预编码技术,简而言之是一种通过对信道信息的利用,在发射端进行一种预处理,以适应相应的信道环境,以此来提高系统性能。那么,预编码技术中的关键问题就可以分为:发端如何获取信道信息,以及如何利用信道信息进行相应处理。本论文主要在MIMO系统中针对后一个问题进行讨论。信道信息的获取可分为反馈和互易两种模式。为了便于解释获取发端信道信息对系统性能的提升,在第三章中,我们首先考虑发端通过反馈获得完美的信道信息(这里的完美是指无信道估计误差,无量化反馈误差,无反馈延迟)的情况,并在此基础上给出基于容量最优的带预编码的发端结构,再基于两种不同的准则(基于容量和基于成对错误概率)给出预编码方案并进行仿真分析。由于通信信道的时变性,加之收端信道估计的误差以及反馈延迟,反馈带宽的限制,获得完美的信道信息变得近乎不可能,所以在实际情况中发端只能获得部分的信道信息。以此为基础,我们考虑如下情况:接收端已知完美信道信息下的有限反馈。通过仿真,对两种量化模式(量化信道矩阵和量化预编码矩阵)进行了比较。以上的分析是针对单个用户的情况。在多用户的情况下,会面临更多的问题,在第四章中会提到:例如考虑在下行中,如何消除各用户之间的共信道干扰,如何通过用户调度来最大化多用户分集增益,等等。首先,针对多用户预编码中的共信道干扰消除问题,以及针对这一问题提出的BD算法进行分析发现,该算法降低了发端处理的空间自由度,因此本文提出了一种在中低信噪比下的改进思路。本文中提出,在干扰和噪声在同一量级上时,比如在中低信噪比时,为了消除干扰而降低空间自由度是得不偿失的。因此,可以根据SNR的不同,选择是否进行基于块对角化的干扰消除。这样,由于空分复用的增益使得系统在中低信噪比下的性能有所提升,而由于不进行块对角化,复杂度大大降低。接着,在多用户调度问题中,在最优的全搜索算法基础上,提出了一种低复杂度的算法,经仿真验证,该算法由于尽可能地保证了多用户分集增益,因此性能上较最优的算法只是略微降低,而复杂度得到了很大的减小。最后,对全文进行了概括性的总结,明确了下一步有待进行的工作和未来的一些研究方向。