DNA计算是一种新的计算模式。和传统的电子计算机相比,DNA计算机具有高度并行性、运算速度快、存储容量大、能耗低、DNA分子资源丰富等突出优点,它将有望在某些领域弥补现有电子计算机的不足。遗传算法(GA)是一种模仿自然界生物进化的随机全局搜索和优化方法,它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法。遗传算法与DNA计算有着天然的相似之处,只不过实现方式不同。CDMA作为第三代移动通信系统的多址接入方案,是建立在正交编码、相关接收的理论基础上,以扩频通信技术为基础的多址技术。由于不同用户的随机接入,很难做到扩频码完全正交,CDMA系统不可避免存在多址干扰。多用户检测技术是CDMA系统中抗多址干扰的关键技术之一,它充分利用造成多址干扰的所有用户信息对多用户做联合检测,以有效地抑制多址干扰,消除或减轻“远-近”效应,改善系统性能,提高系统容量。本文首先将DNA计算的概念引入多用户检测技术中,把DNA计算和传统遗传算法结合,并将它应用于多用户检测这一组合优化问题的解决,其中,着重讨论了多用户检测问题的DNA编码和适应度函数的选取。经过仿真分析,验证了用DNA计算解决多用户检测问题的可行性。然后,把DNA计算和微遗传算法(μGA)结合,用于解决多用户检测问题,其中,针对DNA-μGA种群中个体数目的奇偶,改进了DNA-μGA的算法,并重点讨论了基于DNA-μGA的多用户检测器的种群中需要的个体数目。最后,将Memetic的思维引入DNA-μGA,提出了一种基于用户编号优先和DNA变异的局部优化策略,将这种局部优化策略应用到初始种群只有2个个体的DNA-μGA多用户检测器中。将这种基于DNA-μGA和Memetic的多用户检测器与传统检测器、解相关多用户检测器、最优多用户检测器、基于DNA-SGA的多用户检测器做了性能对比分析,结果表明这种多用户检测技术性能较优,为研究CDMA多用户检测器开辟了新的途径。