随着通信技术的发展,人们对网络速率的追求不断提高,但是频谱资源的有限性并不能满足人们对高速率的追求,因此最大化利用频谱资源成为当今社会亟待解决的问题。多用户多输入多输出(MIMO)在不增加频谱资源的前提下可以成倍地提高频谱利用率,但同时也引发了干扰问题。目前大部分共享频谱的K个用户通过消除干扰,使得每个用户只能获得/1K的频谱资源,因此寻求更好的方法来提高频谱利用率成为了研究学者们不断追求的目标,干扰对齐(IA)就是在这样的背景下出现的,它的出现大大提升了频谱利用率,使每个用户可以获得的频谱资源。仿真表明接收特征空间的自由度(Do F)对整个系统的性能相当重要,而秩约束干扰对齐能提高期望信号的自由度。因此,本文将对认知无线电中基于秩最小化干扰对齐算法进行深入的研究。本文研究内容如下:1、本文阐述了认知无线电(CR)、MIMO、干扰对齐的研究现状和发展前景,对频谱共享所涉及到的干扰问题进行深入解读,对干扰对齐技术设计到的相关原理进行深入剖析。2、针对认知用户(SU)对主用户(PU)的干扰,本文采用秩约束干扰对齐方法作为约束条件。一方面可以使干扰信号和期望信号分离开来,另一方面最大化降低干扰信号的维度,提升期望信号的空间。3、针对认知用户之间的相互干扰,本文采用秩约束秩最小化干扰对齐的方法最小化认知用户的干扰泄露,提高认知用户期望信号的维度。4、针对秩的非凸性,本文采用凸优化的方法将所研究的问题近似为凸形,并通过迭代方法来优化发射机的预编码矩阵和接收机的干扰抑制矩阵。5、针对信道状态信息的不同,本文分别从理想信道状态下和非理想信道状态进行分析及对比。6、为验证秩最小化干扰对齐的可行性,本文分别从和速率,复用增益、干扰泄露,迭代次数进行仿真,仿真结果表明,秩最小化干扰对齐的方法是可行的,与传统的功率最小化干扰对齐相比较,秩最小化干扰对齐的方法性能更佳。