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。本文首先介绍了扩频通信技术,然后阐述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叙述。接着介绍独立分量分析(ICA:Independent Component Analysis)算法的原理。最后分析了DS-CDMA(Direct Sequence-CDMA)矩阵信号模型和线性独立分量分析的数学模型,根据比较得出这两种模型具有相同形式,可以将独立分量分析应用在DS-CDMA系统中。但是传统的ICA算法是建立在对源统计分布的假设基础上。因此这种算法只能实现局部最优化,甚至在假设的统计模型不准确时不能实现被期望源信号的分离。因此本文采用一种非参数似然率标准去分离混合信号,提出了一种基于非参数似然率标准的ICA后处理的多用户检测算法,并把其应用在DS-CDMA系统中。本文把这种使用非参数似然率标准的ICA算法记为NLR-ICA(Nonparametric Likelihood Ratio-ICA)。它不同于传统的ICA算法我们不需要源分布的先验信息。换句话说,这种方法实现了盲源,它不要求定义密度函数的具体模型,并通过最大化似然函数来估计未混合矩阵。本文把这种NLR-ICA与FastICA和传统的匹配滤波算法进行比较,仿真结果表明NLR-ICA性能优于其它两种算法。