多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术是当前无线通信技术中的重点研究领域,它通过空间复用和分集在无额外带宽的条件下提高系统容量,导致接收端信号检测复杂度变高,所以MIMO检测技术的关键在于设计复杂度低且可靠性强的检测算法。本文基于MIMO检测中性能和复杂度的矛盾,对现有的MIMO检测技术进行进一步的研究,实现MIMO检测算法的性能与复杂度这两者之间的平衡。本文首先研究对比了 MIMO检测技术中的经典的检测算法,分别为最大似然检测、线性检测和串行干扰消除检测。然后通过仿真对比分析了各个算法在性能和复杂度上的优缺点。之后分两章分别对线性检测及串行干扰消除检测这些低复杂度低性能和最大似然检测这种高性能高复杂度算法的改进研究。本文主要研究工作如下:1.研究并改进了基于格约简技术的线性检测和串行干扰消除检测算法。由于线性检测和串行干扰消除检测具有低复杂度低性能,人们提出了格约简技术用于改进这些检测算法的性能,并且保证了附加复杂度处于一个较低的水平。本文对其进行了进一步的改进,通过分层技术的运用,对检测结果实行最后部分层的最近格点搜索检测,在适当增加计算复杂度的基础上,实现性能的进一步提升,实现了性能和复杂度的均衡。2.研究并改进了 K-Best检测算法。K-Best检测算法是作为最大似然检测的改进算法而被人们提出的,它降低了最大似然检测的计算复杂度,也带来了性能损失。本文介绍了 K-Best检测算法、动态K-Best检测算法以及基于格约简的K-Best检测算法,并对基于格约简的K-Best检测算法进行了树剪枝技术的结合改进。改进算法在很小的性能损失下,实现了计算复杂度的降低。仿真表明,本文所提出的改进算法在保障性能的同时降低了算法的复杂度,或者是在适当的附加复杂度下提升了性能,基本达到了预期目标。