MIMO传输可以在不增加带宽的情况下大大提高系统的频谱利用率，智能天线技术可以通过波束成型使得电波定向发送，因此既可以用作空分多址，也可以有效抑制用户间的信号干扰。将MIMO与智能天线技术结合起来的SA-MIMO技术(智能天线MIMO)，可以同时得到MIMO与智能天线的优点。本文研究了SA-MIMO系统的上行容量与检测问题，主要工作如下：　　 (1)研究了单用户场景下的上行SA-MIMO系统容量问题。在给出上行SA-MIMO信号模型的基础上，推导了容量优化问题的数学模型，该问题是一个关于功率分配以及波束成型加权矢量的联合优化问题。利用注水原理降低了问题的优化维度，将功率分配与波束成型矢量的联合优化问题转为一个单纯的波束成型矢量的优化问题。直接给出该波束成型矢量优化问题的解比较困难。本文对该波束成型矢量优化问题的松弛问题进行了分析，给出松弛问题的局部最优解。此外，还研究了该波束成型矢量优化问题在两种特殊情形下的解，这两种特殊情形分别是(2，1)×(2，L) SA-MIMO和发送端等功率分配的SA-MIMO。对于(2，1)×（2，L）SA-MIMO给出了最优解所满足的非线性方程组；对于发送端等功率分配的SA-MIMO，在信号到达角相同的情形下给出了容量的表达式，在信号到达角不相同的情形下给出了容量的上界。最后，对于一般情形下的SA-MIMO容量问题，提出了两种数值求解方法——粒子群算法和主特征向量算法。　　 (2)研究了多用户场景下的上行SA-MIMO系统和容量问题。在给出信号接收模型的基础上，推导了多用户场景下的上行SA-MIMO系统和容量问题所对应的优化问题。在多用户信号独立的情形下，针对两种情形——波束成型矢量已知、波束成型矢量未知但发送端的多用户等功率发送信号，分别推导了和容量的上下界。此外，还用粒子群算法数值计算了这两种特殊情形下的上下界。数值计算结果表明，在用户数较多的情形下所推导的和容量上下界与和容量本身误差很小。　　 (3)研究了SA-MIMO系统的信号检测问题。在给出SA-MIMO接收信号模型的基础上，给出了发送端与接收端以最小化误比特率为目标的联合优化问题的数学模型。对该联合优化问题，提出了一种次最优信号检测方案——也即先按照最大化接收SINR来确定波束成型矢量，然后再进行空时检测。本文分别仿真比较了最小均方误差、迫零检测、串行干扰抵消与排序串行干扰抵消这几种检测算法的性能。