MIMO技术被认为是现代通信技术的重大突破,成为了无线通信的研究热点。最近,随着LTE对上下行速率的更高要求,MIMO技术讨论和MIMO信道仿真越来越受到关注。对MIMO信道建模及仿真是MIMO技术发展的基础。目前,MIMO信道仿真主要还是以Matlab仿真,串行计算仿真为主。但是当发射接收天线对数量增加时,仿真计算量急剧增加,传统的串行计算难以实现实时处理的要求。　　首先,本文采用了抽头延迟线信道模型,从SISO信道扩展到MIMO信道,该模型包括复高斯随机数产生器,多普勒滤波器,重采样滤波器,又加入了天线相关矩阵,该矩阵包括了收发天线的参数。为了得到输入信号通过MIMO信道产生的输出,增加了对输入信号延迟的部分,把任意数延迟分成整数倍延迟和分数倍延迟,分数倍延迟用一个分数延迟滤波器来实现。最后将经过延迟的输入信号和之前生成的信道系数进行卷积,得到输出信号。　　针对实时处理的要求,本文提出了基于CUDA的并行计算方法。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是Nvidia公司的统一计算设备架构,它通过CPU和GPU的协同处理,CUDA采用的是SPMD(Single-Program Multiple-Data,单程序多数据)的并行编程风格,使并行处理单元在数据的多个部分执行同一程序,但是这些并行处理单元不用同时执行相同的指令。本文研究了CUDA并行的原理和编程方法,将传统的串行仿真转换到并行仿真,并采用了两种验证方法,一是通过比较预设信道参数和测量信道参数,验证仿真软件的正确性,二是通过比较并行计算结果和串行计算结果,验证并行计算的精度和其正确性。结果显示,基于CUDA并行计算的MIMO信道仿真方法可以很好的提高仿真的速度,在LTE的信道环境下测试,并行计算方法得到了53倍的加速结果,很好的解决了实时处理的问题。