近年来,人们对移动通信系统的容量要求越来越高。为了满足人们的需求,研究人员提出了超密集网络技术。超密集网络技术通过使用大量的微小型基站并缩小小区面积提高了系统的频谱和功率利用率,从而提高了系统的容量。虽然超密集网络前景广大,但是也面临诸多问题,其中最棘手的问题就是干扰问题。超密集网络中的基站距离较小导致了小区中的用户会受到数目多且强度大的小区间干扰。如果不对这些干扰进行消除,则会严重限制系统的性能。干扰对齐技术凭借可以消除较多数目的干扰成为超密集网络中首选的干扰消除技术。虽然干扰对齐技术在干扰消除方面表现优异,但是应用在超密集网络中还存在许多问题。首先,全局干扰对齐技术的性能表现受到系统配置的天线数及数据流数限制较大;其次,干扰对齐技术需要较为准确的信道状态信息才能保证优异的性能表现。为了解决上述问题,实现干扰对齐技术在超密集网络下的应用,本文对全局干扰对齐技术进行改进,提出了实用性更强的广义的干扰对齐技术。本文的工作如下:1.分析了全局干扰对齐在超密集网络中应用受到的限制,进而引入了可以利用干扰链路差异性且更适合应用在超密集网络的广义干扰对齐技术。为了实现广义干扰对齐技术在超密集网络的应用,本文研究并解决了广义干扰对齐技术在超密集网络下的可行性问题,并以此为基础提出了性能较优的基于MMSE的干扰选择策略和复杂度较小的基于贪婪算法的干扰选择策略。为了提高广义干扰对齐技术在超密集网络的性能表现,本文提出了一个利用等效噪声的干扰对齐算法。另外,本文提出了一个应用在特殊场景下旨在减少复杂度的闭式解干扰对齐算法。通过仿真中与最大化信泄噪比算法的对比,可以发现广义干扰对齐技术在超密集网络中可以获得较高的性能增益。2.为了降低广义干扰对齐技术对完美信道状态信息的依赖,本文提出了应用在信道随机误差模型下的一个干扰对齐鲁棒设计方案,该方案包括鲁棒性的干扰选择策略以及实现广义干扰对齐的鲁棒算法。该方案利用信道误差的统计信息,降低了非完美信道状态信息对广义干扰对齐技术的影响,相对原有的广义干扰对齐技术有更强的适应性。