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在蜂窝式无线通信系统中，配置多个天线的基站同时为一组用户服务，组成多用户MIMO(MUMIMO，MultiuserMultipleInputMultipleOutput)系统。在此系统中若采用空分多址接入技术(SDMA，SpaceDivisionMultipleAccess)可以充分利用空间维度，使得多个用户共享时频资源，获得很高的频谱利用率。本文针对多用户MIMO系统下行链路中的和容量、有限反馈和用户选择算法等展开研究。
多用户MIMO系统下行链路对应的信道称为MIMO广播信道(MIMOBC，MIMOBroadcastChannel)。若基站完全已知各用户的信道状态信息(CSI，ChannelStateInformation)，MIMOBC可以达到很高的频谱效率，而当信道信息非理想时系统容量会有所变化。从条件互信息的两种定义出发，本文研究了MIMOBC和块对角化(BD，BlockDiagonalization)预编码MIMOBC在信道估计误差存在时可达的和容量，分别推导了和容量的上下界。理论分析和数值仿真表明：信道估计误差引起MIMOBC和容量的较大损失，特别在高信噪比区域，使得系统的复用增益趋向于零。
假设用户采用单天线，当基站天线数大于用户数时，迫零(ZF，ZeroForcing)预编码可以完全消除用户间的干扰。但在频分双工(FDD，FrequencyDivisionDuplex)系统中，基站信道信息的获得要通过用户端信道估计后反馈至发送端，那么信道估计误差和反馈延时将对性能性能产生影响。本文推导了ZF预编码MIMO广播信道在信道估计误差和反馈延时下的和容量和误码率(BER，BitErrorRate)表达式。理论推导和仿真结果表明采用信道预测器可以改善反馈延时引起的和容量与误码率的性能损失。
本文还研究了ZF预编码多用户MIMO下行链路的有限反馈技术，提出基于信干噪比天线合并的有限反馈方法(SBC，SINR-basedCombining)。通过增加用户的天线数，并在用户端做SINR优化准则合并，寻求一组最优的合并矢量和等效信道量化值。然后将等效量化信道在码本中的位置反馈给基站，基站据此做ZF预编码。由于充分考虑了接收端有用信号功率、量化误差引起的用户间干扰和噪声等因素，克服了最大比合并算法(MRC，MaximumRatioCombining)和基于量化误差合并(QBC，SINR-basedCombining)仅考虑信号能量或量化引起的用户间干扰的局限。计算机仿真表明：在相同的反馈比特数目下，SBC算法有着优于二者的性能。针对BD预编码多用户MIMO下行链路信道矩阵直接量化过程中复杂度过高的问题，提出基于QBC逐列量化的有限反馈方法(PCQBC，PerColumnQuantization-basedCombining)，分析和仿真结果表明该方法以损失部分和容量的代价取得了量化复杂度的大幅降低。
在实际无线通信系统中，用户数往往大于基站的天线数，可以通过用户选择找到一组信道条件最好的用户进行通信，从而提高系统的性能。穷举搜索选择方法能达到最优的多用户分集增益，但是当用户数较大时选择复杂度相当高。论文提出基于系统平均信噪比(SNR，Signal-to-NoisepowerRatio)优化的用户选择算法，根据预先设定的门限选择部分用户反馈信道信息，搜索范围缩小，相比较穷举算法复杂度降低很多。