- 文献综述
如今，多输入多输出（MIMO）技术【1】在学术界和产业中已经变得越来越受欢迎了。通过能够在同样的频段同时地传输多重数据流，与单天线系统相比，MIMO技术已经在频谱效率、连接可靠性、系统容量和数据速率这些方面显现出自身优势。【2】作为无线通信的关键技术，MIMO技术在增加系统容量和频谱效率时只伴随着一点点额外的带宽和能量的损失。因此，它已经被诸如3GPES LTE 【8】和IEEE 802.11n【9】这些最新的标准所采用。【10】
因为MIMO技术在接收和发射两个端口都采用了多个接收端元素，空间多路复用问题会彻底地增加数据检测器的硬件复杂度。因此，怎样缓解瓶颈问题和构建可以产生有效率MIMO检测器的算法这两者依然有挑战性。目前已有几种检测算法：
1.ML——Maximum Likelihood Detector【3】
表达式是:
因为Y=Hx n, 所以n（噪声）=y-Hx. 因此表示求使噪声范数平方达到最小的x的值。这个式子比其它检测的式子要简单。但它的计算复杂程度是随着需求的天线和卫星的数量增加从而迅速增加。因此在实际的应用上，ML是不适合软件和硬件的实现的。
2.SD——sphere decoding【4】【5】【6】
SD算法首先选择一个球形半径R。然后对整个树形结构进行检测（从左到右）。当遇到节点的累积矩阵大于R就不会继续往这个节点以下的分支进行搜索。所以SD算法是对所有处在球形内的节点进行搜索。例如，如图，假定R为6，当在右边遇到节点值为7时，因为7gt;6，所以算法将不进入其下的分支。同样8gt;6，因此节点8下的分支也不会被搜索。
3.K-best detector【2】【3】
与SD的类似之处是要计算每层节点的PED值。但不同之处是在最初会设有每层能存活的最符合要求的节点的数量K。例如K=2即每层存活两个节点。
K-best还有一种变种即离散（或者是分散--distributed）K-best。这两种的区别是原版是对每层所有上一层存活节点的分支节点进行ped值排序，选出K个最小值。而分散K-best则是对上一层存活的K个点的分支节点分别进行排序每组选出一个最小值，一共有K组即该层的K个best节点。
