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MIMO无线通信系统在收发两侧同时配置多根天线，在适当的信道环境下，可以提供额外的空间分集增益和空间复用增益。在不增加额外带宽情况下显著增加容量。但与此同时，高昂的射频链路配置成本妨害其实际应用。由于MIMO系统收发天线之间的信道对系统的容量或者差错率的贡献并不相等，所以可以采用天线选择技术，从可用的发送或/和接收天线中选取最为有效的子集，能够减少射频链路配置，在性能和可实现性之间求得平衡。
如果天线选择采用全搜索选择方式，则复杂度往往很高。因此，研究较低复杂度的次优天线选择算法是目前研究的重点之一。本文在已有天线选择研究成果基础之上，基于容量最大准则或最小差错率准则，着重研究了MIMO系统中的次优天线选择技术，主要取得了以下成果：
1.针对复杂度较高的V-BLAST系统发射天线选择，提出了一种基于分组策略的发射天线选择算法。基本思路是基于分组干扰抑制技术(GIS)，把天线选择分为若干组进行，从而降低了组内伪逆计算的阶次，使得总的计算复杂度大大降低。仿真结果表明，所提算法在容许接受的性能代价下可显著降低天线选择的复杂度。
2.针对最大第一层检测后信噪比次优选择准则（简称最大第一准则）存在的不足，提出一种新的基于ZF-SIC检测的V-BLAST系统次优天线选择准则：最小化信道矩阵伪逆的最大行范数（简称最小最大行范数准则），并给出了基于该准则的采用贪婪策略的快速选择算法。由于新准则同时考虑了所有检测层，因此性能优于最大第一准则，且接近最优的最大最小检测后信噪比选择准则（简称最大最小准则）。仿真结果证实了这一点，同时也表明，所提出的快速选择算法在性能上接近基于最大最小准则的快速选择算法，而复杂度更低。
3.针对已有天线选择算法只考虑容量最大或者差错率最小的不足，提出了一种能够兼顾两者的基于MMSE-SIC检测的V-BLAST系统快速天线选择算法。对于发射天线选择，提出了基于容量增加值与最大检测后均方差增加值之比最大化的逐增快速算法；对于接收天线选择，提出了基于容量减少值与最大检测后均方差增加值之积最小化的逐减快速算法。仿真表明，所提出的算法能够较好地兼顾两者，既可获得较高的容量，又能获得较低的SER。
4.通常发射和接收天线联合选择算法具有较高的计算复杂度。基于优先权遗传算法(PGA)的联合天线选择虽然能够降低计算复杂度，但由于遗传算法参数的选取并没有合理的理论依据，所以不合理的参数选择影响该算法的性能，为此提出一种简单有效的基于最大容量准则且采用逐增策略的联合天线选择算法。它是用于单边天线选择的经典逐增贪婪算法的推广和改进。其特点是：为了保证在最初的若干阶段选择中尽可能准确地选择天线，在逐增算法中提供k（k≥2）个而不是一个最佳候选子集作为下一轮天线选择的基础。仿真表明，所提算法在适当选择k值的条件下能以较低的计算增加量为代价获得良好的性能，且在相当性能的前提下，算法计算量低于基于优先权遗传算法的联合天线选择。
5.在多用户MIMO天线和用户选择方面，借鉴单用户天线选择技术，研究了一种基于最大化信号与干扰加噪声比(SINR)准则的快速接收天线选择和用户选择算法，用于发送端采用Alamouti STBC以及接收端利用波束成形抑制共信道干扰(CCI)的多用户MIMO系统，并将它们推广至下行链路中。仿真验证了算法的有效性。
6.针对MIMO-OFDM系统天线选择由于子载波数量较多而面临的难以克服的计算复杂度问题，提出一种次优的基于容量最大化的天线选择算法。当子载波数量远大于路径数量时，该算法利用相临若干子载波之间的相关性，对系统容量计算进行了近似处理，从而导致计算复杂度的降低，并保证了有限的容量损失。同时，利用逐增选择策略，进一步降低了计算复杂度。仿真表明，当子载波数量远远大于路径数量时，次优选择算法性能接近最优选择算法，而复杂度非常低。