随着大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)天线技术等无线通信技术的发展,无线通信的数据传输速率越来越高。在传统的无线通信系统中,干扰是限制系统性能的重要因素,干扰对齐(Interference Alignment,IA)技术作为一种有效的干扰管理方案,能够在满足可行性条件下使无线通信速率逼近信道容量。但是,面对用户数量和信息传输速率需求的爆发式增长,仅仅通过干扰对齐不再能满足需求。分簇干扰对齐为解决大规模密集化系统的干扰管理提供了一种有效方案,即通过将较强的干扰进行簇内对齐,忽略较弱的簇间干扰使整个系统达到较高的性能。本文主要研究大规模密集化基站用户对系统,在回程链路容量有限的情况下,使用基站可缓存的分簇干扰对齐。首先介绍了分簇干扰对齐技术,主要是基于图划分和联盟博弈分簇两类算法,并分析了优缺点。图划分算法在合适的约束条件下具有较低的复杂度,但是没有考虑信道状态信息(Channel State Information,CSI)开销。联盟博弈的分簇算法具有较好的分簇效果并且考虑了CSI开销,但是有很高的复杂度。其次,介绍了回程链路以及基于指数分布的缓存模型,并在这个模型上介绍了一种有限状态马尔科夫信道下的基于深度强化学习的机会干扰对齐用户选择方案。最后,针对图划分和联盟博弈分簇算法的优缺点,提出了一种簇尺寸平衡的分簇算法,基于图划分模型并通过对图中边权的重新定义和对分簇过程中系统性能指标的设计,构建了新的图划分模型,利用簇尺寸软约束的图划分聚类算法作为启发式算法,以贪婪的思想对预分簇方案进一步平衡,使得簇内更易满足干扰对齐的可行性条件,仿真从分簇结果与统计上体现了提出算法的有效性和优势。同时依据分簇结果设计了一种CSI开销的量化方法,与平均吞吐量一同作为长期吞吐量来衡量系统性能,并通过仿真分析了回程链路容量参数和基站缓存参数对长期吞吐量的影响。针对分簇对于系统造成的影响,提出了一种基于分簇结果的回程链路容量分配优化方法,通过对回程链路中CSI共享容量的压缩,使系统在高信噪比条件下的性能得到进一步提高,仿真验证了不同分簇算法下使用这种优化方法的有效性,同时再一次证明了簇尺寸平衡分簇算法的优势。