随着人们对无线通信传输速度和质量的要求越来越高，如何有效提高无线通信系统的频谱效率成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。多用户MIMO(Multiuser-MIMO, MU-MIMO)是当前无线通信提高频谱效率的关键技术，其在单用户MIMO的基础上利用空分复用大幅度提高了系统的频谱效率，目前MU-MIMO技术已应用到诸如WiFi、LTE等多类无线通信系统之中。制约MU-MIMO空间复用传输的一个核心因素是信道矩阵的条件数，而以波束切换的智能天线具有改善信道条件数的潜力，因此，MU-MIMO系统结合智能天线进行联合选择能够改善信道矩阵的条件数，提升系统的频谱效率，但目前关于MU-MIMO智能天线的联合选择理论研究较少并且现有算法性能距离理想性能仍有较大差距。
　　为了提供MU-MIMO智能天线的联合选择方面的理论支撑以及优化联合选择算法的性能，本文研究了理想信道状态信息(Channel State Information，CSI)下基于条件数最小的联合选择策略的相关理论，而后分析了CSI误差对MU-MIMO系统联合选择策略的影响并针对性的提出一种联合选择算法，具体如下：
　　利用随机矩阵理论推导了基于条件数最小的联合选择策略下所选信道矩阵条件数的累积分布函数，并定量研究了MU-MIMO系统中基站天线数、信噪比以及空间相关性这三个核心因素对联合选择性能的影响，推导了拟合分析模型，通过该模型能够快速确定相应参数下联合选择性能增益区间，为MU-MIMO场景下应用基于条件数最小的联合选择策略提供了理论支持及工程实践指导。
　　建模了CSI误差中信道估计误差以及过时误差，针对CSI估计误差下的联合选择策略，提出了均值滤波预处理结合非奇异度联合选择算法的方式，通过预处理有效的改善了CSIT的准确性，通过提出的非奇异度新定义优化了联合选择算法，最后通过仿真验证了在系统存在CSI估计误差时，均值滤波预处理结合非奇异度联合选择算法的性能优势。
　　本文的研究从理论上证明了MU-MIMO系统中联合选择策略的性能潜力并提出了相应的实现算法，对提高MU-MIMO系统的频谱效率具有重要意义。