多输入多输出（MIMO: Multiple Input Multiple Output）无线通信技术是现代无线通信研究领域的重大突破。相对于传统的单输入单输出（SISO: Single Input Single Output）系统，无线MIMO通信系统最明显的优势就是显著地提高了信道容量，并且在不需要增加带宽和发送功率的前提下大幅增加了系统的数据传输速率。无线MIMO技术的发展给无线通信技术带来了巨大的进步，同时它也带来了很多亟待解决的问题，接收端的信号检测问题就是其中之一。本文开头简要介绍了无线MIMO系统和信道模型，之后在介绍和分析矩阵条件数的基础上，对MIMO系统的信号检测算法做了深入探讨。首先，本文对无线MIMO系统中常用的启发式检测算法进行了分析和研究，包括最大似然算法、线性检测算法和非线性检测算法，并对它们的误码性能进行了仿真分析。其次，本文介绍了矩阵条件数的基本概念和性质，并分析了其在数值分析和MIMO系统中的作用。当信道矩阵条件数较小时，不仅有利于高信噪比条件下的MIMO系统通信，同时也能够提升接收端次优检测算法的性能。最后，本文提出了一种基于LLL（Lenstra, Lenstra, Lovasz）算法的条件数阈值检测算法。LLL算法可以降低信道矩阵条件数，从而使得迫零（ZF: Zero Force）检测的性能有了明显的提升，条件数阈值检测算法就利用了LLL算法的这种特性，同时将性能最优的最大似然（ML:Maximum Likelihood）检测和算法复杂度较低的ZF检测相结合，以某个确定的条件数作为阈值来选择检测算法，在信道矩阵条件数高于条件数阈值时使用ML检测，以获得最优的检测性能，而在条件数低于条件数阈值时，使用基于LLL算法的ZF检测，以获得较低的算法复杂度，并且此时检测性能相对于ZF检测有了明显提升。因此基于LLL算法的条件数阈值检测算法既具有较好的检测性能，同时又具有较低的算法复杂度。