多用户检测是未来移动通信系统的关键技术之一。论文围绕多用户检测优化算法,主要做了以下工作: 第一,提出采用优化时变步长因子改进LMS算法性能。在此基础上得到三个新算法,其中,改进的变步长解相关LMS算法(MSVDLMS)性能接近RLS算法,将其应用于线性多用户检测具有较好的效果。 第二,提出基于MMSE准则盲最优多用户检测器及其两种实现方案。基于MMSE准则的盲最优多用户检测器不同于Verdu最优多用户检测器,是一种盲最优多用户检测器。也与其他文献中的基于MMSE准则的盲最优多用户检测器不同,新的MMSE盲最优多用户检测器不需要权矢量迭代。计算机仿真验证了新检测器的正确性。 第三,提出两种最优多用户检测的优化算法:基因工程技术优化算法(GEOA:Genetic Engineering Optimal Algorithm)和解空间分解优化算法。这两种算法大大减小了最优多用户检测的运算量。其检测精度几乎等于全搜索算法,在六用户仿真时,检测速度提高了20多倍。理论上当用户数增加时,新算法的效果更明显。 第四,提出一种新的基于训练序列的波达角估计方法,该方法具有速度快、精确度高的优点。并在此基础上提出一种基于空间分离的多用户检测方法,新方法能够有效分离多个位于不同空间位置的信号。 第五,提出用信道模式库仿真实际的时变信道和基于MMSE准则的盲信道估计算法,仿真证明这种方法在理论上的正确性。并指出下一步工作是研究实际信道的FIR抽头系数。