随着无线通信技术的不断发展以及各类电子设备的无线化和智能化,人们可以随时随地与任何人或设备进行信息通信、办公或娱乐等。包含在线视频、网络通话、云存储业务等在内的移动互联网多媒体应用正在逐步成为各行各业人们的新宠,这些新兴的业务具有数据速率高、实时性高等特点,如此便对无线通信系统数据传输速率提出了更高的要求。多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术由于具有高频谱利用率和高系统容量等优点,被广泛应用于无线通信网络中。然而考虑到体积和能耗等问题,在微型手持移动终端上部署多天线是不切实际的。为了克服该问题,相应地,人们针对于长期演进技术(Long Term Evolution,LTE)上行系统提出了虚拟MIMO (Virtual MIMO,V-MIMO)技术。V-MIMO技术是将多个单天线移动终端与一个多天线基站结合形成一个虚拟的MIMO系统,以期获得和MIMO系统类似的性能提升。不同于LTE下行无线通信系统采用的正交频分多址接入技术(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA),LTE上行V-MIMO系统采用具有低峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio, PAPR)的单载波频分多址接入技术(Single Carrier Frequency Division Multiple Access, SC-FDMA),在进行频域资源分配时需要考虑连续性约束,此外还需要对用户进行分组配对,故研究V-MIMO系统中的用户配对与资源分配问题具有非常重要的意义。本文主要研究LTE上行V-MIMO系统中用户配对与资源分配联合调度问题以及与此相关联的系统稳定性问题,主要研究内容和贡献如下：建立了基于收益函数的一般性数学模型：基于收益函数理论,我们建立了LTE上行V-MIMO系统中用户配对与资源分配联合调度问题的一般性数学模型。该收益函数具有一般性,其可以根据需求设定为系统吞吐量性、用户公平性等以实现不同的调度策略。此外,本文还证明了该一般性优化问题是NP-hard的。提出了多种联合调度算法：针对于上述联合调度问题,本文分别从最优解算法、启发式算法和近似算法等三个角度出发,相对应地提出了最优解算法B-QPF,启发式算法FuF和具有常数近似因子2的近似算法B-LRT,其中后两者为通用型算法,可以根据实际需求对收益函数进行设定。从仿真结果来看,B-QPF算法改善了已有用户配对算法对队列模型系统的支持；FuF算法在保持良好性能的同时具有最低的算法复杂度；B-LRT算法对原问题近似程度最好,虽牺牲了部分算法复杂度,但换来了最好的性能表现。提出了一种联合调度算法稳定性判定方法：含数据队列模型的资源调度系统稳定性问题近来越来越受重视。本文基于李雅普诺夫稳定性理论分析了用户配对与资源分配联合调度算法对数据队列系统稳定性的影响,并提出了一种联合调度算法稳定性判决条件,可以极大简化算法稳定性的分析过程。此外,我们基于此判决条件对本文所提的B-QPF算法和B-LRT算法进行了稳定性分析。