对于后IMT-Advanced(5G)系统中,随着智能终端的普及以及移动互联网业务的发展,数据业务流量呈现出爆炸式增长趋势,据预测,到2020年时,数据业务将增长1000倍。此外,国际电信联盟对高级国际移动通信系统(International Mobile Telecommunication-Advanced, IMT-Advanced)向5G系统的演进中提出在低速移动场景下峰值速率达到大约1Gbps,在高速移动场景下达到大约100Mbps的目标。这就给无线接入网络带来了巨大的挑战,需要非常高效的利用带宽资源,大幅度提升频谱效率。在未来的5G通信中,通信网络的架构将从传统的移动蜂窝通信方式转向分布式、异构的新型通信方式,小区部署更加密集,单个小区的覆盖范围大大缩小,小区间干扰也变得更加严重。信道状态信息(CSI)的获取对于多入多出(MIMO)的正交频分复用(OFDM)系统消除小区间,用户间干扰,有利于系统自适应和预编码技术,对于提升整体性能至关重要。而面向5G的关键候选技术,例如大规模天线(Massive MIMO),多点协作通信(CoMP)对信道状态信息(CSI)的获取提出了更高的要求,因此如何解决减少CSI获取开销以及提升CSI精度成为5G系统的巨大挑战。信道状态信息的获取主要包括信道估计和信道反馈,目前国内国外都已有较多的技术研究文献。本文针对信道估计和信道反馈领域的一些经典方法进行了总结分析,并联系在5G系统中的应用新场景,即信道状态信息获取的资源消耗与对CSI质量要求,天线数目,以及协作小区数目呈正比增长。因此,在对无线信道物理特性以及压缩感知理论的研究下,本文针对面向5G的新技术和新场景下,研究创新性的信道状态获取方法。首先本文研究了无线通信信道的稀疏特性以及压缩感知理论及其应用,分析了对信道状态信息进行压缩的可行性。另外,也总结分析了目前比较经典的信道估计和信道反馈技术,并重点分析了当前面向5G系统的几种研究。其次,针对于5G系统中大规模天线部署场景,本文利用其信道在空间域所具有的相关性,结合压缩感知理论,提出可以使用比采样定理更少的导频估计值得到完整的各个天线上的CSI信息。并且在分析其可行性之后,基于最大化信道估计质量形成一个优化问题,从该优化问题出发来设计导频模式。仿真分析表明,基于压缩感知的空域信道估计能够大大减少导频开销,并且使用基于所提出的导频模型,相对于均匀导频和随机导频都能有较大性能提升。再次,针对于5G系统中多用户多点协作通信场景,提出可以利用CSI的稀疏特性,将CSI进行最大限度地压缩之后再进行反馈的时域压缩量化反馈方案。另外,本文将该方案与目前几种经典方案进行理论分析和仿真比较,从用户速率和反馈开销两个角度对反馈方案进行评估。进一步地,针对多点协作中协作小区反馈比特分配的问题,为了解决分配比特的非负整数性质,提出基于分支定界的比特分配算法。仿真结果表明,反馈时域压缩的CSI能够有效减少反馈开销,并达到接近于完美CSI的性能。论文最后对全文进行了总结,为下一步基于压缩感知的信道状态信息获取研究方向提出了建议。