移动通信技术已经步入了一个快速发展的阶段,人们对数据传输速率和通信质量的要求也越来越高,而传统的多输入多输出(MIMO)技术已经不能满足这些要求。作为传统MIMO技术的延伸与扩展,大规模MIMO技术应运而生,并以其较高的频谱效率和功率效率成为了未来第五代移动通信系统(5G)的关键技术之一。近年来,大规模MIMO系统得到了广泛的研究。研究结果表明,对于基站配有几十甚至上百根天线的大规模MIMO系统,其系统的整体性能在很大程度上依赖于信道状态信息(CSI,Channel State Information)的准确度。一般情况下,CSI的获取是基于导频信号(pilot signals)的信道估计,这也表明了 CSI的准确性取决于导频信号的选取。事实上,要想保障CSI估计的准确度,就要使得系统中所有用户的导频信号均相互正交。然而,这种正交性的实现会消耗大量的资源。考虑到频谱资源和信道相干时间的限制,研究者们采用了导频复用的方法,即不同小区中的用户使用同一导频信号,而同一小区中的用户则使用相互正交的导频信号。对于存在导频复用的情况,由于接收端不能够准确地区分本地小区和干扰小区的导频信号,因而会降低信道估计的准确度,进而导致系统性能的下降。这种现象被称为导频污染(pilot contamination),其最直接的影响就是系统在数据解码时会出现错误平层(error floor)。针对存在导频复用的上行大规模MIMO系统,本文提出了用于抗导频污染的信号编码与解码方案。具体的研究包括两个方面:一方面,通过对错误平层产生原因的特例分析,本文推导出了一种能够减小错误平层的信号编码准则,并在此基础上给出了编码的具体实施步骤和设计实例。另一方面,由于基于信号编码的最优解码方法是最大似然(ML)解码法,其解码复杂度却非常高。因此,为了解决这一问题,本文提出了两种解码复杂度相对较低的解码方法,即基于仿射投影的解码方法(OPD,the Oblique Projection based Decoder)和基于仿射投影的简单解码方法(SOPD,the Simplified Oblique Projection based Decoder)。这两种解码方法均利用仿射投影原理来消除其他用户组的干扰,且其解码原理分别是以ML解码法和部分ML解码法为基础的,因此可以实现系统解码性能与解码复杂度之间的平衡。通过仿真结果分析可以看出,本文提出的信号编码方案有效地减小了错误平层,降低了导频污染。而且,同样基于MMSE估计信道,本文提出的OPD和SOPD的系统性能远优于MMSE解码法,且其系统性能会随着天线数目和各小区中用户数的增加而不断改善。