为了解决MIMO系统在实现空间分集效果时，终端设备由于体积、硬件复杂度和功耗等限制的问题，提出了一种新的空间分集技术——协作技术。在协作技术实现的过程中，发送信号的协作方式多样化，其中AF、DF和CC三种是最基础的协作策略，其中误码率性能DF最优，AF最差；与此相比，AF的复杂度最低，然而DF最高，CC在误码率和复杂度两方面的性能都介于AF和DF之间。同时，对接收信号的译码方式也多样化，其中差分检测方式相比于传统的相干检测方式而言，避免了信道估计这一难题从而降低了检测算法实现的复杂度，更适用于实际应用环境中。然而也带来了3dB的性能损失，为了缩小这个性能差距，提出了多符号差分检测技术。但是，采用多符号差分检测技术也带来了计算复杂度高的问题，针对这个问题，研究了3种适用于不同协作系统的多符号差分检测算法，使协作系统在误码率性能和复杂度之间达到很好的折中效果。同时，在对三种协作策略了解的基础上，以及鉴于本文是对检测算法的研究，为了避免研究的重复性，重点选择了AF和CC两种协作方式。本文主要基于AF、CC两种协作策略下的协作系统，并且分别与不同的差分编码方式结合，重点研究3种适用于协作系统的多符号差分检测算法。首先，在分布式空时CC协作系统的基础上，针对传统单符号差分ML算法的3dB性能损失，而研究多符号差分ML算法，用于提高单符号差分协作系统的误码性能。然后，基于正交空时AF协作系统，针对ML算法高复杂度的缺陷，研究了多符号差分SD算法，用于降低协作系统的空间复杂度。最后，针对目前已有SD算法的缺陷，其中主要包括宽度优先的M-SD算法复杂度降低受球形半径选取的限制，以及深度优先SD算法中需要大幅度回溯操作造成不适用于硬件等缺陷。在酉空时AF协作系统的基础上，对多符号差分PASD算法研究，使差分协作系统在误码性能和复杂度之间达到很好的折中效果，并且更易于将来在硬件中的使用。本文通过详细的理论公式推导和仿真测试分析，来验证研究的算法有效性。