Dins del marc dels sistemes de comunicacions de banda ampla podem trobar canals modelats com sistemes MIMO (Multiple Input Multiple Output) en el qual s'utilitzen diverses antenes en el transmissor (entrades) i diverses antenes en el receptor (eixides), o bé sistemes d'un sol canal que poden ser modelats com els anteriors (sistemes multi-portadora o multicanal amb interferència entre elles, sistemes multi-usuari amb una o diverses antenes per terminal mòbil i sistemes de comunicacions òptiques sobre fibra multimode). Aquests sistemes pretenen arribar a valors de capacitat de transmissió relativa a l'ample de banda molt superiors al d'un únic canal SISO (Single Input Single Output). Avui dia, existeix, des d'un punt de vista d'implementació del sistema, una gran activitat investigadora dedicada al desenvolupament d'algorismes de codificació, equalització i \emph{detecció}, molts d'ells de gran complexitat, que ajuden a aproximar-se a les capacitats promeses. En l'aspecte relatiu a la \emph{detecció}, les solucions actuals es poden classificar en tres tipus: solucions subòptimes, ML (\emph{Maximum Likelihood}) o quasi-ML i iteratives. En aquestes últimes, es fa ús explícit de tècniques de control d'errors emprant intercanvi d'informació \emph{soft o indecisa} entre el detector i el decodificador; en les solucions ML o quasi-ML es porta a terme una recerca en arbre que pot ser optimitzada arribant a complexitats polinòmiques en cert marge de relació senyal-soroll; finalment dins de les solucions subòptimes destaquen les tècniques de forçat de zeros, error quadràtic mig i cancel·lació successiva d'interferències SIC (\emph{Succesive Interference Cancellation}), aquesta última amb una versió ordenada ---OSIC---. Les solucions subòptimes, encara que no arriben al rendiment de les ML o quasi-ML són capaços de proporcionar la solució en temps polinòmic de manera determinista. En la present tesi doctoral, hem implementat un mètode basat en la literatura per a la solució del problema OSIC; addicionalment hem desenvolupat i implementat un mètode nou per a aquest mateix problema amb millors prestacions, la qual cosa considerem una de les aportacions més interessants d'aquest treball. Les implementacions han estat paral·lelitzades, avaluades i comparades. Ambdós mètodes OSIC estan basats en sengles mètodes que resolen el problema de mínims quadrats recursius (RLS ---\emph{Recursive Least Squares}---). Aquests mètodes estan basats en el filtre de Kalman i prèviament a les implementacions OSIC, aquests han estat estudiats, paral·lelitzats, avaluats i comparats, juntament amb un mètode addicional que resol també el problema RLS i està basat en l'actualització de la factorizació QR d'una matriu. Com a denominador comú a totes les paral·lelitzacions, i donades les característiques dels algorismes, cal comentar que tots els algorismes paral·lels han estat dissenyats amb caràcter segmentat, a causa de la seua intrínseca seqüencialitat, a la bona eficiència obtinguda amb aquesta aproximació i a la seua potencial extrapolació a implementacions de tipus VLSI.