随着现代通信对系统吞吐量的需求不断上升,通过无线资源(时、频、功率)分配提高系统吞吐量非常重要。在多用户MIMO-OFDM系统中,由于引入了空分多址,资源在可分配的维度上增加了一倍,使得原本就难以优化的资源分配问题更加复杂。现有的大多数研究为了降低分配的复杂度,对资源分配的自由度做了限制,有些规定每个子载波上只可以容纳一个用户,这就没有利用空分多址带来的频谱增益;有些集中限定功率在子信道上平均分配,这样就放弃了利用不同信道的差异带来的功率增益。另一方面,由于现代社会倡导绿色通信,在一定的系统吞吐量要求下最小化系统总功耗也日渐成为当今4G甚至是未来5G的目标。吞吐量优化和功率优化在目标诉求上相互矛盾,现有的大多数文献都集中在研究优化一个目标上,要么是保证系统一定的吞吐量来集中优化功率,要么在保证系统一定的总消耗功率的前提下优化系统吞吐量,据我们所知,目前文献中没有对多用户MIMO-OFDM系统中功率和速率进行过联合优化,不能进行联合优化的原因有很多,比如存在非线性约束造成优化问题非凸难以求解,以及在用传统的贪婪算法为子载波选择用户的时候无法同时兼顾功率和速率的优化等,造成解决联合优化只能采用穷举法,由于多用户MIMO-OFDM系统较大的资源自由度,因计算量巨大根本不可行。针对以上问题,本文基于多用户MIMO-OFDM系统,提出了一种功率速率联合优化算法。即在最小化系统总消耗功率的同时,使得系统吞吐量最大。将用户对子载波的选择融入到对功率优化和速率优化中完成,减少了因为资源自由度过多带来的问题复杂性。首先我们建立功率和速率的双目标优化模型,由于存在非线性约束,因此设计了原问题的对偶问题,解决了原问题的非凸性,将原问题转变为了可以求解的凸优化问题,同时证明了原问题和其对偶问题的对偶间隙为0,即证明了通过求解对偶问题的最优解也就求得了原问题的最优解。在求解对偶问题时,提出了一种解对偶问题的分解和迭代方法,减少了分配的复杂度。最后,我们通过控制迭代的精度,来最小化系统能耗并最大化系统吞吐量,实现了同时提高功率资源和频谱资源利用效率的目的。仿真结果显示,本文算法在实现的系统吞吐量和消耗的系统总功率方面都优于传统的单目标优化算法。