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本文主要从MU-MIMO(Multi-User Multiple-Intput Multiple-Output)通信系统下行数据通信过程中的预编码技术和多用户调度算法两方面进行初步研究,首先介绍了MU-MIMO技术的研究现状及意义,在已知文献和实际实现方案的基础上,阐述了MIMO技术的基本原理及可研究方向。其次,本文以简单的单用户MIMO系统为例,通过信道传输模型,在基站侧将其分成两类场景,即确信的CSI(Channel State Information)模型和非确信的CSI信道模型,分别用理论计算对应场景的系统理想容量。然后讨论了MIMO技术的空间复用和空间分集以及它们的作用,通过对模拟的MU-MIMO信道传输模型进行计算,得出了多终端下行链路的系统容量,并简要地说明了MU-MIMO通信系统中常见的几种预编码算法和多终端调度算法。针对下行预编码算法方案,本文以ZF-CI(Zero-Forcing Channel Inversion)算法、BD(Block Diaglization)算法为基础,依次分析几种常见算法的复杂度,如传统的BD算法、基于QR分解的BD算法、GZI(Generalized ZF-CI)算法等。在不改变或者少量改变系统容量及速率情景下,以降低运算复杂度为目的,提出了一种改进的BD算法,并展现了其在一些运用场景的优越性。除此之外,本文以传统的SLNR算法实现为基础,进行了一定程度的改进,既认为是改进的SLNR算法。当需求通信的终端需要传输数据确信时,基于改进的SLNR算法在求解时对目标进行松弛,提高最差数据流的SINR,改善该终端的数据确信度。在不改变基站系统容量及速率的前提下,大幅提高处于信道条件较差终端的BLER性能,即在基站发射总功率及容量不变的情况下,优化最差终端的通信质量。对于MU-MIMO通信系统的下行多终端调度技术,用改进的基于子信道分簇的调度算法实现方案,以终端间相关性为基础,对基站所覆盖区域的所有终端进行扎堆分类。本文通过矩阵重构,减少簇内包含终端的子信道之间的相关性计算,达到最终降低多终端调度算法复杂度的目的。通过仿真实现,在少许牺牲信道容量及传输速率的前提下,有效实现了算法复杂度的降低。