随着多媒体业务的快速发展和高速率传输业务的不断增加，使得无线通信系统中有限的频谱资源更显得宝贵，作为一种在不增加系统带宽条件下显著增加系统容量的关键技术，多输入多输出(MIMO)技术及其空时检测算法是高频谱利用技术的研究重点。　　 近年来具有低检测复杂度的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法开始被应用于MIMO检测研究。本文在学习马尔科夫链-蒙特卡罗算法基本思想及原理的基础上，分析高斯信道模型和MIMO信道模型下基于马尔科夫链-蒙特卡罗算法的检测算法原理与性能。研究结果表明，MCMC检测算法可以获得优于基于排序的最小均方误差判决反馈(MMSE-DFE)算法的性能，且发送天线一定时其计算复杂度只与迭代次数有关。　　 作为一种具有优异检测性能的空时编码方案，围绕完备空时分组码的译码研究尚不成熟。论文在对其接收符号模型进行等效数学变换的基础上，研究了基于MCMC算法的完备空时分组码检测算法。研究结果表明，MCMC算法的性能优于Fano树搜索算法，且复杂度不会随着调制阶数的增加而显著增加。　　 论文分析了基于MCMC算法的MIMO空时编码技术与信道编码的联合检测技术。在研究基于MCMC算法的信道编码和空时编码联合迭代检测的过程中，论文分析表明，基于MCMC的检测算法在高信噪比时出现迭代检测的收敛问题，其主要原因在于，在信噪比较大时一些转移概率变得比较小，从而导致MCMC停留在一个状态很久才转移到另一个状态。论文提出在高信噪比区域的增加采样次数的方法以改进高信噪比区域迭代检测算法的收敛性。论文研究结果表明，在高信噪比时增加采样次数，可以以一定的复杂度为代价，有效改善迭代检测性能。