The presence of fading is decisive for the realization of multiuser diversity gain because it increases the probability that one user is having better channel condition at any given time. For slow fading environments multiuser diversity can be obtained by the opportunistic beamforming. To have opportunistic beamforming, multiple antennas are required at the base station to induce artificial channel fluctuations to ensure multiuser diversity in the network. Therefore transmitting through opportunistic beamforming to the user with the best channel conditions will lead to a better throughput.The users? channel conditions have to be monitored at the base station to send the data to the user who has best channel conditions at any given time, therefore the users feed back their channel conditions all the time. It?s known that the feedback channels have a limited bandwidth, so in order to use these channels with the best efficient way, feedback information needs to be quantized.We derive the optimum quantization scheme that minimizes the probability of error by not selecting the user with the highest NSNR of the opportunistic beamforming. This schemed is proved by theoretical approaches as well as simulation results.

Herhangi belli zaman diliminde tek kullanıcı daha iyi kanal konumuna sahip olma olasılığını artırdığından çok kullanıcı çeşitlemesi kazancının gerçekleşmesi için sönümleme yapısı belirleyicidir. Uzun dönemli sönümlenme çevreleri için çok kullanıcı çeşitlemesi fırsatçı hüzme oluşumu tarafından belirlenebilir. Fırsatçı hüzme olşumuna sahip olmak, yapay kanal dalgalanmalarına neden olmak, ağ içinde çok kullanıcılı farklılığından emin olmak için baz istasyonunda çoklu antenler gerekmektedir. Bu nedenle kullanıcı için en iyi kanal konumları ile fırsatçı hüzme oluşumuna doğru yayılım daha iyi bir iş çıkarma yeteneğine ulaştıracaktır.Herhangi belirli bir zaman diliminde, en iyi kanal konumlarına sahip bir kullanıcıya veri göndermek için, kullanıcı kanal konumları baz istasyonunda izlenmek zorundadır; bu yüzden kullanıcılar kanal konumlarını her zaman geri beslerler. Geribesleme kanallarının sınırlı bant genişliğine sahip olduğu bilinmektedir, bu nedenle en verimli şekilde bu kanalları kullanmak için, geribesleme bilgisinin nicemlenmesi gerekmektedir.Fırsatçı hüzme oluşumunun en yüksek işaret gürültü oranı (NSNR) ile kullanıcı seçmeden hata oranını azaltan en iyi nicemleme tasarısını ispatladık. Bu tasarı teorik uygulamalar yanısıra benzetim sonuçları ile de kanıtlanmıştır.