随着网络技术的发展,智能无线设备的数量越来越多,业务种类更加多样化,这就要求无线通信系统能够提供给用户更高的速率。微基站密集化是一种有效的方法,通过使用户与基站间距离减小,实现更大的频率复用度,从而提升网络容量,满足5G中增强型移动宽带场景中对用户的高速率需求。但是随着用户和基站间距离的减小和用户密度的增加,小区间干扰也随之增大,这会在很大程度上影响系统性能。所以,如何减轻超密集网络中的小区间干扰是超密集网络的重点研究内容。在传统的蜂窝网络中,预编码技术是消除干扰的主要手段。在超密集网络中,可以通过将虚拟小区分簇与预编码技术结合起来,来解决小区间干扰问题。本文首先搭建了超密集网络的系统模型,将用户和微基站按泊松点分布产生,并在信道中考虑了大尺度衰落和小尺度衰落。同时本文采用了用户中心化的虚拟小区策略,选择服务用户的微基站,从而实现提升边缘用户性能的目的。同时,本文还简要介绍了几种常见的预编码算法,分析其性能特性,以便在超密集网络的场景中选择预编码方案。然后,本文在搭建好的场景中研究了联合虚拟小区分簇和预编码矩阵设计的方案。为了在有效抑制小区间干扰的同时降低系统的复杂度,本文提出了以参考信号接收强度为判据的虚拟小区分簇方案,设置合理的干扰强度门限值,来设计最佳的虚拟小区簇形成方案。这样,可将原来的虚拟小区间干扰转变为虚拟小区簇内干扰。在形成的新虚拟小区簇中,采用迫零预编码算法和最小均方误差算法实现了对干扰的抑制。最后,针对实际场景,本文在超密集网络中考虑了用户的移动性。在超密集网络的场景中,用户有不同的移动速度和方向,并根据用户的移动方向以及无线信道的时变特点,提出了考虑用户移动性的虚拟小区簇形成与更新算法。对于每个用户,总能依据其位置和速度信息选择为其提供最佳服务的基站。仿真结果表明,利用迫零算法和改进的最小均方误差算法之后,所提算法能够有效降低用户平均切换次数。