新一代无线通信系统对数据传输速率和传输可靠性提出了更高的要求，多输入多输出(MIMO，Multiple Input Multiple Output)作为其关键技术之一，可以有效对抗无线传播过程中的多径衰落，提供空间复用增益和空间分集增益，在不增加额外带宽和发射功率的前提下达到较高的频谱效率和信道容量。近年来，为更好地利用MIMO技术带来的好处，引入了大规模多天线技术，即Large MIMO技术。Large MIMO通信系统在收发两端分别配置数十根至数百根的大规模天线阵列，提供了更大的空间维数，即空间自由度增加，进一步提高了信道容量和频谱效率。然而，MIMO/Large MIMO通信系统性能的主要瓶颈是接收端的信号检测算法。　　常规的信号检测算法以最大似然(ML，Maximum Likelihood)检测、线性检测和非线性检测为代表。ML检测采用穷搜索方式，是误比特率(BER，Bit ErrorRate)性能最优的检测算法，但其复杂性很高;接近ML检测BER性能的准最优球译码检测算法的复杂性也很高;一些次优的非线性检测算法，如串行干扰消除等，复杂性也很高，可以适用于天线数较少的MIMO系统，但不适用于天线数目较大的Large MlMO系统;结构简单，复杂性较低的线性检测算法的BER性能较差，不能满足现代通信系统高传输可靠性的需求。基于最大比合并的迭代干扰消除(IIC，Iterative Interference Cancellation)算法采用并行干扰消除的方式，结合判决反馈，通过迭代过程，可以有效对抗误码扩散问题，能够充分利用接收分集，大大提高了MIMO通信系统的性能，其计算复杂性比较低，可适用于LargeMIMO通信系统。部分判决(PD，Partial Decision)是不同于硬判决的一种符号判决，基于门限值分别确定判决统计量的同相分量和正交分量的可靠性，单独判决，大大降低了误判的概率。　　在本文中，鉴于IIC检测算法的有效性和低复杂性，并结合部分判决方法，我们将其应用到Large MIMO系统中。IIC检测可以充分利用MIMO/Large MIMO系统提供的空域维数，随着天线数的增加，BER性能也趋于更好，表现为大维度效应。PD方法的引入，有效减轻了干扰消除过程中的误码扩散现象，使得可利用的接收分集增加，因此PD-IIC检测算法在增加较少计算复杂性的前提下可以获得更优的BER性能。然而，IIC/PD-IIC检测算法在高阶调制的情况下性能还有待于进一步改善。考虑到IIC检测对接收分集比较敏感，本文又提出了多阶段迭代干扰消除(M-IIC)算法，通过设置多个检测阶段，逐阶段逐层进行迭代检测。M-IIC检测算法结合部分判决方法，在每个检测阶段只检测可靠性大的层分量，并在当前检测阶段结束后将已检测层分量作为干扰从当前接收信号中消除掉，使得原有MIMO系统转化为带有额外接收分集的MIMO系统。因此，M-IIC检测算法可利用的接收分集增加，BER性能得到进一步改善，提高了MIMO/Large MIMO通信系统的性能。