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多输入多输出(MIMO)技术能够在不增加发射功率和占用频带的条件下，显著提高无线通信系统的信道容量以及频谱利用率，它的引入是无线通信领域的一项重大突破，已被应用于下一代移动通信长期演进(LTE)系统。但是MIMO系统接收端接收到的信号在时间和频率上是重叠的，如果是频率选择性信道，还存在不同时刻信号间的码间干扰，因此信号检测难度将远高于传统单输入单输出(SISO)的检测难度。由于MIMO系统接收端检测性能的好坏对整个系统的性能有重要影响，怎样在接收端把发射信号分离出来，并准确检测出发射信号成为MIMO技术研究的重要问题之一。本文将关注空间复用MIMO系统信号检测技术的深入研究，致力于提供能有效缓解性能和复杂度矛盾冲突的技术方案。论文涉及的具体内容如下：1、对MIMO系统理论基础进行概括性介绍。首先介绍无线通信信道的特性及统计模型；然后描述MIMO系统输入输出模型，并且分析无线MIMO系统的信道容量；最后介绍MIMO系统中的分集与复用技术。2、分析和研究各种基本检测算法并对其进行改进。首先介绍空间复用MIMO系统的基本原理以及V-BLAST系统结构，然后对基本检测算法的原理进行研究分析，包括最大似然(ML)检测算法，线性检测算法，排序串行干扰抵消(OSIC)检测算法，QR分解检测算法等。在此基础上提出一种基于OSIC的低复杂度检测算法，即以OSIC检测数据作为起始点，分别使用最大似然准则和修正的最大似然准则搜索星座子空间。通过性能仿真和复杂度分析，该算法有效提高了OSIC的性能，同时仅增加少量复杂度。3、分析和研究球形译码(SD)检测算法并对其进行改进。首先介绍SD算法的基本原理，给出其数学推导过程。然后介绍两种枚举策略：FP策略和SE策略。由于SD算法复杂度对信道的列顺序高度敏感，受此启发提出一种新的有效排序方法，应用于SE策略球形译码，保持高性能的同时，有效降低了低信噪比和高阶调制时的复杂度。最后介绍一种新的格表示模型，仿真结果表明，该算法大幅度降低了计算复杂度。