多输入多输出(MIMO)技术,在不增加系统成本的情况下,充分利用空间维度来提升系统容量和数据传输速率。多用户MIMO技术是802.11ax标准中将会采用的一项技术,它能够带来多用户增益,然而多用户MIMO技术的引入也会带来共道干扰(CCI),如果不消除CCI,将会严重影响系统性能。多用户MIMO波束赋形技术通过在发送端对发送信号进行预处理,能够减弱CCI带来的影响,从而提升系统性能。本文结合802.11ax的性能要求,从三个方面对波束赋形算法进行选择：算法的运算复杂度,是否同时考虑CCI和噪声带来的影响,以及在有限反馈下能否具备鲁棒性。在完美CSI反馈和有限CSI反馈两种情况下对所选的波束赋形算法进行研究,同时结合802.11ax系统平台中进行实际的仿真验证。在完美CSI反馈场景中,论文研究了块对角化(BD)波束赋形算法和基于信泄漏噪声比(SLNR)最大化的波束赋形算法。块对角化算法能够完全消除用户间的干扰,但其没有考虑噪声带来的影响,会在一定程度上影响系统性能。依据现有文献研究了一种GMI(Generalized MMSE-CI)算法,是BD算法的一种改进算法,它同时考虑干扰和噪声因素的影响,依靠QR分解来简化求解干扰矩阵的零空间,并利用修正矩阵来消除残留的用户干扰。通过仿真验证,可知相对于BD算法,GMI算法在误比特率和和速率上性能都更优。基于SLNR最大化波束赋形算法由于每个用户均可以独立的求解预编码矩阵,从而引起学术界的广泛研究。然而在传统的SLNR最大化算法中用户有效数据流的信道增益不平均,会严重影响系统性能。为克服该问题,本文分析了一种改进算法—PSLNR,该算法通过对SLNR最大值进行一定程度的放松,在多数据流传输情况下对比传统算法,能够获得更好的误比特率性能,同时能够获得相似的和速率。与此同时,考虑到PSLNR算法计算复杂度较高,引入一种低复杂度的基于SLNR最大化的波束赋形算法。在实际通信场景中一般无法获得完美的信道状态信息,因此,论文接着研究了在有限反馈情况下的波束赋形算法。结合完美CSI反馈场景下的GMI算法和PSLNR算法,考虑信道估计误差的影响,对算法进行重新的推导验证,论文得到了适合有限反馈场景下的波束赋形算法。论文最后结合实际的802.11ax系统,充分考虑不同的信道、子载波数等配置,对完美CSI反馈和有限CSI反馈场景下信道求逆波束赋形算法、BD算法、GMI算法和改进的SLNR算法波束赋形算法进行性能验证。论文的分析结果表明,GMI算法和PSLNR算法能够较好的适用于802.11ax系统。