为了满足人们快速增长的需求以及社会对节能环保的要求,无线通信技术成为了通信领域研究的热点之一。在现在长期演进(Long Term Evolution,LTE)时代,无线宽带到户(Wireless to The x,WTTx)成为新一代的无线宽带接入方式。同时,为了支持更高的传输数据速率,下一代通信正在将其频谱进一步扩展到更高的频段(6 GHz以上)。对无线通信系统而言,高频频谱具有很多优点,例如用于高数据速率信息传输的宽带更宽,方向性和空间分辨率更高,以及由于窄天线波束宽度导致的干扰概率更低等。但高频频谱也为无线通信的发展带来了新的挑战,即非富散射环境。在非富散射环境中,由于缺少障碍物和散射,传输信道之间存在相关性,在这种情况下信道矩阵欠秩。多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术具有抗信道衰落和提高传输速率等显著优势,是LTE系统的重要组成部分之一。其中,多用户MIMO(Multi-User MIMO,MU-MIMO)技术的显著优势就在于它可以通过空间资源而不是频谱资源来有效地提高系统吞吐量,因此成为5G(5th-Generation)的关键技术之一。随着MU-MIMO系统内天线数的增加,虽然系统吞吐量增加了,但是也消耗了更多的能量,能量效率(Energy Efficiency,EE)就是指单位能量发送的数据量。因此,如何通过有效的资源分配来优化MU-MIMO系统的能量效率和系统吞吐量成为了无线通信领域的研究热点之一。此外,在研究MU-MIMO系统资源分配时,除了要优化系统吞吐量以及能量效率之外,还必须考虑到不同业务的不同的QoS(Quality of Service)要求,包括时延要求和速率要求。本文分析了影响MIMO信道矩阵秩的因素,提出了提高MIMO信道矩阵的秩的基本思想,并且研究了当MIMO信道矩阵欠秩且不能提高秩时,如何通过资源分配来提高MIMO系统的性能。针对上述的问题,本文提出了一种在信道矩阵欠秩的情况下,基于MU-MIMO系统的双目标优化资源分配算法。该算法在精细保证QoS要求(包括速率上下限和时延要求)的同时,通过功率分配和用户选择有效地优化了系统有效吞吐量和能量效率。由于本文建立的优化问题为双目标优化且约束条件众多,因此它并不是一个标准的凸优化问题,不能直接用凸优化技术来解决,本文通过拉格朗日对偶算法来解决该优化问题。最终仿真数据表明,本文的双目标优化算法能够在优化系统吞吐量的同时优化能量效率,它在双目标优化方面明显优于现有的其它算法。