无线通信系统中,利用信道状态信息(channel state information,CSI)能够有效提高系统容量、频谱利用率、以及抗干扰能力。但在发射端获取CSI,一般需要通过反馈技术。因此,CSI的反馈成为新一代无线通信系统中亟需研究和解决的重要问题。由于CSI的反馈需要占用上行信道资源,因此有必要在保证系统容量的前提下减少反馈速率,优化反馈设计。本论文利用信道的时间相关性,主要研究无线通信系统中CSI的差分反馈技术。并分别从点对点MIMO系统和多用户干扰对齐系统两方面分析和研究差分反馈技术。论文的主要的研究内容包括:　　(1)研究并给出了点对点MIMO系统中差分反馈速率最小值的闭合表达式。利用信道时间相关性,反馈速率可以进一步压缩。本论文中,我们把时间相关性信道建模为一阶(AR)模型,同时考虑了信道估计误差和量化失真,利用香农率失真定理推导了最小的差分反馈速率的闭环表达式,可以作为差分反馈压缩的理论依据。可以从闭环表达式看出,最小差分反馈速率是一个关于时间相关性、估计误差以及量化失真的函数。在时间相关性较高的MIMO信道中,利用差分反馈技术,反馈速率能够大幅降低。　　(2)研究并给出了点对点MIMO系统中差分反馈的最优反馈周期。由于反馈信道容量受限,在周期反馈系统中,反馈速率和信道时间相关性以及反馈时延存在折中,即存在最优差分反馈周期。为了使系统容量达到最大值,我们研究最优差分反馈的周期。首先,证明了最优差分反馈间隔的存在;其次,利用多项式展开我们推导了最优差分反馈的近似解。最后,实际仿真进一步验证了最优反馈周期的存在,并且仿真结果与理论最优值非常接近。　　(3)提出了基于Huffman编码的差分反馈实现方案。由于时间相关性的存在,量化码字之间的转移概率存在区别。利用这种转移概率的不同,本论文提出Huffman编码的差分反馈方案。实际仿真可以看出,时间相关性越大,反馈速率压缩率越大。同时,码本越大,码字之间的转移概率差别越大,Huffman压缩率也越大。另外,由于Huffman编码对于转移概率较小的状态需要用长码编码,而删除某些转移概率较低的状态,对于系统容量的影响不大,但可以大幅减少反馈速率。因此,本论文还提出了一种基于阀值的Huffman编码差分反馈方案,能在反馈速率和系统容量之间有一个很好的折中。　　(4)研究并给出了多用户干扰对齐(interference alignment,IA)中保证系统最大自由度的最小差分反馈速率。在IA系统中,需要在发射端根据全局的CSI设计预编码矩阵对齐干扰项。本论文中我们采用了差分反馈技术实现IA系统,并给出了保证系统最大自由度的最小差分反馈速率。可以看到最小差分反馈速率是一个个关于时间相关性以及信号发射功率的函数。每个发射端发射功率越大,则相互间的干扰越强,IA系统中残余干扰的影响越大。因此,需要更多的反馈速率消除残余干扰项。另一方面,信道时间相关性越大,需要反馈的差分反馈速率越小。　　(5)研究并给出了多用户干扰对齐系统中有限差分反馈速率引起的容量损失上界。在实际系统中,有限的量化反馈速率导致CSI损失,而CSI误差导致IA预编码矢量设计误差,接收端不能完全消除干扰。因此,本文对于有限差分反馈速率与IA系统容量损失之间的关系进行了研究,并给出了由于有限差分反馈速率引起的系统容量损失的上界。另外,我们研究了反馈时延对于系统容量的影响。