无线通信发展至今,几乎已经渗透到现代社会的每个角落。随着信息化进程的进一步发展,人们对无线通信的需求还将持续大规模增加。同时,无线通信所依赖的无线频谱资源的有限性会导致无线网络中的干扰日益加剧。干扰会降低无线信号传输质量,造成无线资源利用效率下降,进而制约无线网络容量提升。无线资源管理和干扰抑制对改善无线频谱和能量利用效率、提升无线网络容量具有重要的作用。在此背景下,本论文主要针对无线干扰网络,研究功率资源优化和干扰抑制技术。多天线技术通过拓展空间维度,为无线通信系统性能的提升提供了新的技术方案。在多天线系统中,波束成形能够调整发射信号的方向和幅度,实现干扰和信号强度的调控,因而成为功率资源调配和用户间干扰抑制的关键技术。但在多用户干扰网络中,受到用户间干扰耦合因素的影响,以网络和速率为优化目标的波束成形优化设计问题一般都是非凸的NP-难问题。目前,针对此类优化问题的高效求解依然是开放性问题,具有很大的挑战性。逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)是一种迭代求解非凸优化问题的优化技术,它通过依次求解一系列原问题的凸替代问题,从而逐渐收敛至原问题的平稳解。因此,本论文聚焦于基于SCA的多用户干扰网络功率控制和多天线波束成形优化算法研究,主要研究内容包括如下三部分:(1)针对K用户单输入单输出(Single-input Single-output,SISO)干扰信道网络,研究了“和速率最大化功率控制”优化问题,并设计了基于SCA的功率控制优化算法。首先,对发射机独立功率约束下的和速率最大化功率控制问题进行建模。其次,利用对数函数的性质,将和速率函数转化为凹差函数。在此基础上,利用泰勒级数展开,构建出给定点处的凹近似替代函数,进而将原问题转化为凸优化问题。通过障碍法和牛顿迭代,得到该凸优化替代问题的最优解,并以所求解为固定点,构建新的近似函数,从而得到迭代式功率控制求解算法。实验结果表明,所提基于SCA的功率控制算法所实现的和速率性能明显优于传统算法(如几何规划算法)。(2)针对K用户多输入单输出(Multiple-input Signal-output,MISO)干扰信道网络,研究了“每个发射机功率约束条件下的和速率最大化波束成形优化问题”,设计了基于SCA的波束成形算法。与传统算法不同,传统算法没有直接优化和速率导致和速率性能较为保守,所提出的算法克服了传统算法这一缺点。首先,对发射机独立功率约束下的和速率最大化波束成形优化问题进行建模。然后,通过泰勒级数展开,构建了原和速率函数的凹替代函数。最后,通过半定规划放松(Semidefinite Programming Relaxation,SDR)技术获得替代问题的解。通过不断更新解,得到原优化函数的平稳解。实验结果表明,本论文所提出的基于SCA的波束成形优化算法所得到的和速率的值明显优于经典算法。此外,实验结果还揭示了在天线维度小于用户数目时,所提算法能够主动关闭信道条件较差的用户以保障和速率的最大化。(3)针对MISO认知无线电(Cognitive Radio,CR)干扰信道网络,研究了“主用户服务质量需求约束下的和速率最大化波束成形优化”问题,设计了基于SCA的MISO认知无线电网络中的波束成形算法,实现了无线网络频谱资源的高效共享。首先,对主用户SINR服务质量约束和发射机功率约束条件下的和速率最大化问题进行建模。与研究内容(2)类似,设计了基于SCA和SNR的MISO认知无线电网络中的波束成形算法,得到了一个原函数的平稳解。实验结果表明,本文所提出的基于SCA的波束成形优化算法可以在保障主用户SINR需求的同时优化网络和速率。