移动通信的发展对通信速率和服务质量(QoS)提出了更高的要求。具有高频谱利用率和高性能的通信技术是下一代移动通信系统重要的研究目标之一。多输入多输出(MIMO)技术在不额外增加功率和带宽的条件下成倍增加传输速率和大幅改善链路,能够有效解决频谱资源紧张,并提供高速业务支持,已成为下一代移动通信系统中的一项关键技术。已有的研究大多关注MIMO系统中的点对点传输,而对多用户MIMO系统尤其是多用户分集增益的研究最近几年才成为热点。本文正是在这样的背景下,研究了多用户MIMO系统下行广播信道的自适应传输策略和多用户调度机制两方面的内容污纸编码虽然已被证明可以实现MIMO下行广播信道的容量域,但它并不能在实际的系统中应用。已有的研究表明正交随机波束形成技术利用部分信道信息反馈和多用户调度,在用户数很多时与污纸编码具有相同的渐进形式,但当用户数较少时,该算法的性能损失严重。正交随机波束形成算法虽然利用多个波束同时与多个用户进行数据传输,获得了空间复用增益,提高了系统和容量性能,但每个波束在传输数据时,都会对其他波束形成干扰,尤其在高信噪比条件下,系统为“干扰受限”。本文首先从理论推导和数值仿真两方面分析了最优波束数目与系统平均信噪比和用户数之间的关系,提出了一种利用部分用户反馈的附加信道信息,通过用户排序进行波束选择和多用户调度的方法。该方法为每个时隙动态选择部分最优波束进行传输,减少波束间干扰,提高系统容量,同时用户排序的调度方法避免了对波束和用户的遍历搜索,大大降低了算法复杂度。本文还给出了一种结合查找表的波束选择和多用户调度算法,仿真结果表明本文提出的算法可达到的容量性能略低于遍历搜索算法,但算法复杂度更低。正交随机波束形成算法中使用的权重矩阵是在每个时隙内随机生成的,权重矩阵与用户信道矩阵是否匹配将影响到系统和容量性能,因此在每个时隙内选择与信道矩阵最匹配的权重矩阵成为一个新的自由度。Kountouris和Wan的研究证明了多权重矩阵选择方法的有效性。但在他们的算法中需要对信道进行多次测量和反馈,算法实现过程复杂而且反馈量大,为了减少训练时隙个数,将更多的时间用于用户数据传输,提高频谱效率,本文给出了一种仅需要一个训练时隙的多权重矩阵选择方法。该方法中用户仅需要对信道进行一次测量,就可以利用酉矩阵的旋转处理构造多个虚拟的等效信道,通过对等效信道的测量和反馈,基站从构造等效信道的多个酉矩阵中选择最优者进行数据预处理和发射。本文提出的算法仅利用一个训练时隙也可以获得多权重矩阵选择增益。对MIMO下行系统的多用户调度研究大多以提高系统和容量为目标,没有考虑用户间的公平性,当系统内的多个用户所经历的信道变化相似时,比例公平调度算法在提高系统和容量和公平性之间获得了较好的折中,但它没有考虑系统内异质用户的公平性保障。本文首先定义了一个新的参数,利用请求速率的实时信息和统计信息来描述用户信道质量变化的动态过程。然后给出了两种自适应的比例公平调度算法。当用户信道质量逐渐变差时,本文提出的算法可以给予该用户更多的服务机会,保障其服务质量。