下一代无线通信网络是相比于现有网络,在传输速率、系统实时延和频谱效率等方面有着显著性能提升。随着通信技术不断的发展和完善,下一代无线通信网络系统将是多系统融合贯通的超大型异构网络,但同时带来的干扰也更为复杂和严重,这将极大影响网络的数据传输性能及效率。干扰管理技术旨在通过灵活高效的算法或技术来消除或抑制网络中因频谱复用造成的干扰,最大限度地降低因干扰造成的系统性能的损失,对于无线通信网络的服务性能具有重要的意义。本文针对下一代无线通络通信中的干扰管理技术进行了研究,主要的创新性工作如下:首先,针对双层异构网络中因节点(包括不同种类的基站及用户)的超密集部署引起的干扰种类增加以及分布密集化的问题,提出了一种基于用户分组的二级分布式干扰对齐方案。该方案以基于分组的二级分布式干扰对齐算法(A Two-stage Distributed Interference Alignme-nt Approach Based on Grouping,GTDIA)为核心,对微小区的用户进行分组,并将每个组内的层间干扰信号对齐到同一信号子空间内进行消除,然后设计了宏基站的二级发射预编码矩阵,在此基础上利用分布式算法对宏用户之间的层内干扰加以抑制。仿真结果表明,所提算法可以有效提升系统容量,并且降低了算法复杂度。其次,针对中继异构网络场景下的单跳与多跳传输共享频谱而导致信号空间维度浪费的问题,提出了一种基于中继双跳传输的跨时隙部分干扰对齐方案。该方案以跨时隙部分干扰对齐算法(A Cross Time Slot Partial Interference Alignment Scheme,CTPIA)为核心,利用信号在双跳传输不同时隙内的相互关联,首次将第一跳传输的混叠信号中的部分干扰信号对齐到了第二跳传输的期望信号子空间内。结果表明,所提算法有效压缩了干扰信号数据流所占的空间维度,显著提升了系统有用信号的可达自由度。最后,针对上述两种干扰管理所需信道状态信息因信道变化特性导致小区间共享受限的问题,提出了基于功率控制的干扰抑制方案。该方案以基于深度增强学习的功率控制算法(A Power Control Scheme Based on Deep Reinforcement Learning,DRLPC)为核心,首先在单小区单天线中继网络中验证了使用深度增强学习解决中继功率控制问题的可行性。在此基础上将该算法扩展至了多小区MIMO蜂窝网络中,用以实现多基站联合功率控制。该算法将时变信道状态下的多小区的联合功率控制建模为一个马尔科夫决策过程,通过引入中心控制器为每个基站下达功率控制指令,同时基于用户接收信号功率的强度构建了支持系统进行学习的状态空间。仿真结果表明,所提算法可以保证系统的速率性能满足指定的阈值要求,也有效提升了频带利用率。