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目前，稀缺的频谱资源与多样化的业务需求之间的矛盾是移动通信技术所面临的最主要挑战之一。多输入多输出(MIMO)技术在信息论上的容量优势引发了空时信号处理的大量研究，但是，基于传统蜂窝结构的MIMO技术所能达到的容量极限仍不能完全满足未来无线业务的需求。近年来，分布式MIMO系统以其突出的性能优势受到了越来越多的关注，已被认为是未来移动通信系统中较有竞争力的备选技术之一。通过对集中式蜂窝结构的变革，分布式MIMO系统在增大覆盖范围、提高频谱效率、节省发射功率、增加链路的稳定性等方面均取得了明显的优势，成为了热点研究领域。
在分布式MIMO系统中，系统容量的优越性与基站侧多天线的位置分布密切相关，本论文主要基于国家863计划项目“MIMO移动通信系统网络侧多天线的最优分布与覆盖问题研究”，重点研究了在给定系统传输体制约束下基站侧多天线的最优覆盖问题和分布式MIMO系统中的多用户资源调度问题。全文的主要工作如下：
(1)总结了前人关于无线信道建模的经典成果，建立了后文研究所需的复合无线衰落信道模型，包括路径损耗、阴影衰落和小尺度快衰落，并给出了相关MIMO信道的仿真模型；
(2)研究了复合信道模型下基于给定系统传输体制的基站侧多天线最优分布问题。在全天线使用策略下，针对系统基站端采用“等功率”分配的场景，从理论上推导了以最大化小区平均遍历容量为目标的基站天线端口最优分布准则，并分别使用基于遗传算法和基于粒子群算法的计算机搜索法求解了传输体制约束下的最优天线位置。仿真结果证明，本文所获得的天线位置是合理的。在此基础上，本论文又研究了选择性天线使用策略下的最优天线位置摆放问题，提出了摆放准则，并用搜索算法予以了求解；
(3)对分布式MIMO-OFDM系统中的多用户资源调度问题进行了讨论，系统采用基于迫零预编码技术的SDMA技术来提高频谱利用率。首先，提出一种自适应排序用户分组算法，充分利用无线信道的频率选择性衰落，自适应地调整各个子载波上的用户分组大小。然后，采用三种高效算法完成功率分配和比特加载，第一种算法作为对比，对经典的Krongold算法稍加改进以获得更好的性能和更 快的收敛速度，第二种算法是改进的蚁群算法，第三种算法为基于网格搜索的算法。仿真结果证明，本文所提算法均获得了良好的性能改善，且复杂度不高。