干扰对齐技术是当前无线通信网络研究的热点,盲干扰对齐因其在发送端无需信道信息,即可获得较高的系统自由度而受到广泛关注;如何在实际噪声场景中分析和提高盲干扰对齐的系统性能是使其能够实用化的关键。本文选题具有重要的理论意义和广阔的应用前景。本文在分析用户噪声叠加机理的基础上,深入研究了进一步增加盲干扰对齐系统信道容量的优化方法;主要完成了以下具有创新性的研究成果:针对盲干扰对齐中用户端噪声叠加导致系统性能下降的问题,提出了一种分组半盲干扰对齐算法。其中包括用平均有效已编码数据流（Effective Encoded Data Stream,E-EDS）作为噪声场景下半盲干扰对齐的评价指标,用信噪比退化因子量化盲干扰对齐机制中用户端的噪声叠加程度;根据用户的接收信噪比,通过调整用户分组结构,降低用户的信噪比退化因子,最大化平均E-EDS,提高系统信道容量。理论分析和仿真实验结果表明本文提出的“平均E-EDS”评价指标的合理性,以及所提算法可以提高系统信道容量。针对盲干扰对齐中用户噪声叠加导致用户间性能差异加剧的问题,提出了一种基于公平性的分组半盲干扰对齐算法。其中包括用半盲干扰对齐中用户公平性指标衡量个体性能与整体性能的矛盾;通过调整用户分组结构以及发送端天线和传输时隙等资源分配方法,在降低用户的信噪比退化因子的基础上,分配给用户任意数目的E-EDS,在保证用户公平性的约束下最大化平均E-EDS,优化系统信道容量。理论分析和仿真实验结果表明所提算法与现有盲干扰对齐算法相比,提高了系统信道容量的同时也提高了用户间的公平性。针对噪声场景下盲干扰对齐发送功率效率低的问题,提出了一种半盲干扰对齐的功率分配算法。该算法根据用户反馈的信道统计信息动态调整发送功率,保证用户信噪比高于预置门限,提高系统整体性能并同时兼顾个体性能。理论分析和仿真实验果表明与现有盲干扰对齐平均功率分配相比,所提算法可以在保证个体性能的前提下提高系统信道容量。针对盲干扰对齐中用户端噪声叠加不易支持多用户多小区的问题,提出了 一种多小区分组半盲干扰对齐算法。将典型场景中分组半盲干扰对齐扩展应用于多小区场景,联合优化用户接入与用户分组,提高系统的信道容量。理论分析和仿真实验结果表明所提算法与现有多小区盲干扰对齐算法相比,可以提高系统信道容量。最后,对本文的研究工作进行了总结,并从理论研究和实际实现两个方面对盲干扰对齐技术的研究前景进行了展望。