大规模MIMO技术是传统MIMO技术的一种演进,它的核心思想是在通信系统中部署数量更多的天线,通常为数十副乃至数百副。一般来说,大规模MIMO技术可以被认为是利用大量天线的传统MIMO技术的增强版本。因此,就容量、效率和可靠性而言,其系统性能明显优于传统MIMO系统。然而,在实际应用中,增加发射和接收天线数量的主要限制通常不是天线数量的大小,而是与这些天线相连接的射频链路的成本。天线选择技术可以实现射频链路数量的实质性减少,而没有明显的性能损失,能够有效削减系统的实现成本。基于此,本文对天线选择技术在大规模MIMO系统中的应用展开了研究。首先,本文研究了大规模MIMO系统的特性,以及随之而来的挑战,从理论分析与实测数据两个方面进行了详细讨论。在理论分析上给出了系统的信道容量表达式,说明了增加天线数量可以提高信道容量、降低用户间干扰,并且通过仿真实验验证了这一结论。然后通过对实测数据的分析,获得了系统的更多特性:阵列中天线具有信道增益的不平衡性,说明了天线选择技术的实用性;数量巨大的天线伴随着高系统复杂性与强天线相关性,这是天线选择技术在大规模MIMO系统中面临的主要挑战。其次,研究了天线选择技术的拓展与改进。系统性阐述了天线选择技术的思想、优点和准则等概念,以及已有的各类经典算法。在此基础上,对天线选择技术的应用范围进行了拓展研究。探讨了一种时变的信道模型和两种较为复杂的MIMO系统模型,并分析了相对应的天线选择模型。然后借鉴了渐增算法的部分思想,提出了一种新的高性能天线选择算法——基于信道容量的最小条件数算法。该算法立足于信道容量的理论分析,以信道矩阵的条件数为突破点实现了高性能。其核心思想是对天线进行逐个处理,要求被选择的天线使得新的天线子集对应的信道矩阵具有最小的条件数。仿真实验表明,该算法能够达到的信道容量非常接近于最优算法,明显优于经典的渐增算法,并且随着信噪比的增大,这一趋势更加明显。最后,针对大规模MIMO系统带来的挑战,提出了一种新的低复杂度天线选择算法——基于信道容量的分组算法。该算法将空间位置相邻的若干天线划分为一组,在每组中选择信道增益最大的天线。其核心思想是通过分组避免了同时选中分布密集的天线,有效克服了天线之间的相关性,并且通过选择最大增益的天线来改良信道状态。由于不涉及到排列组合、奇异值分解和循环迭代等耗时操作,而只需要简单地求信道的增益,因此该算法的复杂度非常低,适用于大规模MIMO系统。仿真实验表明,无论天线之间相关性的强弱,该算法始终保持了优良的性能,并且随着相关性的增强,其性能优势更为突出,具有较好的可行性。