随着第五代移动通信技术的发展,系统对高频谱利用率的需求越来越强烈,网络能耗问题和用户间公平性问题也受到人们越来越多的关注。结合传统通信场景和有智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）辅助的通信场景,本文针对多用户MIMO系统下的资源公平分配,研究联合优化发射波束成形和智能反射面的相位的问题。具体研究内容如下:（1）考虑在多用户多输入单输出（Multi Input Single Output,MISO）场景下资源公平分配问题。本文以用户信干噪比（Signal-to-noise-plus-interference Ratio,SINR）为公平性指标,建立在基站功率约束下最大化系统内所有用户的和速率模型,同时满足各个用户的通信速率高于阈值的约束。根据此模型本文提出了一种邻近点-加权最小均方误差算法（Proximal Distance-Weighted Minimum Mean Square Error,PDA-WMMSE）,并结合快速迭代阈值收缩算法（Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,FISTA）提高解的质量和收敛速度。仿真结果表明该算法在与已有算法性能接近情况下,运算复杂度大大降低。（2）考虑在智能反射面辅助的多用户MISO下行链路通信系统下,研究各用户满足服务质量约束时最小化基站发射功率问题。针对此问题,本文利用多变量在约束中的解耦关系,采用交替迭代的方法分别优化每个块中的变量,其中优化波束成形采用PDA算法解决,优化智能反射面的连续相位分别采用基于凸差（Difference-of-Convex Function,DC）规划和基于块坐标下降法（Block Coodinate Descent,BCD）的近似算法来有效求解。仿真结果表明本文提出的两种算法不管在性能还是计算复杂度上均优于现有算法。（3）针对智能反射面的连续相位设计在硬件上难实现的问题,本文在相位离散取值的通信系统下,建立了以发射功率最小化为目标的公平性研究模型。针对此模型,本文提出了一种基于BCD的高效搜索算法,根据交替优化的思想分而治之。仿真结果表明当IRS数目较少时,算法的性能和计算量均有良好表现。