小区间干扰(Inter-Cell Interference,ICI)和用户间干扰(Inter-User Interference,IUI)严重制约着多小区多用户多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的性能。如何抑制小区间干扰和用户间干扰,提高多小区多用户MIMO系统的频谱利用率是当前研究的重点。近年来新兴的干扰对齐(Interference Alignment,IA)技术是MIMO系统干扰抑制技术的一个突破,能获得比传统的干扰抑制方法更高的系统容量。本论文侧重于多小区多用户MIMO系统干扰对齐技术的研究,主要研究内容包括:基于迭代运算的最优线性预编码技术的研究,不需要小区间信息交互的干扰对齐技术的研究,基于基站协作的干扰对齐技术的研究与基于用户协作的分组干扰对齐技术的研究。本论文主要贡献和创新之处列举如下:1.干扰对齐技术的实现离不开预编码技术,论文提出了两种新的迭代线性预编码算法。首先借鉴传统迭代线性预编码算法思想,基于通用迫零信道逆算法,提出了第一种迭代线性预编码算法。该算法能大幅度降低传统迭代线性预编码算法的运算复杂度,且没有信道容量增益损失。然后基于通用最小均方值误差信道逆算法,提出了另外一种迭代线性预编码算法。由于考虑了噪声对系统信道容量的影响,该算法比基于通用迫零信道逆预编码方法的迭代线性预编码算法具有更高的信道容量增益。该算法也比传统迭代线性预编码算法具有更低的运算复杂度。2.论文提出了两种适用于多小区多用户MIMO系统不需要用户间信息交互的干扰对齐算法。论文首先将适用于2个小区的传统迫零干扰对齐算法扩展到多小区MIMO系统,提出了一种增强型迫零干扰对齐算法;为了进一步提高增强型迫零干扰对齐算法信道容量,论文随后提出了一种适用于多小区多用户MIMO系统的改进型迫零干扰对齐算法。改进型迫零干扰对齐算法需要反馈用户端噪声功率,而增强型迫零干扰对齐算法不需要反馈用户端噪声功率,这是二者算法实现上的区别。论文还分析了这两种干扰对齐算法发射天线数和接收天线数受小区数,用户数以及每个用户的数据流数限制的最小天线数条件。仿真结果显示改进型迫零干扰对齐算法比增强型迫零干扰对齐算法具有更高的信道容量增益,尤其在低信噪比情况下,该算法信道容量增益性能优势更明显。3.为了解决增强型迫零干扰对齐算法和改进型迫零干扰对齐算法所需最小接收天线数受限的问题,论文还基于基站协作技术提出一种新的干扰对齐算法。该算法只需要2个相邻小区基站的协作来交互用户信道状态信息,就可以基于最小均方值误差标准联合设计预编码矩阵和接收滤波器矩阵来抑制主干扰小区干扰和小区内用户间干扰。而对于次干扰小区干扰信号的抑制则是利用次干扰小区信道状态信息的协方差矩阵设计接收滤波器完成的。仿真结果显示该干扰对齐算法比传统基于基站协作的干扰对齐算法具有更高的信道容量增益。4.论文基于用户协作技术提出了一种适用于下行多小区多用户MIMO系统的分组干扰对齐算法。该算法比已有的下行分组干扰对齐算法具有更低的运算复杂度。当发射天线数大于分组干扰对齐所需最小发射天线数时,能弥补已有分组干扰对齐算法的基站端发射天线增益损失,具有更高的信道容量增益;当发射天线数与分组干扰对齐所需最小发射天线数相等时,该算法比已有的分组干扰对齐算法在低信噪比时有明显的信道容量增益提高。该算法所需最小接收天线数小于所需最小发射天线数,符合蜂窝MIMO系统基站端天线数大于用户端天线数的特点。5.论文提出了一种适用于上行多小区多用户MIMO系统的分组干扰对齐算法,该算法借鉴下行分组干扰对齐算法思想,首先在用户端设计预编码器将本小区用户到相邻小区基站的全部小区间干扰信道调整到一个小区间干扰信道子空间,然后在基站端设计接收波束成型器抑制全部的小区间干扰和用户间干扰。该算法比已有上行分组干扰对齐算法具有更低的运算复杂度,且能弥补已有上行分组干扰对齐算法的基站端天线增益损失,具有更高的信道容量增益。该算法所需最小发射天线数小于所需最小接收天线数,符合蜂窝MIMO系统基站端天线数大于用户端天线数的特点。