MIMO技术是无线移动通信领域的重大突破，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，是下一代移动通信系统必须采用的关键技术之一。在MIMO通信系统中，接收端解码方法的好坏直接影响到通信系统的误码性能和算法计算复杂度。　　 本文针对无线MIMO系统的解码算法展开了如下研究:　　 首先，本文介绍了移动通信的发展，对无线信道进行了说明。其次，介绍了MIMO技术、无线MIMO系统及其信道模型、无线MIMO系统的信道容量和无线MIMO系统的解码方法。为了清楚地了解MIMO系统的解码方法，本文对MIMO系统信号解码方法进行了概括。无线MIMO系统信号解码方法有最大似然算法(ML)、线性等效算法、决策反馈均衡算法及球解码算法等。然后，介绍了无线MIMO系统解码方法中两种典型的球解码算法--VB算法和CL算法，球解码算法是在最大似然准则基础上产生的，它在具有合理计算量的同时能够达到ML解码的误码性能。　　 最后，也是本文的创新之处，即提出一种新的改进的球解码算法--SD-MMSE算法。线性等效算法中，在最小均方误差准则(MMSE)下得到的MIMO系统模型的信道矩阵表达式和接收向量表达式与ZF准则下得到的相应的表达式不同。而SD-MMSE算法正是利用这个不同，将MMSE准则下得到的信道矩阵和接收向量与SD-ZF算法相结合进行迭代解码。改进后的算法的误码性能与SD-ZF算法的误码性能非常接近，计算量却比SD-ZF算法下降许多。文中从信道矩阵的条件数的角度出发，分析了两种算法对应的信道矩阵的条件数变化。通过信道矩阵条件数的仿真图进一步说明了改进的算法有比SD-ZF算法更良性的信道，从而获得计算量的下降。此外，这一优越性即使在调制信号星座阶数较大时和收、发天线较多时仍旧保持。