码分多址(CDMA)技术是3G的主流技术,它用不同的地址码区分不同的用户,但实际的地址码间不能达到完全正交,这就给系统带来了多址干扰,多址干扰的存在严重影响了CDMA的系统性能,多用户检测技术即是消除多址干扰的一种关键技术。最优多用户检测器性能最优但复杂度随用户数呈指数增长,不适用于实际通信系统,同时理论证明最优多用户检测是一种典型的NP完备问题,而优化算法是解决此类问题的有效方法。本文主要进行了以下几个方面的工作:1)在研究扩频通信原理以及CDMA同步系统模型的基础上,研究了多用户检测的基本原理、系统模型以及几种典型的多用户检测方法,并对这几种多用户检测方法的性能进行了分析比较。2)将基本遗传算法应用于多用户检测中,利用遗传算法较好的全局搜索能力搜索最优解,并与几种典型的多用户检测方法进行比较。3)重点研究了两种混合遗传算法多用户检测,即基于模拟退火遗传算法的多用户检测和基于串行、并行两种工作方式的Hopfield神经网络遗传算法多用户检测,混合遗传算法一方面使用全局搜索能力强的遗传算法来保证得到全局最优解,另一方面利用局部搜索能力较强的模拟退火算法和Hopfield神经网络算法来进行局部寻优,提高搜索速度。实验结果表明,使用混合遗传算法的检测器不仅在消除多址干扰和抗远近效应能力上有了改善,而且在计算量上也要小于基本遗传算法检测器所需计算量,因此这两种混合遗传算法检测方法都是可靠高效的现代多用户检测方法。