未来移动通信系统的数据流量将达到现在的千倍以上,为了满足如此高的要求,第五代移动通信系统(5G)将实现密集化部署。这会引起更加严重的干扰问题,如何有效地管理和利用干扰成为未来移动通信的一大研究热点。干扰对齐(IA)技术可以有效的消除小区间干扰,提高系统容量,被认为是一项非常有潜力的网络干扰管理技术。干扰对齐通过在发送端对数据进行预编码,使干扰信号在接收端都对齐到与期望信号不同的子空间,然后通过解码实现干扰消除。干扰对齐技术压缩了干扰信号所占的空间,从而增加了期望信号的空间自由度,达到了消除干扰和提高网络容量的目的。干扰对齐技术的关键在于预编码矩阵的设计,而预编码矩阵完全依赖于全局信道状态信息(CSI)。在频分双工系统中,由于上下行信道不互易,精确的全局信道状态信息的获取需要基站发送导频、用户估计并反馈信道信息,这会引起较高的系统开销。因此,信道信息反馈的开销大小和信道信息获取的准确性之间的矛盾不可避免。本文围绕这一矛盾展开研究,首先定量分析了信道状态信息获取开销与干扰对齐性能之间的关系;然后提出了一种周期自适应调整的有限反馈方案;在此基础上设计并开发了一种基于有限反馈的干扰对齐预编码的硬件实现方案。本文的具体研究内容如下:首先,本文在3蜂窝小区的场景下,对干扰对齐技术进行介绍。描述了干扰对齐技术原理和编、解码矩阵闭式解计算步骤;简要分析了发射端信道状态信息受限的主要原因,并对目前多输入多输出(MIMO)系统中主要的几种信道信息的有限反馈方案做出了概括分析,为后续章节研究提供理论依据。其次,本文分析了CSI的量化误差、信道矩阵压缩和反馈时延对于反馈量和干扰对齐性能的影响,并且对信道的时域相关性和频域相关性进行分析。在此基础上,本文提出了一种自适应调整信道信息反馈周期的干扰对齐算法。利用信道的时间相关特性,通过信道预测技术以及发射端和接收端的联合调控,根据信道变化特征自适应地调整反馈周期的长短,并通过仿真验证了算法的性能优势。然后,本文研究了干扰对齐算法在5G大规模MIMO系统中的应用。提出了将干扰对齐技术与联合空分复用技术相结合的方案,解决了多小区大规模MIMO网络中的干扰问题。该方案通过波束成形消除了簇间干扰,然后使用干扰对齐消除簇内干扰,从而提高系统的传输速率。最后,本文设计了基于有限反馈的干扰对齐预编码计算的硬件实现方案。为了节省硬件资源,设计了低复杂度的编解码矩阵计算算法,并进行FPGA实现,然后在实际物理信道环境中进行平台验证。