随着移动通信产业的迅速发展和第五代移动通信系统（5G）的逐步应用,移动用户和移动设备的需求不断增长,大规模分布式移动网络作为5G中的关键网络架构,具有更高的宏分集增益和更小的传输距离。其中大规模分布式天线系统（DAS）通过部署更多的远端天线单元（RRU）,增加系统容量和频谱效率（SE）。大规模分布式天线系统在带来系统性能提升的同时,还会产生很大的回程消耗和干扰管理问题。本文为了让系统性能便于分析,使用了随机几何模型,并且为了对抗周围的干扰,考虑了以用户为中心的分簇,进行大规模分布式移动网络的性能分析和优化。首先,介绍了无线通信的信道模型,主要包括了路径损耗模型、阴影衰落模型和小尺度衰落模型,对多输入多输出（MIMO）系统模型和信道容量进行了简要概述,并介绍了泊松点过程（PPP）和泊松点过程的性质以及该系统模型下的系统性能分析。接着,考虑了 RRU和中央处理单元连接的回程链路功率消耗的下行分布式天线系统,对该系统中天线分配和功率优化进行研究。本文假设在信干噪比（SINR）限制下,构建了一个权衡总发射功率和总回程消耗的优化问题。通过l0-范数和l1-范数来对问题转换,进而使用了加权l1-范数迭代法和上下行对偶法两种方法对问题进行求解。仿真结果表明,上下行对偶法具有低计算复杂度,收敛速度更快。然后,研究了随机几何模型下的大规模分布式天线系统的下行遍历容量。本文假设用户和RRU的空间位置服从泊松点分布,并且采取了基于距离的以用户为中心的分簇,每个虚拟小区内使用了最大比传输（MRT）。基于泊松点分布的性质,推导了下行遍历容量表达式,并得到有用信号和干扰信号的拉普拉斯变换。仿真结果表明近似的表达式相较于蒙特卡罗结果提供了一个严格的上限值,并且虚拟小区的增大可以提升用户的遍历容量。最后,当RRU数目增多后,能耗问题日益严峻,能量效率（EE）指标成为衡量通信系统的重要指标,因此本文研究了大规模移动网络的能效优化。通过随机几何理论,介绍了一个新的覆盖率定义,进而得到了和发射功率、RRU密度相关的系统频谱效率（SSE）表达式。基于新的频谱效率表达式,推导了易处理的系统能量效率（SEE）闭合表达式。分析证明了当RRU密度确定时,系统能效是随着发送功率先增后减的,存在最优的发送功率。仿真结果表明了在确定了发射功率,同样存在最优的RRU密度使得系统能效最大化,并且大规模分布式天线系统存在最优的分簇结果。