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如今,通信方式正朝着第五代超宽带通信系统方向飞速发展。MC-DS-CDMA作为一种高频谱利用率的通信技术,具有良好的抗干扰、抗衰落和低检测概率的性能,有着很高的研究价值,成为未来移动通信中核心的技术之一。但是随着用户数的增加,由于扩频码的不完全正交,并且各子载波受信道的影响不同,破坏了系统中各用户信号的自相关特性和互相关特性,产生了严重的多址干扰。为了解决这个问题,本文对多用户检测技术进行研究。主要工作如下:首先研究了CDMA与OFDM系统,并给出了它们收发端的结构框图,进而研究了以CDMA系统为基础,结合OFDM系统而构成的MC-DS-CDMA系统以及它收发端的模型,随后阐述了传统的检测方法将其他用户的干扰信号当作噪声,在解调与解扩后直接进行判决,检测效果很差。接着研究了几种现有的多用户检测器,并对基于BP神经网络的多用户检测器展开了着重的研究,该检测器利用BP神经网络强大的分类识别能力对多用户信号进行检测,与现有的多用户检测器相比,检测后用户信号的误码率更低。进而提出了一种基于模拟退火神经网络的的多用户检测器,与基于BP神经网络的多用户检测器相比,其不同之处在于,该检测器使用模拟退火算法对BP神经网络的训练过程进行改进,在对权值和阈值更新前先进行判断,如果当前迭代过程中得到的预测结果优于前一次迭代过程中得到的预测结果,那么对权值和阈值进行更新,否则,根据一定的概率决定当前迭代过程中是否对权值和阈值进行更新,然后通过仿真证明了在MC-DS-CDMA中该检测器不仅具有较好的误码率性能,而且与基于BP神经网络的多用户检测器相比复杂度更低。最后为了进一步降低用户信号中的多址干扰,对干扰消除算法进行了研究与分析,并结合并行干扰消除算法,提出了一种基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器,该检测器首先使用基于模拟退火神经网络的多用户检测器完成各用户信号的初步检测,随后对各用户信号中的多址干扰进行估计,并从各用户的信号中减去估计出的多址干扰,再通过判决完成用户信号的检测,最后通过仿真实验证明了在MC-DS-CDMA系统中,基于模拟退火神经网络的并行干扰消除器与基于BP神经网络的多用户检测器相比,提高了1dB左右的误码率性能,并且具有良好的抗远近效应的能力。