干扰对齐是一种非常有前景的有效管理干扰的技术,能够利用有限的频谱极大地提高系统总速率。干扰对齐的实现需要通过有限反馈的方式完成信道状态信息、预编码矩阵和解码矩阵在系统中的传递,传统的全反馈拓扑模型需要大量的反馈比特才能实现完整的自由度,产生了巨大的反馈负载。集中式有限反馈模型优化了反馈拓扑,极大地减轻了反馈负载,是目前干扰对齐普遍使用的反馈拓扑。然而,集中式有限反馈模型采用了等比特分配的方案,而没有考虑到实际干扰场景中用户之间存在的差异性对有限反馈方案的影响,限制了干扰对齐实际性能的提升。本论文基于集中式有限反馈模型,针对实际干扰网络中的用户存在分布和需求差异性的问题,分别提出了非对称干扰下基于动态反馈的干扰对齐算法和基于服务差异化和动态反馈的干扰对齐算法,提高了干扰对齐在实际干扰网络中的性能。论文主要工作和创新点包括:1.基于一般的集中式有限反馈模型引入了非对称干扰网络中链路损失异构的特点,建立了非对称干扰网络下集中式有限反馈的数学模型并推导得到了预编码矩阵、解码矩阵与吞吐量损失之间的关系表达式;根据用户分布非对称的特点,建立并分析了非对称干扰网络的数学模型,证明了在反馈速率有限的条件下,在非对称干扰网络中通过自适应分配反馈比特的方案提高干扰对齐实际吞吐量的可行性;以吞吐量损失上限最小为目标,在反馈比特总数一定的前提下提出了非对称干扰下基于动态反馈的干扰对齐算法,提高了干扰对齐在非对称干扰网络中的实际性能。2.将服务差异化的思想引入一般的集中式有限反馈模型,通过对不同优先级用户的残余干扰赋予相应的优先级权重,实现了用户优先级在有限反馈层面的划分,推导得出了基于服务差异化的残余干扰加权和;以吞吐量损失最小化为目标,在预编码矩阵、解码矩阵和信道状态信息（channel state information,CSI）反馈比特总数一定的条件下,求解得到了支持服务差异化的反馈比特分配方案,实现了干扰对齐在实际网络中反馈资源的合理分配。3.基于MATLAB分别搭建了在非对称干扰场景和服务差异化场景中集中式有限反馈的实验环境。分别完成了非对称干扰下基于动态反馈的干扰对齐算法和基于服务差异化和动态反馈的干扰对齐算法的仿真实验并与等比特分配方案做了性能对比。实验表明,两种算法均有效提升了干扰对齐在实际干扰场景中的性能。