多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术的结合提高了数据传输速率和系统容量。而MIMO-OFDM系统的高性能信号检测算法复杂度高,实际应用中,面积优化的信号检测设计才具有工程实用价值。本文首先对2×2MIMO系统的信号检测算法建模分析,并支持256正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）和80M信道带宽。在不同的信道环境下,对最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）、最大似然（Maximum Likelihood,ML）和基于QR正交三角分解的近似最大似然信号检测算法作定点仿真,比较不同信噪比下的包误差率,发现基于QR分解的近似ML算法的误码性能与ML算法接近;然后,设计面积优化的MMSE信号检测流水线架构与时序电路,通过矩阵化简减少了乘法器的资源,对数值变化范围大的数用尾数和阶码表示,减小了乘法器的位宽;而后,设计分时复用硬件资源的流水线架构实现面积优化的近似ML信号检测,软输出不同子载波调制的比特对数似然比（Bit Log Likelihood Rate,BLLR）;提出减少距离计算单元的数量并减少距离计算单元的乘法器资源来减小面积;考虑QR分解数值不稳定造成的误差,提出对每个子载波的两个信号检测分别用一位寄存器来标志是否需要遍历所有的星座点,提升近似ML信号检测的性能;为了减少开平方与求倒数运算的实现复杂度并提高精度,提出输入大于1小于2的12位尾数查表实现。之后,对MMSE和基于QR分解的近似ML两种信号检测方案模块的各种输入情况进行VCS仿真和验证,最终寄存器转换级（Register Transfer Level,RTL）实现的数据与C语言定点实现的算法数据比对完全相同。22nm工艺下,用综合工具Design Compiler评估MMSE信号检测的面积为27329.55,基于QR分解的近似ML信号检测模块的面积为857753.53。面积优化的MMSE信号检测模块实现需要46个实数乘法器;面积优化的近似ML信号检测模块实现需要524个实数乘法器。320MHz时钟频率下,近似ML信号检测吞吐率达710.5Mb/s。可以满足设计要求。本设计为面积优化的MMSE信号检测和近似ML信号检测提供了一种可行性方案,可实现面积优化的信号检测电路。并提出将MMSE算法与近似ML算法结合的信号检测方案,包误差率性能优于MMSE信号检测次于近似ML信号检测,而复杂度大大降低,将近似ML信号检测的乘法器资源减少为276;对于3/4编码速率,包误差率为1%的吞吐率达到724.4Mb/s。