由于无线频率资源是有限的,并且在通信系统中存在着大量的干扰,因此如何有效的提高频谱的利用率是一个非常重要的问题。干扰对齐(Interference Alignment,IA)是一种有效的干扰管理技术,已被证明是实现干扰信道最佳自由度的有力技术。多输入多输出干扰信道(Multiple input multiple output interference channel,MIMO IC)中的许多IA算法已经得到了比较充分的研究,但是系统的发射功率并没有得到充分利用。本文主要研究多小区蜂窝网络场景下的干扰对齐和功率分配算法的联合设计。本文的研究内容和主要贡献如下:(1)在对称MIMO IC中,提出了一种基于类注水功率分配的联合干扰对齐算法。该算法将最大化无干扰的信号子空间接收功率作为目标函数,然后在格拉斯曼流形上进行优化以降低复杂度。接着基站使用类注水的方式为相应的用户分配功率。该算法不仅考虑了用户间的干扰,还考虑了数据流之间的干扰,仿真结果表明该算法与等功率分配的干扰对齐算法相比可以达到更高的系统和速率。(2)为了减少系统中需要反馈的信道状态信息(Channel state information,CSI),通过引入一个中央处理单元并在此基础上提出了一种针对K用户MIMO IC的集中式干扰对齐和功率分配联合设计方法。该方法以最大化系统的和速率作为优化准则。根据交替优化的策略可以使用两种迭代方法来计算发射预编码矩阵和接收解码矩阵,然后使用一种不定点迭代的方式设计功率分配矩阵。仿真结果表明该算法与传统的干扰对齐算法相比在高信噪比下可以获得更高的系统和速率。(3)在MIMO-NOMA下行链路的场景中,首先从两小区的情况入手,提出了一种基于波束成型的干扰对齐和功率分配相结合的方法。该方法首先使用基于波束成型的干扰对齐方法来消除小区间的干扰和组间干扰,然后使用串行干扰消除技术来消除组内干扰。接着采用一种认知感知式的功率分配方法来保证边缘用户的服务质量,同时改善了用户的公平性。然后将其推广到三小区的场景中。仿真结果表明本方法不仅可以支持更多的用户数,还可以提高系统的容量。