1.基于模拟退火算法的大规模MIMO系统上行能效优化方法，包括以下步骤：S1：通过MMSE信道估计，从基站接收到的导频信号中推导出未量化信号的协方差矩阵；

S2:信号经过量化系统，根据Bussgang理论与MMSE信道估计计算量化后系统噪声的协方差矩阵，由香农公式计算出量化后的系统容量下限，从而得到系统的频谱效率；

S3：根据频谱效率和总能量能耗，得到大规模MIMO系统上行能量效率；

S4：构建模拟退火算法模型，设计退火参数，求解最优值；

步骤S1具体为：

基站天线接收机接收到的导频信号是：

其中，ρp表示用户发送导频的功率；τ为导频序列长度；L表示蜂窝小区的个数， 表示第j个小区内K个用户发送的导频序列；Wl表示第l个小区内的加性高斯白噪声；Glj表示第j个小区与第l个小区之间的信道；

假设 表示第l个小区内K个用户与基站侧M根天线之间的信道，利用MMSE信道估计能得 的表达式，从而推导出基站侧M根天线接收到未量化信号的协方差矩阵；

步骤S2具体为：

基站侧接收端的ADC对接收到的信号进行采样，对采样信号进行量化；

据Bussgang理论，经过A/D量化器量化后的信号表示成：r＝Fy+e

其中，量化后噪声向量e与y不相关，y为未经量化的输出信号；

量化系统线性函数F通过r和y基于MMSE算法估计得出：基于均方误差最小的原理对信号进行量化后得出：采用匹配滤波算法预编码方案，得到协方差矩阵：代入系统互信息公式，得到系统的频谱效率：

步骤S3具体为：

系统上行链路的总能量消耗与量化比特数的关系表示为：经过ADC量化后系统能量效率的表达式为：

步骤S4具体为：

用模拟退火算法优化出最佳的量化比特数b和基站侧天线数m使系统能够获得最大的能量效率，具体为：S4.1:将能量效率函数EE(b,m)设置为目标函数，天线数m和量化比特数b设置为自由变量；设定模拟退火算法的初始温度，迭代次数，终止条件，随机生成初始解，并计算目标函数EE(b,m)；

S4.2：设置模拟退火算法的初始温度T0，迭代次数T，温度概率系数Kt和温度降低速率d，新温度与旧温度的关系为Tnew＝d*Told；

S4.3:缓慢降低温度，扰动产生新的解b',m'，计算目标函数EE(b',m')；计算ΔEE＝EE(b',m')‑EE(b,m)的值；

S4.4:若ΔEE≤0，则接受新解，b＝b',m＝m',EE(b,m)＝EE(b',m')，若ΔEE＞0，则按照Metropolis准则接受新解；

S4.5:在每个温度下重复步骤S4.3和S4.4，如果达到了迭代次数，则判断是否满足终止条件；若不满足，则缓慢降低温度重置迭代次数；若满足，则结束运算，得到目标函数的最优解，即为该精度A/D转换器下的最优天线分组量化方案。