在分布式多小区系统中的多点协作传输技术,不仅对小区间干扰的抑制和系统吞吐率的提升起着重要作用,而且可以使系统避免由大量数据反馈、信息交互和共享所引起的处理负担,以及编解码等操作的较高的计算复杂度,使得协作基站拥有较高的分布性或灵活性。在分布式多小区系统的多点协作切换技术中,选择合适的协作组合是提高切换服务质量、促进切换效率与成功的关键。本文的研究主要涉及分布式多小区系统中的多点协作传输技术,包括基于本地信道状态信息的协作波束成形、基于小区内本地信道状态信息的协作波束成形和分布式多小区系统中的多点协作切换问题。主要研究内容与成果如下：(1)研究了基于本地信道状态信息的协作波束成形,提出了一个基于迫零算法的用户选择算法。传统的协作波束成形方案经常忽略两个实际条件：一是小区内干扰和小区间干扰同时存在,二是系统用户数大于基站发射天线数,所以在包含上述两个实际条件的分布式多小区系统中研究和设计协作波束成形。首先,提出了一个基于迫零算法的用户选择算法,该选择算法将系统用户分为两大类：第一类是有资格参与迫零算法的用户组,第二类包含其余没有资格参与迫零算法的用户。建议的选择准则是将信道之间的厄米角作为信道之间的相似度,找出与其余本地信道相似度最大的信道参与迫零算法。选择准则使用户选择不再拘泥于每个小区固定的用户名额,使选择具有较好的灵活性。然后,证明了该用户选择算法的有效性。最后,与传统算法相比,仿真结果表明建议算法可以达到更高的速率,在不同的基站发射天线数下建议算法也具有更强的干扰抑制能力。(2)在基站已知小区内本地信道状态信息的条件下,提出了一个利用训练学习的协作波束成形算法。首先,利用当线性方程组有唯一非零解时的一个性质,获取了基站小区外本地信道的方向向量。其次,为了使用户引起最小对外干扰,提出将基站所有本地干扰信道的最小特征值所对应的特征向量作为用户的波束成形向量,并证明了所提结论。然后,由于上述特征向量的获得需要获取本地干扰信道的幅度,于是提出一种基于训练学习和小区内本地信道的获取干扰信道的幅度的算法。所提出算法通过若干固定步骤的训练,使基站可以估测到不同时间段的基站间干扰,然后基站利用这些基站间干扰估测量的差值之比,就可以得到干扰信道的幅度值,训练过程需要一对基站之间相互配合地改变发射功率和波束成形。最后,仿真结果表明所提算法使小区保持较好的和速率性能,随着基站天线数逐渐增大,建议算法的速率性能优势越明显。(3)提出了一种基于梯度迭代的协作切换组合的选择方案,以便于分布式多点协作切换的有效完成。首先,建立一个基于目标基站的本地信道的效用函数,不仅可以最大化目标小区和速率,而且可以控制对协作组合中的其余小区的干扰。此效用函数无需其他基站的本地信道,便于分布式基站的使用。其次,提出一种基于梯度迭代的协作切换组合的选择准则,该准则利用梯度迭代原理去最大化上述效用函数,从而根据效用函数值来判断备选协作组合参与切换时对目标用户性能的提升效果。利用厄米正定矩阵的性质证明了梯度迭代的收敛性。然后,提出了一种协作切换方案,该方案不仅考虑到了目标小区总体和速率性能,而且利用方差去判断备选组合能否保证对个体用户性能的公平性,从以上两个方面共同决定协作切换组合。最后,仿真表明,相比较于传统算法,建议的梯度迭代算法可以更好地提升小区和速率,在用户移动速度逐渐增大的情况下,建议的协作切换方案可以保持较好的切换成功率和有效地降低乒乓切换率。