无线通信领域,对于高速率传输和高频谱效率的要求是一个长久不变的话题。干扰对齐相比已有的技术,可以有效的提高系统的容量。干扰对齐的关键就是通过将干扰尽可能对齐在有限的资源维度内,并将干扰和有效信号独立开来。论文首先简单介绍了干扰对齐的基本基础,并针对现有干扰对齐算法的实现限制,设计了实用的迭代算法,并考虑了降低复杂度的低链路开销的机会干扰对和有限反馈方案。本文的主要贡献在：首先,本文设计了一种新的迭代干扰对齐算法,通过预编码矩阵和译码矩阵的迭代设计消除干扰,并解相关每个用户自身的数据流,保证了实现的较低复杂度。同时,相比已有的K用户干扰对齐算法,可以降低对信道状态信息的要求,只需要局部的信道状态信息。最后,分析了算法的复杂度,并通过仿真证明了算法的收敛性和优越性。然后,本文通过与传统机会波束成形算法的比较,提出并分析了一种性能相对更优,复杂度适中的混合算法。通过理论分析和仿真验证了所提方案的正确性。所提算法即考虑机会干扰对齐算法的低复杂度,同时又在此基础上提高了性能。并可以自适应的进行调节,根据实际情况实现复杂度,性能和链路开销的良好折中。接下来,本文对基于有限反馈的干扰对齐方案进行了研究,对已有工作进行归纳推广,并针对上行多天线多址接入信道(MIMO-MAC),提出两种基于有限反馈的干扰对齐算法,对已有和所提算法的容量损失进行了大量的理论分析,证明所提算法可以有效的提高系统性能。本文通过确定容量损失与反馈比特的关系,提出了自适应的比特分配算法以提高系统整理的容量性能。最后,通过仿真验证了我们在这方面取得的一系列的研究成果。最后,本文对干扰对齐技术进行了总结和下一步工作的展望。