Los sistemas de comunicaciones de Múltiples Entradas y Múltiples Salidas (MIMO, Multiple-Input Multiple-Output) son uno de los pilares de las altas capacidades de transmisión de datos, ofrecidas por los sistemas de comunicación de tercera y cuarta generación. Una de sus etapas más críticas es el proceso de detección, por ello este artículo presenta un análisis comparativo del desempeño de los algoritmos Decodifcador Esférico de Complejidad Fija (FSD, Fixed-complexity Sphere Decoder) y Descomposición QR con M-algoritmos (QRD-M, QR Decomposition-M), empleados en la detección en sistemas MIMO. Para ello se realiza un estudio detallado de las generalidades del sistema MIMO, y se sigue una metodología que permite abordar el problema de la detección, desde una concepción analítica para después modelarlo en un sistema computacional. Los sistemas MIMO cuentan con múltiples antenas de transmisión y recepción, estos emplean esquemas de multiplexación para mejorar la comunicación, con el inconveniente de que los símbolos se interferen en el receptor, por lo que se requieren algoritmos de detección de señales que permitan detectar los símbolos enviados, entre los cuales se encuentran los algoritmos FSD y QRD-M, estos son analizados y simulados en Matlab para comparar su desempeño, con el fn de determinar el algoritmo adecuado a implementar en un sistema MIMO determinado. En la metodología para el desarrollo de la simulación, se defnen los parámetros de los algoritmos, el diagrama de bloques del sistema y los escenarios de simulación, para así realizar el análisis de desempeño. En el análisis de los resultados, los algoritmos FSD y QRD-M se comparan con el algoritmo Máxima Verosimilitud (ML, Maximum Likelihood), el desempeño se determina mediante la comparación de las curvas de Tasa de Error de Bit (BER, Bit Error Rate) vs. Relación Señal a Ruido (SNR, Signal to Noise Ratio) y la complejidad computacional de cada algoritmo
