未来无线数据业务推动着无线通信系统的发展。MIMO(Multiple-input multiple-output)技术满足了口益增长的无线数据业务的需求,是未来无线通信系统中的关键技术,尤其是MIMO空分复用系统,因为能够在不增加带宽的情况下成倍的提高系统容量,所以能够实现较高的频谱利用率。然而,因为接收机需要把空分复用的数据流分开,所以高的频谱利用率也给接收机带来了高的检测复杂度。这就要求MIMO检测必须在保证性能的前提下,具有尽可能低的复杂度。本文对常用的MIMO空分复用检测算法进行了分析和比较,决定以深度优先的球形译码算法为切入点,重点研究LTE(Long Term Evolution)系统软输出球形译码算法的低复杂度实现。本文在详细分析了软输出球形译码算法后,对涉及的一些基本概念,包括部分欧式距离、SE(Schnorr-Euchner)枚举、球限、有效遍历集合、单树搜索、对数似然比、排序的QR分解进行分析和讨论。在此基础上,本文着重提出提高系统性能的方法：对于球形译码吞吐率不固定的问题,采用了限制最大搜索点数的方法,同时提出了“基于统计”的方法设置最大搜索值；对于最大搜索点数可能导致的BER(Bit Error Rate)性能降低的问题,提出了“基于权重”、“可调权重”、优化的“LTE块处理”等一系列方法。对于4x464-QAM系统,和没有设置权重的情况相比,三种方法的性能分别提高2db@1e-3、2.2db@1e-3、2.5db@1e-3。结果证明提出的方法对于BER性能有明显的提高作用。本文提出了基于单树搜索的软输出球形译码架构,同时在该架构的基础上进行了定点分析。本文对架构涉及的时序、搜索复杂度、功耗三方面的问题提出了低复杂度的实现方法：对于搜索复杂度问题,本文提出了"RIP-SE(Reduce Invalid Point-SE)"的枚举方法和"LSR(Layer based sphere restriction)”的球限设置方法,从而有效减少了“无效点”,在性能降低很少的情况下吞吐率提高了2倍；对于时序问题,本文对限制最大搜索点数情况下的定点进行优化,同时提出了球限并行计算方法,最终面积降低了50%;对于功耗问题,本文采用了“格雷码编码”、“流水线结构”、“门控时钟”的低功耗设计方法,功耗减少了65%。结果证明以上的方法对于低复杂度的实现有很大的帮助。