近年来随着无线移动用户数和业务的爆发式增长,可用频谱资源的稀缺,干扰问题变得日益严重,直接影响着系统的性能。因此,如何有效处理用户之间的干扰问题就成为了重要的研究方向。干扰对齐作为一种新兴的干扰管理方法,由于可以压缩干扰信号空间,并且提高系统自由度,近年来受到了广泛的研究。干扰对齐的实现是通过在发送端采用预编码矩阵将期望信号和干扰信号在空间、时间或频率上隔离,并利用波束成型技术压缩干扰信号在非期望接收端上的维度,最后在接收端采用接收矩阵最小化干扰和噪声所带来的影响。本学位论文的选题来源于导师承担的国家自然科学基金项目。本文主要对认知无线电中干扰对齐算法进行了研究,首先简要介绍了相关的背景知识、技术原理和可行性分析,并对一些经典算法进行介绍,在第五章提出了一种改进算法。在一对主用户、K对次用户的多天线多输入多输出(MIMO)网络中,本文设计了主用户和次用户的预编码矩阵和接收矩阵,提出了一种新型的次用户双层预编码干扰对齐算法。在保证主用户获得最小均方误(MMSE)性能的同时,通过设计次用户的第一层预编码矩阵,使得次用户能够和主用户能够在同一频段上进行数据传输,并且不对主用户产生任何干扰,从而提高了系统的频谱利用率。次用户的第二层预编码矩阵保证了次用户之间的干扰对齐,提高了次用户的容量和自由度。仿真结果显示,相较于传统的认知无线电中单层预编码干扰对齐算法,本算法中的次用户可以获得更高的容量。