在移动通信系统中，多址技术是用来区分不同用户的一种技术。面向2020年以及未来，更高的频谱效率和海量的设备连接等要求为第五代移动通信系统(The Fifth GenerationMobile Communication Systems，5G)的多址接入技术提出了新的挑战。稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access，SCMA)技术是非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)技术的代表，它具有诸多优点。首先，SCMA技术支持过载，可以极大提升接入终端的数目。其次，码字的稀疏性使得SCMA可以使用消息传递算法(Message Passing Algorithm，MPA)以较低的复杂度来逼近最大后验概率检测器性能。最后，多维码字的使用可以带来成型增益和频谱效率的提升。因此，SCMA技术是5G中一种非常具有竞争力的多址技术。
　　本文在深入研究了SCMA技术中的MPA算法之后，从证据理论的角度出发，证明了变量节点的更新规则是Dempster-Shafer证据合成规则的特例。同时，结合证据理论已有的研究成果，分析并仿真验证了MPA检测器会受到与常识相悖的消息的影响。为了避免这一情况，本文首先提出在SMP（Standard Message Passing，标准消息传递）算法中加入限界，也即在功能节点更新之后对其更新结果进行限下界处理。限界虽然可以有效对抗与常识相悖的消息所造成的MPA检测器发散，但是也同样会阻止正确消息的传播从而造成检测性能的下降。进一步地，本文还将SMP算法中全并行的消息传递方案修改为串行的消息传递方案，提出了RMP（Row Message Passing，行消息传递）算法。通过在消息传递的过程中加入Turbo效应，RMP算法可以提高传递消息可靠性，从而降低与常识相悖的消息的出现频率。本文提出的RMP算法具有更快的收敛速度和更优的检测性能。
　　SCMA是一种多用户检测技术，可以将其与译码和多天线技术结合在一起进行联合设计来进一步提升系统的性能。本文首先研究了SCMA检测器与LDPC码译码器的联合设计问题，包括直接级联设计，Turbo结构的检测译码器和基于因子图合并的联合检测译码器，并通过仿真对比分析了三种检测器的性能差异。最后，在接收端多天线的场景下，本文推导了最大比合并时SCMA接收机的修改模型，提出了一种基于因子图合并(FactorGraph Combining，FGC)的增益合并方式。FGC不仅可以获得EGC(Equal Gain Combining，等增益合并)的性能增益，还可以从变量节点连接边数目的增加获得增益，是EGC的一种有效替代方案。
　　最后总结了本文的研究方法和成果，分析了今后的改进方向和研究思路。