中文摘要：

MIMO网络的容量和传输技术，是近年来国际上无线通信技术领域的核心和前沿问题。MIMO网络的容量以及传输方案的设计极大地依赖于发送端可获得的信道状态信息。对于多用户MIMO网络，在一些重要应用场景中，发送端仅知道部分信道状态信息（如发送端通过有限反馈获得量化的信道状态信息，以及发送端仅知道部分链路的信道信息等情况），此时网络的容量以及最优传输方案至今仍是有待深入研究的开放性科学问题。本项目将对发送端仅知道部分信道状态信息时，MIMO网络的容量与传输技术进行理论研究。申请人团队由国内外高校教授和博士生组成，近年来致力于MIMO系统的容量和传输技术的研究，取得了不少研究成果，具有较强的研究实力。本项目的研究结果将进一步丰富和完善MIMO无线网络的基本理论，并针对一些重要的应用场景提出具有应用价值的高性能传输技术方案。

结论摘要：

本项目研究全局和部分信道状态信息下一般单跳MIMO网络（称为MIMO B-MAC网络）的容量与最优传输问题。根据国内外研究的最新进展对研究计划进行了调整考虑到当前学术界和工业界都已将研究重点转移到了干扰网络和多小区系统，比如在LTE Advance中已经考虑了多小区协同通信。在此背景下，本项目对原有研究计划进行了调整，将研究重点放在了MIMO B-MAC网络的容量与最优传输。MIMO MAC，MIMO BC，多小区系统和干扰网络等都是MIMO B-MAC网络的特例。因此，本项目不仅完成了预期研究任务，还取得了比原计划更加广泛和重要的研究成果 1. 提出了一种基于对偶性和礼貌注水的MIMO B-MAC网络非凸优化理论，从而为解决网络中非凸优化的难题奠定了基础。首次证明了B-MAC网络中存在一种速率对偶性；发现了网络中最优输入的注水结构并将其命名为礼貌注水。礼貌注水结构的发现为设计高效的网络优化算法奠定了基础。它还解决了MIMO 广播和多址接入信道容量区域的Pareto 最优输入结构这个开放性问题。 2. 基于1中提出的非凸优化理论为MIMO B-MAC网络优化的若干典型应用设计了低复杂度的高效算法，包括1）总功率约束下的加权和速率最大化问题，它可用于可达/容量区域的求解或无线网络中的自适应资源分配；2）QoS约束下的两个发射机优化问题，它们可用于无线网络中的接纳控制和保证实时业务的QoS；3）多线性约束下的加权和速率最大化问题，其中多线性约束包括独立功率约束，以及认知无线电中的干扰抑制约束等许多实际约束。本项目证明了这些算法的收敛性以及收敛后解的最优性。分析和仿真验证表明所设计的算法在性能，复杂度，收敛速度，以及应用范围上都优于目前没有利用最优输入结构的算法。 3. 解决了部分状态信息下MIMO B-MAC网络的分布式优化问题。本项目提出了一种在TDD网络中，基于信道互易性和迭代局部信道估计的分布式礼貌注水算法。该算法可以通过分布式优化达到网络优化问题的一个局部最优解，具有性能优异且复杂度低等优点。