多用户MIMO系统中，所有的配对用户可以在相同的资源上传输数据。因此，相比于单用户MIMO系统，多用户MIMO不仅可以利用多天线的分集增益提高系统性能，和/或利用多天线的复用增益提高系统容量，还由于采用了多用户复用技术，多用户MIMO可以带来接入容量的增加。此外还可以利用多用户的分集调度，获得系统性能的进一步提升。基站可以同时服务的用户数目受限于其发送和接收的天线数目（和基站天线数目成正比）。例如根据现有3GPP标准，LTE系统最多配置8根天线，其服务的最大用户数目为4。而大规模天线系统要求基站配置数十甚至上百根天线，因此大规模天线系统能够获得更多的空间自由度，从而可以将其服务的最大用户数提升至10个甚至更多。

最大多用户数目的提升可以使系统传输速率增加，然而随着多用户数的增加，系统的计算复杂度将呈现大幅增加。

系统计算复杂度的增加主要体现在以下几个方面：

（1）多用户配对和调度

多用户MIMO系统中，基站调度器需要根据系统内的用户信道状态，选择合适的用户子集进行配对传输。假设系统可以支持的最大配对用户数目为N，如果考虑采用比较简单的穷搜配对算法，那么基站为了获得最优的配对情况，需要计算C¹_N+C²_N+...+C^N_N=2^N次，可以看出随着天线数目的增加，多用户配对和调度算法将呈现指数级的增长。

（2）多用户预编码(www.daowen.com)

下行多用户系统中，基站需要利用多天线的预编码技术对用户数据信号进行预处理，从而充分抑制多用户间的干扰。现有的预编码算法包括非线性多用户预编码和线性多用户预编码。由于非线性多用户预编码实现复杂度过高，在实际的应用中一般采用线性预编码。经典的线性预编码算法包括迫零波束赋形，最大SLNR（Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio，信漏噪比）等。我们以迫零预波束赋形算法为例，分析大规模天线系统中多用户预编码的计算复杂度。迫零波束赋形预编码矩阵是通过对等效用户信道矩阵求逆获得的，而矩阵的求逆计算复杂度为矩阵M的三次方，即O（M³），因此不难看出，随着系统配置的天线数目增加，基站与用户之间的等效矩阵维度将随之增加，这将不可避免地造成多用户预编码矩阵计算复杂度的提高。

此外，在实际系统中，多用户配对调度以及预编码算法之间存在紧密的联系，二者相互影响。通过上面的分析可以看出，在大规模天线系统中，为了实现多用户传输，将会面临计算复杂度大幅提升。因此，如何优化系统预编码和调度算法，以较低的复杂度最大限度地利用信道空间自由度，提升多用户传输的性能是大规模天线系统的另一个重要挑战。

图4-28 大规模天线系统中的MU-MIMO