CDMA是第三代移动通信系统中三种主流制式采用的核心技术,随着用户数目的增加,多址干扰成为CDMA中最主要的干扰。多用户检测作为第三代移动通信中消除多址干扰的关键技术之一,其主要思想是从接收端设计入手,解决如何从相互干扰的信号中提取有用的信号,利用包括干扰用户在内的所用信息(扩频码、定时信息、幅度、特征参数等)联合起来检测消除或抑制多址干扰,以达到增大系统容量,改善系统性能的目的。常见的大多数多用户检测技术都存在计算量大,运算速度慢的缺点,而对于神经网络,它具有高速寻找优化的能力以及并行处理强的特点,特别适用于解决优化问题上。多用户检测可以归结为组合优化的问题,本文主要对基于Hopfield神经网络的多用户检测方法进行研究,主要工作有以下几个方面：1.详细分析和对比了几种常见多用户检测方法—传统检测,最优多用户检测,解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测。2.深入研究了基于Hopfield神经网络的多用户检测方法,将多用户检测转化的优化问题作为目标函数,与Hopfield神经网络的能量函数相对应,求其最小值即为最优解。仿真结果表明,该方法有更好的误码性能和抗远近效应的能力,这与神经网络的非线性处理有关。3.针对Hppfield神经网络多用户检测的能量函数容易陷入局部极小点的缺点,提出了两种改进型的Hopfield神经网络多用户检测方法,一是优化神经网络的多用户检测方法,该方法利用优化理论,加入一个惩罚因子,并且更新连接权值；二是随机Hopfield神经网络多用户检测方法,该方法引进随机扰动项,利用其中的控制参数来改变收敛的效果。