大规模MIMO(multiple-input multiple-output,MIMO)技术是近年来无线通信领域的一个研究热点,它通过在基站端部署大量的天线来同时服务多个用户,以此来增加频谱效率与能量效率。但是,天线数量大量增加的同时也提高了基站端上行信号处理的复杂度,所以本文为了解决这个问题研究了目前的信号检测算法,并以雅可比迭代与近似消息传递算法为基础提出改进方案。论文的主要工作如下:1.对大规模MIMO被广泛研究的诺依曼级数展开算法以及性能良好的理查森迭代、松弛迭代、雅可比迭代算法的研究,并通过仿真分析算法性能、复杂度和迭代系数,为论文研究提供切入点。2.通过仿真分析发现,线性算法中的雅可比(Jacobi)迭代算法不受迭代系数影响,性能稳定,应用性较强,但具有苛刻的收敛条件与较差的收敛速度,因此本文提出两个优化方法来加速其收敛。一是利用加权平均的方法来对雅可比迭代进行加速收敛,引入加速因子?并推导出满足迭代收敛的条件,同时提出了达到最快收敛时的?。二是结合目前基于空间的初始解的方法以及迭代算法的性质,进一步缩小初始解的空间位置,使确定的初始解的范围更广、更精确,从而达到更快的收敛速度。3.对近似消息传递算法的推导与简化。一是在消息更新时,对确定消息统计特性的简化,以常数v来替代因子与变量中的方差计算,将方差的更新简化为简单的算术平均。二是对迭代方程中的序列函数的简化,以先验分布为高斯分布为假设,将序列函数表示为线性估计函数,再计算出函数中的参数,最后得到简化后的迭代方程,降低了近似消息传递算法的复杂度的同时,满足上行信号检测的性能要求。