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伴随着移动通信和互联网的不断发展,无线宽带服务需求日益增长,而无线频谱资源是有限的,这就要求采用更先进的技术来实现更高的系统频谱效率。MIMO(Multi-Input Multi-Output,多输入-多输出)与OFDM(OrthogonalFrequency Division Multiplexing,正交频分复用)技术以其优越的性能而被越来越多的研究者所重视,成为下一代移动通信系统的物理层关键技术。在无线信道具有时变性和频率选择性衰落的情况下,MIMO-OFDM技术与自适应资源分配技术相结合,能够实现高速率、高质量的通信,满足未来多业务的不同服务质量要求首先,本文针对在多用户MIMO-OFDM系统物理层资源分配问题进行了研究,给出了多用户系统MIMO-OFDM的模型,并根据功率最小化原则给出了资源优化问题数学模型。本文利用遗传算法优秀的求解优化问题的能力,将普通遗传算法进行改进,采取矩阵编码、多选择操作等手段,应用于求解MIMO-OFDM系统资源分配问题,并通过仿真实验与已有算法进行对比。实验结果表明,遗传算法运行时间较短,并且能够满足各个用户的最小传输速率需求,具有明显的优势。其次,在物理层资源分配的基础上,本文结合用户的QoS(Quality ofService,服务质量)需求,对跨层的资源调度问题进行了研究,对基于效用函数的资源调度和分配算法进行了改进。首先将业务划分为实时业务和非实时业务,根据业务类型的不同设计两类效用函数,然后对两类业务按不同优先级进行业务调度和资源分配,最后通过仿真实验与已有算法进行对比。实验结果表明,本文算法能保证用户平均等待时延小于最大允许时延,并有效的保证了非实时业务用户的吞吐量,满足了两类业务的不同QoS需求。最后,根据实际通信过程中上行信令资源有限的情况,本文多用户MIMO-OFDM系统中有限反馈问题进行了研究,分析了常用的减少反馈开销的一些方法,重点研究了设置反馈门限的方法。本文在保证系统容量的前提下进行反馈门限设置,随通信过程中信道条件等的变化情况,动态调节反馈门限阈值来达到了减小反馈开销的目的。