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研究了一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测的算法，提出了一种改进的PASTd算法和卡尔曼滤波算法相结合的盲自适应多用户检测算法。把改进的PASTd算法和卡尔曼滤波器结合，提出了一种新的盲自适应多用户检测器并且能够实现在高信噪比和远近效应情况下得到稳定的跟踪性能。仿真结果表明，该检测器可以迅速地跟踪维数变化了的信号子空间，从而提高检测器的性能，实现稳定的跟踪并使输出具有良好的信于比。提出的盲自适应多用户检测算法虽然在计算量上较LMS算法略有提高，但其收敛性能却优于后者，与RLS算法相比，提出的算法具有更低