干扰对齐(Interference Alignment)作为一种新的理念在干扰网络的容量分析方面备受关注,它突破了人们关于无线网络吞吐量限的传统认识,为未来无线通信系统在多用户干扰条件下实现大容量和高速率通信提供了理论基础。近年来的研究,无论是在干扰网络自由度域(Degrees of Freedom)分析方面还是在干扰对齐算法的开发方面,都取得了显著的成果。然而,对于多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络,由于其复杂的干扰结构和接收信号空间纬度的限制,传统的干扰对齐算法难以有效抑制干扰。另一方面,已有干扰对齐算法假设发送端已知信道状态信息,这对于信道状态信息(CSI,Channel State Information)的获取方式也提出了要求。此外,针对两用户多输入多输出干扰网络自由度域的分析,非延迟接收端信号反馈方式并不符合实际通信系统。据此,本文的主要工作如下:针对发送端对于干扰网络信道状态信息的需求,在结合信道估计误差情况下,提出了基于非失真反馈的信道状态信息获取方法,并利用分步求解目标函数思想得到最优反馈时间比。针对接收信号空间维度受限对于干扰对齐算法性能的影响,提出了基于接收信号分解和加权重建干扰信号的干扰消除算法。理论分析和仿真结果显示,新的算法不仅可以有效抑制信号空间维度受限引起的算法性能下降,同时,可以消除在发送端信号相关情况下,传统干扰对齐算法性能恶化的不足。基于部分本地反馈加延迟发送端信道状态信息的假设,从信息论的观点分析并刻画两用户干扰网络的自由度域外界,同时,提出一种新颖的多时隙传输方案。该方案证明了上述所得自由度域外界是严格紧界。