在无线通信飞速发展的今天,频谱成为最稀缺的资源。如何在有限的频谱上传输更多的信息从而提高频率利用率,是通讯产业一直努力的方向。　　 MIMO技术可以提高通信速率和可靠性,其空间复用特征可以有效提高频谱利用率,MIMO均衡器性能的好坏直接影响到空间复用特性的发挥,所以设计性能良好的均衡器具有重要的实际意义。　　 本文先从MIMO的技术背景进行回顾,介绍了MIMO关键技术及其发展现状。在算法方面,从解决码间干扰的一般方法入手,逐步具体到在MIMO-OFDM条件下均衡器的算法设计,从几何意义和矩阵推导两方面对各种均衡算法进行阐述。本文将重排序QR分解应用到K-Best球形译码算法上,从而对K-Best球形译码算法进行优化。通过Matlab建立模型对所涉及的均衡算法进行仿真,分析对比仿真结果和运算量得出,重排序K-Best球形译码算法是算法复杂度和性能的折中,具有很好的实用价值。在实现方面,本文叙述了浮点数硬件实现和硬件资源复用的技巧,重点给出高速低功耗的实现方法,并从功耗、面积和速度方面进行详细分析。该方法最后通过实践结果进行验证。　　 论文的主要工作包括:　　 1.阅读LTE标准,了解:LTE中MIMO技术的应用。　　 2.学习码间干扰产生的原因,研究对抗码间干扰的三种方法:时域均衡,扩频技术和正交频分复用调制。　　 3.推导MIMO-OFDM均衡器的公式,其中包括迫零均衡算法,最小均方误差算法和最大似然算法,还有球形译码算法等,并对上述均衡算法作出仿真。　　 4.在FPGA和ASIC上实现浮点的高速低功耗迫零均衡器。