迄今为止,我国已经完成建设的5G基站142.5万个,2022年即将超过200万个。随着人们对无线通信系统传输速度的要求越来越高,对网络容量和服务质量的要求也越来越高。在热点区域内,宏基站很难满足需要,也难以提高良好的覆盖。认知异构网络既能够对宏小区内部进行异构扩容和补充覆盖,又能够在授权频段为智能终端提供频谱接入和频谱共享等功能,不论是D2D（Device-to-device）、V2V（Vehicle-to-vehicle）这样的新兴网络还是传统的宏蜂窝网络,都可以通过与授权用户共享频谱,将其合并为多层异构网络,同时提高了频谱利用率。然而,由于认知异构网络的分层结构、密集化部署以及频谱复用产生了复杂的跨层干扰和同层干扰,必须针对不同的通信场景、干扰类型选择高效率的干扰管理技术提升网络性能,保障用户服务质量。干扰对齐（Interference Alignment,IA）作为一种新兴技术,它联合设计所有用户的预编码和解码矩阵,使干扰在各个接收器的子空间内对齐,而期望信号可以在无干扰子空间上传输,可以在非常高的信噪比（signal to noise ratio,SNR）下达到较高的网络容量,同时因为其在干扰方面的性能提升显著,IA已经应用在各种网络拓扑结构和各种无线网络。本文首先分析了国内外认知异构网络干扰管理技术研究现状,其次详细介绍认知异构网络和干扰对齐技术的相关理论,最后本文的主要研究内容和成果有如下两点:（1）研究了分簇干扰对齐在认知异构网络的应用,提出了基于分簇的用户分组干扰管理策略,该策略将网络中存在的干扰分为簇内干扰和簇间干扰两个子问题分步解决,提出了基于半监督近邻传播聚类（Affinity Propagation,AP）的微基站分簇算法降低了簇间干扰,以及基于谱聚类的用户分组算法抑制簇内干扰。根据仿真结果,本文提出的策略得到了较好的分簇效果,且在网络吞吐量和频谱效率方面的性能有所提升。（2）在上面研究的基础上,对于微小区内仍存在小区内和小区间的干扰,提出了一种基于打孔调度的认知异构网络机会下行链路干扰对齐算法（Puncture scheduling Opportunistic Downlink Interference Alignment,PS-ODIA）,其中,为了兼顾降低用户调度过程中的用户获得RB的公平性和降低溢出概率,提出了一种改进的打孔调度决策优先级公式,以获得多用户分集增益,同时考虑缓冲区队列长度参数,降低溢出概率。每个队列的缓存信息与用户的服务质量（Quality of Service,Qo S）紧密关联。仿真结果表明,在获得更多无干扰维度的同时,公平性、系统容量、中断概率和溢出概率等性能也得到了提高。