法进行了仿真,并对仿真结果进行分析。通过对优化前后算法的复杂度和性能仿真对比,得出了优化算法的渐进时间复杂度比优化前降低了很多,而相应的性能却没有降低的结论,证明了该优化算法的有效性。仿真结果还表明了利用哈达玛矩阵正交化不同小区的导频,可以明显减小导频污染。