多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）是一种多天线技术，通过配置多根发送天线和接收天线，可以获得空间上的分集和复用增益，在不增加发送功率和系统带宽的情况下可以成倍的增加系统信道容量，因而最近几十年内得到广泛研究。和单用户MIMO相比，多用户MIMO允许基站同时与多个用户进行通信，可以进一步提高系统和容量，但是多用户干扰一直是多用户MIMO急需解决的问题。虽然预编码技术可以有效的解决多用户干扰问题，但是当用户数目多于基站天线数时，基站同时服务用户的不正确选择会导致系统和容量的下降。本文主要研究多用户MIMO下行链路的用户选择算法，期望通过合理的用户选择算法获得更好的系统性能。首先，本文介绍了单用户MIMO和多用户MIMO的相关理论知识，分别对单用户和多用户MIMO可以达到的系统容量进行了理论推导，介绍了目前存在的预编码技术和用户选择算法，简要的分析了已存在用户选择算法的性能；其次，在假设基站完全已知每个用户的信道状态信息并采用迫零波束形成（Zero-Forcing Beamforming，ZFBF）预编码技术时，推导得出系统和容量的下限和有效信道增益乘积成正比，提出了一种最大化有效信道增益乘积算法（Maximum Product of Effective Channel Gains，MPECG），并通过仿真与全空间搜索算法、半正交用户选择算法（Semi-orthogonal User Selection，SUS）以及最小化伪逆矩阵范数算法（Minimum of the Frobenius Norm of thePseudo-Inverse，MFNPI）进行系统性能比较。仿真结果表明，增加基站的天线数都可以明显的提高四种用户选择算法的系统和容量，与SUS相比，MPECG算法在高信噪比或者用户数比较多时可以获得更好的系统和容量，与MFNPI相比，MPECG算法的和容量略有提升，而且计算复杂度要更低；最后，研究了有限反馈条件下的用户选择方案，提出基于和容量和考虑比例公平调度（Proportional Fairness Scheduling，PFS）的用户选择方案，分析了反馈比特数目和用户数目对系统和容量和用户公平性的影响。仿真结果表明，增加用户数目和反馈比特数目可以提高系统和容量，但是随着二者的线性增长，系统和容量逐渐趋于饱和，此时再增加用户数目或者反馈比特数目对提升系统和容量帮助不大。此外，与基于和容量的用户选择方案相比，PFS方案可以兼顾系统和容量与用户公平性。仿真结果还表明，当用户数目比较少时可以使用更少的反馈比特，既能节省系统带宽又能兼顾用户公平性，当用户比较多时可以通过增加反馈比特数来提高用户公平性。