目前,云无线接入网络(Cloud-Radio Access Network,C-RAN)作为第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication System,5G)的关键技术之一,已经受到广泛的关注。C-RAN的主要组成包括三部分:基带处理单元(Baseband Unite,BBU)池、远端射频单元(Remote Radio Head,RRH)和连接BBU与RRH的回程链路。许多研究表明,该技术在抑制干扰、节省能耗和分配网络资源方面具有明显的优势。但由于可能存在信道估计误差和反馈时延的影响,BBU获得的信道状态信息(Channel State Information,CSI)往往不准确。此外,由于回程链路容量受限,需要先压缩再发送信号,这就导致压缩后的信号存在量化噪声的影响。针对以上两个问题,本文开展了以下工作:首先,介绍了研究背景并由此引出C-RAN的相关技术,结合了国内外的研究现状做了CRAN预编码概述,提出了本文需要解决的研究内容,即基于非理想信道CSI联合设计C-RAN预编解码以及联合设计回程容量受限C-RAN的预编解码。结合现有接入网架构的局限性,进一步介绍了C-RAN的优势和面临的挑战,并且结合非理想CSI介绍了常用的预编码方案。其次,针对仅已知非理想CSI的C-RAN,联合设计了收发端的预编解码矩阵。考虑联合相关莱斯信道模型,计算出了包括干扰在内的总噪声,并推导出了其协方差矩阵表达式。采用紧致的互信息下界作为设计准则,将非凸问题转化成等效的凸问题。利用凸优化方法,推导出了联合预编码和解码矩阵的表达式以及利用最大互信息下界设计的最佳发送和接收的预编解码结构,并进一步推导出了针对该下界的最佳发射协方差矩阵的解析表达式,提出了最优预编码和解码矩阵的迭代算法。仿真结果验证了所提联合预编解码设计的性能,揭示了发送接收相关性造成的影响。最后,针对回程容量受限的C-RAN,联合设计了收发端的预编码矩阵。基于已知非理想CSI,计算出了包含量化噪声的总噪声的协方差矩阵的表达式。同样以紧致的互信息下界作为设计准则,先推导出了受量化噪声影响的紧致互信息下界的表达式,利用二分法计算出了量化噪声的自相关矩阵,再利用凸优化求解等效的凸问题。推导出了最优预编码矩阵的表达式,提出了最优预编码和解码矩阵的迭代算法。仿真结果验证了所提联合预编解码设计的性能,揭示了发送接收相关性造成的影响。