随着无线通信技术的快速发展,不断增长的数据传输速率与有限的频谱资源之间的矛盾成为无线通信研究的一个挑战。多输入多输出(MIMO)技术作为可以显著提高系统频谱利用率和信道容量的一种有效途径,成为下一代无线通信的关键技术。在MIMO系统中引入空时编码技术可以有效利用空间复用和分集特性,提高系统性能。与此同时,由于无线信道的时变性,给接收端信号检测增加了难度,对信道的准确估计会产生影响。因此,无须进行信道估计的盲检测算法就成为近年来的研究热点。本文主要针对信道状态信息未知时,正交空时分组码的最大似然盲检测系统做了如下研究：首先介绍了无线信道的衰落特性和MIMO信道的模型,根据无线信道的衰落特性,推导出MIMO系统信道容量的表达式。接着,阐述了空时编码的基本理论和分类,重点介绍了空时分组码的编码原理以及最大似然译码过程在此基础上,分析了正交空时分组编码的误码性能。随后,在研究了基于循环迭代的盲和半盲算法的误码性能之后,深入分析了半定松弛算法(SDR)和球形译码(SD)算法的原理,并就其在正交空时分组码中的应用进行了推导,通过仿真分析SDR-ML和SD算法在正交空时分组码盲检测问题的性能。论文最后主要将一种半径逐渐增大球形译码算法(IR-SD)应用于正交空时分组码的盲检测问题中。通过仿真比较发现,算法的性能略微优于半定松弛算法和布尔SE球形译码算法。接着,对高阶调制下的半定松弛算法的性能进行了仿真。最后,对文中提到的的最大似然盲检测算法在半盲的情况下的检测原理进行了推导,并且对其性能进行了仿真。