大规模 MIMO(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术可以极大地提高频谱效率,提高系统容量,并成为了第五代移动通信系统的关键技术之一,受到了广泛关注。大规模MIMO系统的一个重要特点是,随着基站天线数量的增长,用户的信道将趋于正交。但是实际中因为传播环境缺少足够的散射,或者天线间隔过小,导致了用户信道之间仍存在相关性,使大规模MIMO系统性能下降。因此,用户分组调度算法是大规模MIMO系统的重要技术之一。用户分组调度算法十分依赖用户的信道信息。在时分双工(Time Division Duplexing,TDD)系统中,由于上下行信道互易性,基站可以通过探测参考信号(Sounding Reference Signal,SRS)估计用户的信道。但是SRS的数量是有限的,这会对用户分组调度算法产生很大的影响。SRS受限问题的关键是,有限的SRS资源无法满足基站对估计小区内所有需要被调度用户的全频带信道的需求,基站无法在一次信道估计中获得所有用户的信道,并导致了大规模MIMO系统中用户分组调度算法的性能的降低。基于以上信息,本文对SRS受限情况下的用户分组调度展开了研究。本文首先介绍了大规模MIMO系统中用户分组调度的研究背景、研究意义与现状,并探究了大规模MIMO系统的一些关键技术,包括MIMO信道模型、信道估计等问题,同时着重介绍了 SRS序列的作用以及SRS受限对大规模MIMO系统的用户分组调度的影响。随后,本文提出了一种基于SRS配置的用户分组调度的算法。考虑到并不是所有用户都能够在相同的时频资源上被调度,所提算法合并了几个连续的资源块组(Resource Block Group,RBG),以形成资源块集合。根据用户在RBG中的信道信息的近似相关性,将用户分组并分配到RBG集合中的一个RBG中,以进行信道估计和调度。所提算法通过将强相关的用户分开,降低了相同时频资源上需要进行信道估计的用户数量,缓解了 SRS受限问题。仿真结果表明,所提算法在SRS受限情况下有良好的性能。基于对信道有效时间的研究,本文引入视距(Line-of-Sight,LOS)与非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)信息进行用户的分组调度,并提出了一种基于LOS/NLOS的用户分组调度算法以解决SRS受限问题。考虑到LOS/NLOS用户有不同的信道特性,所提算法针对LOS用户的NLOS用户使用了不同的分组调度方法,并设置了不同的信道有效时间,其中信道有效时间可以根据传输的结果自适应调整。仿真结果表明,与没有考虑SRS受限的算法相比,所提算法明显提升了系统的性能。