多输入多输出(MIMO)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,是新一代移动通信系统必须采用的关键技术之一。随着传输速度的不断提高,为了达到更好的检测性能,减少实现复杂度,通信界已对MIMO系统中的信号检测进行了广泛、深入的研究,并提出了很多信号检测算法。其中最大似然检测方法虽然能获得最佳的译码性能,但其计算复杂度随着接收天线数和调制阶数的增加呈指数级增加,这很难在实际中得到应用,因此各种次优检测方法应运而生成为了目前研究的热点。本课题对MIMO系统中现有的经典信号检测算法进行了归纳总结,并针对各自存在的优缺点进行了详细分析。重点研究了目前应用最为广泛的球形译码算法,球形译码算法的计算复杂度和误码率性能与初始搜索半径的选取密切相关,由于初始半径选取上的困难,传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想。但是由于理想半径的确定本质上是个寻优过程,因此可以利用智能优化算法来寻找最佳半径,免疫算法是一种借鉴生命科学中免疫的概念与理论而提出的全局优化算法,具有简单通用、适用于并行分布处理等优点,因此将其应用在SD算法的初始搜索半径的确定过程中具有可行性,本文提出了一种基于免疫算法的球形译码方法,利用免疫算法的全局寻优能力以及其固有的并行性和启发式搜索能力进行预搜索,来确定球形译码算法的初始搜索半径。其次,本文在构建的MIMO系统结构上,实现了改进的的球形译码算法。实验结果表明,本文提出的改进算法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效地降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求。