下行干扰一直是通信系统容量提升的瓶颈,尤其对于采用多天线技术的LTE-A系统。由于每一根天线均被视为干扰源,小区边缘用户受到强烈的空域干扰,导致其吞吐量远无法满足高速率的服务要求。同时由于硬件的限制,终端难以实现复杂的多天线干扰抑制。多天线预编码技术的诞生为空域干扰抑制提供了解决思路,即在发射端对信号进行预处理,接收端只需经过简单的迫零或者最小均方判断即可分离出有用信号。但传统的预编码算法仅可以解决小区内干扰问题。对于小区间干扰,只有通过小区间协作将多小区的发射天线视作统一发送阵列,即将多天线干扰信道转化为多天线广播信道才可以完全消除干扰。然而这种联合编码的方式对中心控制eNB的计算复杂度要求特别高,同时eNB之间数据交互也会对网络产生很大负担和延迟。无线通信网日渐向大规模异构发展,节点间完全合作越来越不现实。故小区间合作干扰抑制又产生了协同调度这种方式。在这种方式下用户数据不需要共享,大大减轻了交互负担,但它只能协调抑制不能完全消除干扰。针对上述问题,目前小区间协作空域干扰抑制的研究主要有对角块(BD)编码、最大泄漏比(SLNR)预编码和分簇算法等。这些算法未将小区内干扰和小区间干扰区分处理,但同步处理小区内和小区间干扰会浪费有限的空间自由度。同时,这些算法或者将自由度优先用于抑制干扰,或者将自由度优先用于数据传输；但将自由度用于抑制干扰或者数据传输对系统吞吐量的贡献是不同的。对于某些用户,抑制干扰能获得更高的系统增益,而其他用户则反之。对于一个多天线系统来讲,空间自由度受到天线数目和配置的限制。因此如果可以更优化地利用自由度,系统吞吐量将还有提升空间。基于此思路,本文提出了优化自由度利用的空间干扰抑制算法。通过权衡小区内和小区间干扰抑制,以及权衡干扰抑制和数据传输,算法充分利用了空间自由度,提升了系统吞吐量。在该算法中,eNB为不同用户选择不同预编码方案,并采用改进的匈牙利算法得出最优选择。仿真证明,相比于其他传统预编码算法以及牺牲自由度算法,所提出的优化自由度利用干扰抑制算法确能提升系统及边缘用户性能。