随着数字技术的不断发展，人们对移动通信系统的要求越来越高。未来的移动通信系统对无线信道中数据的传输速率以及可靠性都会有更高的要求，多输入多输出（MIMO）技术是解决这些问题的最佳方案之一。它能够充分利用空间提供的分集增益，有效地提高了信道容量，在未来的固定接入、无线局域网、移动通信等领域具有广泛的应用前景。 本文首先介绍了无线通信系统的信道特性，然后研究了无线信道的大尺度效应和小尺度效应，接着对于SISO和MIMO系统的信道容量进行了分析和研究，并建立了两者信道容量的数学模型。 然后对Viterbi译码和Turbo译码算法进行了重点研究。总共介绍了四种Viterbi译码算法：硬判决输入算法、软判决输入算法、硬判决输出算法和软判决输出算法，并在此基础上阐明了他们之间的关系。同时也分析了基于MAP（最大后验概率）的软输入软输出（SISO）Turbo译码算法，比较了几种变形译码器，如MAP、Log-MAP、Max-Log-MAP和SOVA算法的性能。仿真表明，MAP算法的复杂度最高、Max-Log-MAP和SOVA算法的复杂度较低。 由于传统的译码硬件实现方法存在着诸如功耗、散热和延时等方面的问题，本文详细介绍了利用DSP协处理器实现高效译码的整个流程并分析了实现的复杂度、译码性能和处理延时。通过使用TI公司C6416型号DSP的两个协处理器：VCP和TCP，可以在译码时释放CPU资源从而实现并行处理。CPU仅需提供相应的控制信息及待译码数据。可以说，DSP协处理为我们提供了一种仅需通过寄存器设置和EDMA传输就可高速实现译码的方法。此外，文章还针对TCP译码算法进行了改进，仿真结果表明，不论是在高斯信道还是在衰落信道环境下，译码性能均得到了不同程度的提高。 Turbo译码所引入的迭代思想是近年来的研究热点之一，由此诞生了诸如联合信道估计与译码、迭代多用户检测和Turbo均衡等多项技术。因此，本文的最后一章着重研究了一种基于软信息的并行干扰消除（PIC）和最小均方滤波（MMSE）结合的MIMO信号检测算法。并在此基础上讨论了一种新的软值计算简化算法，仿真表明，在衰落信道环境下，简化对系统的性能影响很小，同时极大的降低了计算的复杂度，更有利于硬件实现。 “无线+宽带”已成为未来无线通信发展的重要方向，作为无线宽带系统中的关键技术，信道编译码技术必将得到更深入的研究。