随着移动智能终端的普及与移动互联网业务的蓬勃发展，移动数据业务量呈爆炸式增长，用户对无线移动网络速率的要求也越来越高。多用户多天线技术能够能够极大地提高频谱效率和能量效率，是后4G移动通信系统的关键技术之一，同时多用户线性波束成形技术是实现多用户天线系统中复杂度较低的方法。而又由于体积和能耗等因素，基站多采用多天线，而终端采用单天线。在此场景下，由于下行链路用户之间存在耦合，且下行链路速率对用户体验影响更大，因此本文研究MU-MISO下行链路。此外，由于无线通信网络能量消耗的爆炸式增长，能量效率逐渐成为一个非常重要的技术指标。因此，本文主要研究MU-MISO干扰信道中基于能量效率的分布式波束成形设计。　　本文主要研究了MU-MISO干扰信道中基于能量效率的波束成形设计问题。并提出了两种分布式算法。由于能量效率最大化问题的目标函数是分式形式，所以是一个非凸函数。　　首先，分别介绍了半定松弛、D.C.规划、连续凸逼近、分式规划、WMMSE算法等常用的非凸优化方法。　　在此数学基础之上，本文研究了单用户场景的问题，给出了该场景下的系统模型，接着针对解该场景问题对于该场景优化问题中含有秩1约束，首先利用半定松弛算法，舍弃秩1约束，求原问题的松弛解，然后通过引入辅助变量而展开成两凸函数之差(D.C.)的形式，然后对该D.C.函数的非凸部分使用连续凸逼近算法，使得整个目标函数为凸函数，通过求松弛问题的近似解，不断逼近原函数的最优解。最后给出迭代式求得原函数最优解的算法。　　然后，将上述问题扩展到多用户的场景，提出了迭代求解多用户场景下基于能量效率的分布式波束成形设计算法。由于多用户之间存在耦合性，使得该场景比单用户场景问题复杂得多，但是其算法思路类似。首先对于目标函数中存在秩1约束，利用半定松弛算法丢弃秩1约束，而且在后文中证明了原问题最优解的秩就是1，所以可以无损的从最终解中解得原问题的最优解。对于半定松弛问题，也通过引入变量，将分式形式变换成两凸函数之差(D.C.)的形式，然后使用连续凸逼近算法对整个D.C.函数凸逼近，得到解耦后的一系列子问题，并且引入了干扰计价的概念。　　最后对于多用户的场景，提出了第二种迭代求解多用户场景下能量效率最大化的波束成形设计的分布式算法。给出每次迭代求闭式解的解法，极大地降低了算法的时间复杂度。该算法分别运用分式规划，加权均方误差(MSE)和最小化问题与加权和速率问题的等价关系。该解法基于WMMSE算法，算法复杂度更低，而且可以得到相近的能量效率。该算法也是分布式算法，每个用户独立求解。