随着移动通信的普及和广泛应用,用户在生活中更多的通过移动终端来接入网络,再加上频谱是极为有限的资源,这就给系统容量带来巨大挑战。MIMO系统在发送功率和系统带宽不增加的情况下可以大幅度的提高系统的频谱利用率,但随之而来的就是频谱共享带来的多用户间的干扰问题。干扰管理技术中的一种叫做干扰对齐的技术,比传统干扰管理技术性能更好,成为移动通信领域研究的热点。本文首先对MIMO系统和干扰对齐技术中的基本概念进行介绍,给出了时域、频域、空域下干扰对齐的实现方式。接着介绍了最大化信干噪比、最小化加权干扰泄露、最小均方误差及交替最小化四种分布式干扰对齐算法。之后对K用户MIMO干扰网络进行深入研究,经典干扰对齐方案中忽略了有用信号所经历的信道环境,系统容量没有达到最优。针对这一问题,给出一种基于SVD分解的预编码矩阵优化方法,该方法通过对信道矩阵作SVD分解,根据信道增益特性选出最优的特征子信道,然后在矩阵弦距离准则的基础上,选取与最优特征子信道最为匹配的预编码矩阵,从而使得接收端信号强度和系统容量得到显著改善。最后,针对传统干扰对齐技术没有考虑功率分配的缺陷而造成系统资源没有得到充分利用的情况,给出一种联合功率分配和干扰对齐算法,该算法在交替最小化算法的基础上引入改进的注水功率分配算法,给发射端的数据流分配功率,此算法既可以利用干扰对齐技术来消除干扰,又可以通过改进的注水功率分配算法来提高系统的总吞吐量,通过仿真比较所提算法与等功率分配时的交替最小化干扰对齐算法的系统性能,显示出所提算法有效地提高了系统吞吐量且降低了总干扰功率。