DS-CDMA通信系统是一个干扰受限系统,传统的检测技术由于多址干扰和“远—近”效应的影响使系统的性能和容量明显下降。多用户检测正是针对上述问题而提出的一项关键技术。由于最优多用户检测器具有随用户数量增加而呈指数规律增长的计算复杂度,不具有实用的价值,因此研究如何获取快速、高效、性能优良的多用户检测器对于目前及未来的移动通信系统将具有重要的理论与现实意义。本文主要研究非线性检测中基于遗传算法的多用户检测技术。论文主要做了以下三个方面的研究工作: 1)从DS-CDMA系统模型出发,分析了现有的基于简单遗传算法(SGA)的多用户检测技术及其检测性能,并以SGA检测技术为基础,针对自适应遗传算法易局部收敛的缺点,将改进自适应遗传算法(IAGA)应用于多用户检测,提出了一种基于改进自适应遗传算法的多用户检测器(IAGA-MUD)。仿真结果表明:IAGA-MUD具有较好的抗多址干扰和抗远近效应性能,同时算法克服了自适应遗传算法局部收敛的缺点,提高了检测性能。 2)针对单种群遗传操作中种群规模较大,收敛速度较慢,同时还有可能出现“早熟”的问题,结合分布式遗传算法快速全局寻优和解相关算法抗多址干扰的特点,提出了一种基于迁移策略的分布式遗传算法解相关多用户检测器(DGAD-MUD)。仿真结果表明:DGAD-MUD在抗远近效应和用户容量方面较SGA多用户检测器具有更好的性能:并且由于采用了并行遗传算法中的迁移策略遗传算子,使得算法搜索到全局最优解的速度更快。 3)在相同的实验仿真环境下,将本文提出的IAGA-MUD和DGAD-MUD的检测性能进行比较,仿真结果表明:DGAD-MUD在抗远近效应和对用户数的容量方面较IAGA-MUD显示出了更好的优越性。