室内环境的覆盖一直是各种运营的商业通信系统关注的重点,如何在复杂室内信道环境下可靠传输数据一直是无线通信系统重点研究的问题。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术能够对抗高速无线通信系统中的多径效应和信道频率选择性衰落,提高频谱利用率。无线通信系统的接收机至少需要做时间同步与频率同步两类同步处理。多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术通过多个天线实现多发多收,不仅使空间资源得到了充分利用,而且高速无线通信系统的信道容量能够得到成倍提升。因此研究室内高速大容量MIMO-OFDM系统接收机关键技术,在复杂室内信道环境下使系统获得可观的系统容量,降低传输误码率在理论和实际应用中都具有至关重要的意义。首先,本文阐述了研究背景与意义以及国内外研究现状,总结了复杂室内信道条件下大带宽、高速数据传输接收机所面临的难点问题,紧接着对MIMO-OFDM技术基本原理和优缺点进行简要介绍,并以此为基础对本文系统的帧结构、发射机与接收机模型、系统仿真使用的信道模型进行阐述。然后,本文研究接收机的时间与频率同步技术,其中接收机首先进行帧同步,考虑到后面将要进行的粗频率同步,进行帧同步的同时根据延时相关的相位信息进行粗频偏估计。紧接着本文仿真分析现有的精定时同步算法。在MIMO-OFDM系统中算法没有考虑循环移位的影响,进行精定时同步处理过程中,判决变量会出现多个峰值,导致精定时同步误差较大。针对该问题本文提出一种移位相减的精定时同步算法,通过移位相减操作避免伪多径的影响,提高精定时同步的准确度。针对精频率同步本文提出一种改进算法,保证精度的同时避免多径信道的影响。最后,本文对MIMO-OFDM系统中的信号检测算法进行研究,仿真分析经典的信号检测算法,其中最大似然(Maximum Likelihood,ML)信号检测算法性能最优但复杂度过高,因此本文对性能接近ML检测算法并且复杂度相对较低的K-Best信号检测算法进行研究分析。传统的K-Best信号检测算法每次进行树形搜索时仅保留K条支路,很可能丢失最大似然解导致性能有所下降。针对上述情况本文研究基于列范数排序的K-Best检测算法,通过排序操作从当前接收到的空间复用信号中根据排序顺序进行检测,使得路径范围内尽可能包含最大似然解。上述改进算法在降低复杂度的同时,性能更加接近ML算法,实现了尽可能精确的信号检测。