目前，MIMO技术的信号检测算法以及相干的改进算法有很多，为了达到更好的研究效果，研究人员对传统的检测算法都有了一些改进的方案。

1）最大似然检测（ML）：ML接收机执行向量译码，可使差错概率最小，是最优的检测算法，能够获得全部接分集增益。这里的最小化是通过在所有向量中进行穷举而完成的，检测时要遍历所有可能的发射向量，因此当发射天线数与调制阶数的乘积变大时，它的复杂度就非常高[2]。84608

2）线性检测之迫零（ZF）：迫零算法是线性算法的两种均衡方式之一，它要解决的根本问题就是如何根据接收信号和信道特性矩阵来确定每根接收天线的迫零向量，以便根据该向量估计发送信号。ZF算法虽然实现的复杂度，但是由于没有考虑到噪声的影响，所以ZF检测的抗噪性能非常差，在实际中应用得不多[3]。

3）线性检测之最小均方误差[4]（MMSE)检测：因为MMSE算法与迫零算法同属于线性检测算法，因此它们需要解决的根本问题是同样的，与迫零算法不相同的是，MMSE检测算法对于迫零向量的选取规则更均衡。MMSE算法可以均衡残留干扰和噪声增强，所以它更近似于线性均衡算法，并且具有良好的性能，复杂度适中，在实际中应用较多。

4）MMSE-SIC（串行干扰消除）[5]信号检测：该算法是线性检测算法MMSE的一种改进算法，对信道矩阵减小连续干扰消除，从当前接收到的空间复用的信号中依次检测每个符号，然后消除该符号所造成的干扰，一直重复检测过程和消除过程，直到所有传输的符号都被判决，它的复杂度相对而言是比较低的。论文网

5）MMSE-OSIC（排序串行干扰消除）：MMSE-OSIC检测对信道矩阵进行排序往往能够减少连续干扰消除接收机中的错误传播并提高基于检索的MIMO检测器的效率，它是从接收到的空间复用的信号中先检测最强的信号，然后依信号的强弱依次检测，消除该符号造成的干扰，一直重复这个过程，直到所有传输的信号被处理。

6）球形译码[6]（SD)：球译码可以作为ML检测的一种有效快色算法，但它的计算复杂度随着信道变化而变化，而且最坏情况下复杂度随着发射天线数与调制阶数的乘积呈指数增长，所以不改进应用得不多。