近年来，用户对数据传输速率和系统容量的需求不断提高，带来了无线通信系统一个新的挑战。MIMO（multiple-input multiple-output）技术可以实现在不增加发射功率和带宽的前提下成倍提高系统容量和频谱利用率，因而MIMO技术正逐渐成为最具前途的通信技术之一。在无线MIMO通信系统中，接收端的信号检测问题是决定其能否应用于实际系统一个非常关键的因素。因此，如何实现具有较高的检测性能和较低复杂度的信号检测就成为MIMO技术发展的一个重要问题。
　　本文主要研究了MIMO系统的信号检测算法。本文首先简单介绍了MIMO系统的基本原理，分析了MIMO系统的信道容量。其次分析最大似然（ML）检测、迫零（ZF）检测、最小均方误差（MMSE）检测和排序串行干扰消除（OSIC）等几种算法的译码性能和算法复杂度。然后重点研究了球形译码（SD）算法并提出了一种新的半径搜索算法，该算法通过半径缩减的方法来减少噪声对搜索半径的影响。仿真结果表明，在性能几乎不变的情况下，计算复杂度大大降低了。本文最后研究了固定复杂度球形译码算法（FSD）和格缩减辅助（LR-aided）技术，提出了一种基于LR-aided的FSD低复杂度改进算法。随着天线数量和调制阶数的增加，与之前提出的LR-aided K-best算法相比，本文算法在性能方便更接近于ML算法，而计算复杂度与LR-aided相比却有所增加，但增加不大，并且一直远小于FSD算法。仿真结果表明：改进算法能保持较好的性能，同时具有较低的复杂度。