码分多址(CDMA：Code Division Multiple Access)系统是一个干扰受限系统，系统中存在多址干扰(MAI：Multi-access Interference)和远近效应，是限制系统容量的主要因素。多用户检测技术(MUD：Multi-user Detection)作为第三代移动通信的关键技术之一，在近些年来的大量研究基础上取得了很大的进步。它减少了多址干扰，解决了远近效应问题，显著提高了系统容量。其中CDMA系统的盲多用户检测技术在检测时只需要期望用户的特征波形和定时信息，不需要干扰用户信息也不需要发送训练序列，具有实现复杂度低，对系统要求少等优点，具有良好的应用前景。基于独立分量分析多用户检测就是一种盲多用户检测算法。本文就是围绕这种盲多用户检测算法展开的。本文首先介绍了多用户检测的基本概念以及基本原理。并对主要的几种多用户检测方法作了详细的介绍，并对盲多用户检测的发展概况作了阐述。接着主要介绍独立分量分析(ICA：Independent Component Analysis)算法的原理，并对其中基于负熵最大和牛顿迭代的快速FastICA算法进行了推导。针对独立分量分析算法基于忽略噪声这一缺点，将基于噪声模型的噪声独立分量分析引入，并进行分析，得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法。为使噪声独立分量分析算法迭代过程有效，在算法执行前，对数据进行降维预处理。对基于上述两种ICA算法的多用户检测性能进行仿真比较，结果表明本文引入的方法性能更优，稳健性更好，对实际信道的适应性更强。特别是在低信噪比、符号数少、用户数多的情况下，可以用与普通ICA方法相当的迭代次数达到较高的多用户检测性能。