无线多播技术通过时频资源共享的方式,一次性将同一消息传输给多个用户,最大限度地节省了信道带宽,提高了系统容量。但无线信道环境的复杂性和用户的动态变化限制了无线资源的利用,从而影响了用户的服务质量。因此对无线多播系统的时域、频域、空域以及用户域等资源进行统筹分配／调度成为当前无线多播系统理论研究的关键。在无线多播系统中,同一业务需求的用户一般信道条件差异很大,为保证多播组内的用户都能正确接收到消息,多播系统的发送速率受限于最差用户可支持的数据传输速率。现有的多天线技术和机会多播调度技术都有效解决了最差用户限制问题,但在多天线多播系统中,多天线静态机会多播调度实际上是一个三次优化的复杂NP-hard问题,无法得到最优解。针对这一问题,本文给出了多天线半动态机会多播调度算法,该算法采用了基于码本的预编码码字选择方案,将问题转化为可分离的二次优化问题,通过遍历选择的方式得到了最佳预编码矢量的次优解。该方案虽然不是最优方案,但降低了多天线多播系统预编码方案的复杂度,且与原有最优用户预编码方案相比,系统传输性能得到改善。同时针对多天线静态机会多播调度算法中,用户选择比固定带来的重复选择接收成功用户的问题,给出了多天线半动态机会多播调度算法,在相同消息的每次传输中,调整了用户选择比。与静态机会多播调度算法相比,半动态机会多播调度算法提高了每次发送的发送速率,改善了平均系统容量。同时,为了使多天线半动态机会多播调度算法更接近实际系统应用,本文研究了非理想信道条件下,基于有限反馈的多天线机会多播调度算法,算法采用了基于同一套码本的信道估计策略和预编码码字选择方案,针对机会多播调度算法反馈量巨大的问题,改进了基于有限反馈的半动态机会多播调度算法,给出了两种降低反馈量的方案：RSF (Reduce Successful Feedback)算法和盲发送(Blind Transmission, BT)算法。RSF算法对已接收成功的用户不再要求其反馈信道状态信息,以此来降低系统反馈量；BT算法通过统计信息对于相同消息的传输只需要用户反馈一次信道状态信息,以此获得了比RSF算法更低的系统反馈量,但牺牲了部分系统传输性能。