MIMO系统是下一代无线通信的关键技术,空时分组码是MI MO系统的重要组成部分。空时分组码的盲识别是通信对抗迫切需要研究的领域,它能够为MIMO系统对抗技术提供基础和技术支撑,具有重要的理论意义和应用价值,已引起学术界的关注。　　已有的空时分组码的盲识别算法分为最大似然类算法和时滞相关类算法。最大似然类算法函数构造简单,计算复杂度低,但它对于分组长度和分组符号数相同的码型无法识别;时滞相关算法可识别的码型较多,但需要已知噪声功率,并且其计算复杂度随着采样点数成指数增加,在实际中难以应用于实时检测。　　本文目的在于针对上述已有技术的不足,提出一种基于部分序列的空时分组码盲识别方法,以提高空时分组码型识别范围,降低计算的复杂度。本文首先简述了MIMO系统及其空时编码技术,并就当前已有的两类空时编码盲识别算法:时滞相关类算法和最大似然类算法,进行了仿真验证,并根据结果进行了性能分析和根因讨论。　　然后给出空时编码的最大似然识别模型,并根据此模型,提出了基于部分序列的空时编码盲识别方法,并通过对编码序列的分析,提出了边缘抽取法,在保证检测性能的前提下,进一步简化了系统的结构复杂度和计算复杂度,应用Matlab对该算法的性能进行了仿真,并与现有的算法进行了性能的比较,验证了算法的正确性、高效性和广泛性。　　最后,应用ADI公司的浮点DSP芯片Tiger-SHARC TS201S,设计实现了基于边缘抽取法的部分序列空时编码盲识别系统,包括了DSP外围电路和核心软件算法,并通过软硬件的仿真,验证了设计的正确性,通过数据结构,算法结构,指令,汇编四类优化方法,进一步的优化系统和程序,与优化之前的系统对比,成倍的提高了性能。