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第五代移动通信系统(5G,也称IMT-2020)具有超高的频谱效率和传输速率,作为5G的先导热门技术,大规模MIMO系统通过采用数目庞大的天线阵列,大幅提升系统容量和能量效率。在未来的5G系统中,大量终端用户共存与同时服务成为必然,多用户MIMO波束成形预编码和用户选择算法是解决用户间干扰、提升系统容量的关键技术。然而随着大规模MIMO信道等效维度的剧增,信道状态信息(CSI)的获取困难、导频污染严重、实现复杂度过高等问题成为限制其发展的瓶颈。本文研究适用于大规模MIMO系统的多用户传输方案,旨在解决现有预编码与用户选择算法存在的导频开销大和计算量大等问题。目前国内外导航定位技术发展相对成熟,定位信息精度高,适用性广,且能满足通信实时性要求。本文针对以上问题,在对现有大规模MIMO系统线性预编码与用户选择算法的研究与改进的基础上,创新地引入导航定位信息辅助,利用用户少量实时定位信息数据,设计高效的波束成形及用户选择算法,既能保证传输端的灵活性,又可避免复杂的信道估计与CSI的获取过程,在解决多用户干扰和提升系统容量的同时,大大降低系统实现复杂度。基于目前对大规模MIMO技术的研究和5G的发展趋势,本文主要研究内容安排如下:(1)大规模MIMO技术理论特性。分析总结了大规模MIMO技术的主要增益来源及其面临的技术挑战,对关键因素进行了详细阐述。(2)大规模MIMO预编码。在对现有预编码的研究的基础上,针对CSI的获取开销问题,重点研究了适用于FDD系统的联合空分复用两级预编码传输方案,并对其容量性能和反馈开销进行了仿真分析。(3)大规模MIMO用户选择算法。在对传统用户选择算法研究的基础上,提出一种基于MRT波束成形的低复杂度用户选择算法,仿真表明,当基站获得完整CSI时,该算法可以在提升MRT预编码系统容量的同时,降低了用户选择算法复杂度。(4)定位辅助的大规模MIMO多用户传输方案。通过引入定位信息辅助,结合空分多址与贪婪算法思想,针对不同应用场景,分别提出了定位辅助的波分用户选择(Location-Aided Beam Division User Selection,LA-BDUS)算法和基于定位辅助的贪婪用户选择(Location-Aided Greedy User Selection,LA-GUS)算法。仿真表明,本文提出算法与传统最优贪婪用户选择算法性能接近,具有良好的干扰抑制与容量性能,同时大大降低了计算复杂度。