近年来,可用的频谱资源逐渐稀缺,提高频谱使用效率、提升通信质量成为备受关注的研究点。CRAHNs（Cognitive Radio Ad Hoc Networks）网络可以提高频谱利用率,但是宽带CRAHNs网络受到多径衰落影响时,其可靠性下降,严重时无法进行通信;大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）接收技术能有效对抗多径效应、降低衰落影响。因此,本文针对基于CRAHNs网络多径环境下的大规模MIMO系统的接收技术进行了研究,主要工作如下:（1）信道模型很大程度上影响了系统的通信性能,因此需要建立一个能真实反映信道特性的信道模型。本文研究与分析了SCM系列模型、WINNER系列模型以及3D时间演进模型,并将几种信道模型的性能进行了仿真对比,结果表明3D时间演进Massive MIMO信道模型更能体现大规模MIMO的信道特性,因此将该模型作为本文研究传输技术的模型基础。（2）Massive MIMO接收技术优势的发挥需要准确的信道状态信息,而状态信息可以通过基于导频的信道估计来获得。但随着天线数目的增加,现有的基于导频的信道估计算法存在复杂度过高或者准确度不够等问题。因此提出一种性能损失忽略不计、复杂度更低的信道估计算法—低秩分块信道估计算法。仿真结果表明,该算法在不降低系统性能的前提下,可以较大程度上降低信道估计复杂度,从而使得大规模MIMO可以应用于更多实际场景。（3）针对导频插入间隔影响系统估计准确度的问题,提出一种自适应迭代信道估计补偿算法。仿真表明当加入信道补偿算法后,随着导频间隔的增加,系统误码率始终保持在10^-4以内,而未包含补偿算法的系统性能随着导频间隔增大,系统性能逐渐下降。且当插入导频间隔较大时,通过信道估计补偿算法,系统误码率性能仅略小于导频间隔为1时的系统性能。