在无线蜂窝系统中,小区边缘的干扰成为了限制系统容量的主要因素。干扰对齐算法是有一种能够有效抑制干扰、提高系统容量的方法。小区干扰对齐算法通过预编码,将来自其它小区的小区间干扰对齐到一个维度较小的信号空间中,使得当前小区的有用信号能在小区间干扰信号空间之外的信号空间中无干扰地进行传输,从而有效地增大系统自由度,提高系统容量。干扰对齐算法需要发送端已知信道状态信息。实际应用中,信道状态信息需要在接收到量化后反馈回发送端,即有限反馈。有限反馈会破坏完美的干扰对齐状态,最终造成残余小区干扰,从而限制了蜂窝系统的容量。本文的主要贡献和研究内容如下：首先,本文提出了一种联合量化策略。在已有的有限反馈干扰对齐方案中,一般是将各小区的信道状态信息分别量化,然后分别进行反馈。与这些已有的方案不同,本文在无线蜂窝系统上行信道中提出了一种联合量化策略,利用接收端(基站端)强大的计算能力,在接收端就利用信道状态信息将用户的预编码向量计算出来,然后将系统所有的用户的预编码向量集中起来进行联合量化,再统一进行反馈。在相同的反馈开销下,联合量化策略能够取得相比已有方案更大的系统和速率,从而提高了系统的吞吐量。其次,本文以一种已有的小区干扰对齐算法为基础,提出了一种有限反馈下的小区干扰对齐方案。本文以接收机处理之后的小区间残余干扰功率为目标函数,通过优化接收机以实现残余干扰的最小化。接收机适应于信道状态信息和量化后的预编码向量,每次接收信号时以达到当前等效信道下残余干扰最小化为原则进行调整。在干扰受限的系统中,提出的方案有效地降低了系统的残余干扰,提升了系统的吞吐量。接下来,在干扰多址信道下,提出了一种专门针对有限反馈条件的小区干扰对齐算法。通过分析推导,本文给出了有限反馈条件下等效干扰对齐空间的概念,并指出要实现小区间残余干扰的最小化,接收滤波器必须要消除小区间干扰在等效干扰对齐空间中的能量,而发送预编码向量则应该使得小区间干扰在等效对齐空间之外的能量达到最小。通过收发机的设计,该算法实现了在给定码本条件下,每次接收信号时小区间残余干扰功率的最小化。与传统有限反馈条件下的小区干扰对齐方案相比,本文提出的方案极大地提升了系统的吞吐量,并有效地扩展了有限反馈条件下小区间干扰对齐算法的应用范围。最后,本文对限反馈下的小区间干扰对齐算法进行了总结并对下一步的工作做了展望。