大規模多輸入多輸出（MIMO）技術能夠大幅度提升系統容量，降低不同用戶間的干擾，但因其系統中信道維度高、信道估計和預編碼算法復雜等因素，使得系統軟硬件開銷都會增大。將大規模MIMO系統的預編碼算法分為數字、模擬和混合3種類型，并對3類預編碼算法進行了歸納對比，總結出不同預編碼算法的優缺點和適用場景。將信道估計方案分為訓練估計和盲估計，歸納總結了2類方案的優缺點，并指出合理利用大規模MIMO的信道稀疏性能夠改善信道估計的質量，減少估計開銷。

　　下一代無線通信系統致力于達到每秒吉比特以上的數據吞吐率以支持高速率的多媒體業務。毫米波頻段（30～300 GHz）尚存在大量未使用的頻譜，可利用的頻帶寬，信息容量大，成為下一代通信系統中提高數據速率的主要手段。然而，毫米波通信面臨的一個主要問題是自由空間路損使得接收端信號產生大幅度衰減。不僅如此，當信號穿過雨、霧或收發兩端之間存在障礙物時，衰減會更加嚴重，甚至會引起信號中斷。因此，克服信號傳輸過程中的衰減和損耗，提升系統容量成為毫米波通信技術研究的主要方向。大規模多進多出（MIMO）技術是在基站端部署大規模陣列，與傳統MIMO相比能夠有效抵抗不同用戶之間的干擾，顯著提升系統的容量。毫米波頻段的天線尺寸很小，為配備大規模天線陣列提供了可能。基站天線數量可遠大于用戶數，故系統可以獲得很高的復用增益、分集增益和陣列增益。另外，大規模MIMO能夠將信號能量聚焦在很窄的波束上，有效地提升了能量效率。在大規模MIMO系統中，預編碼技術是下行鏈路中至關重要的信號處理技術，其利用發送端的信道狀態信息（CSI），將調制過的符號流變換成適應當前信道的數據流，將信號能量集中到目標用戶附近，有效對抗衰減和損耗，提升了系統性能。因此，研究毫米波大規模MIMO系統中的預編碼技術對推進下一代無線通信的發展有重要意義。