研究基于能量采集的大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统能效优化问题。保证用户服务质量、能量塔发射功率限制和能量采集时间约束下，为实现上行大规模MIMO系统能效最大化，对能量塔发射功率、能量采集时间进行联合优化。该问题属于非凸优化问题，首先通过分式规划理论将原优化问题等价转换，然后采用块坐标下降（block coordinate descent，BCD）方法，对能量塔发射功率、能量采集时间、系统能效进行迭代求解，提出了一种基于能量采集的大规模MIMO系统的联合优化能效算法（energy-efficient power and time allocation algorithm，EPTA）。仿真结果表明，在保证用户服务质量的情况下，与均时最小QoS保证算法（time-averaged minimum QoS guaranteed algorithm，TA-QoSA）、吞吐量资源分配算法（throughput maximization based power and time algorithm，TPTA）相比，该算法提高了系统能效。