多输入多输出(MIMO)技术是未来无线通信领域中智能天线的关键技术之一,它通过采用多根发射天线和接收天线的技术,突破了传统单输入单输出通信系统信道容量的瓶颈,能够在不增加带宽的情况下成倍地提高无线信道的容量。在频率资源严重不足,信道带宽到达顶峰的当下,MIMO技术无疑已经成为人们研究的热点。而在MIMO系统中,信号的检测又是其中的关键,接收机检测技术的好坏直接影响到信号的还原度和通信的质量。本文主要针对MIMO通信系统中信号检测的技术进行了研究。首先对MIMO信道模型和信道容量进行了分析。其次分析了OFDM技术及MIMO与OFDM相结合的MIMO-OFDM系统。接下来分析了MIMO系统接收端的各种传统检测算法,包括迫零(ZF)算法、最小均方误差(MMSE)算法、最大似然(ML)算法、QR分解算法、串行干扰消除(SIC)算法、ZF和SIC相结合的ZF-SIC算法、MMSE与SIC相结合的MMSE-SIC算法等。对以上各算法分别进行了计算机仿真,对比了算法的检测性能,分析了各个算法的优缺点。重点介绍了球形译码(SD)检测算法。SD算法是ML算法的改进和简化,能够获得与ML相近的检测性能,而复杂度却远低于ML算法。本文在研究MIMO系统各个检测算法后,提出了四种改进算法：(1)提出一种最大似然算法与串行干扰消除算法相结合的算法。利用最大似然算法检测信号误码率低的特性来检测串行干扰消除算法中的第一层信号,从而减少第一层信号误差传播的可能,再利用干扰消除算法检测出其余层的信号。该算法有良好的检测效果,并且复杂度远低于最大似然算法,是检测复杂度与误码率的一种折中。(2)提出一种结合最小均方误差的改进球形译码算法。该算法将球形译码中收缩半径的参数k改进为一常数,并结合最小均方误差准则,算法复杂度得到了很大的降低。(3)提出一种基于最小均方误差准则的裁剪球形译码算法。裁剪球形译码利用期望分布进行了放大量的估计,并裁减掉了放大量,相对于传统算法复杂度有很大降低,在结合最小均方误差准则后,能够进一步降低算法的运算复杂度。(4)提出一种排序的球形译码检测算法。将排序QR分解算法中的排序方法应用到球形译码检测算法中,使信号按信噪比由高到低进行排序。得到的新算法在不损失检测误码性能的前提下能够有效地降低运算复杂度。本文对传统算法和改进的算法做了很多仿真工作。对实验结果进行了分析对比,仿真实验结果验证了所提算法的有效性。