随着4G LTE的商用化越来越广泛,5G的技术研究也在产学研用等各界积极展开。5G的目标之一是提高数据传输速率。为了解决大数据量问题,一方面希望可以开发利用更高的频率段,另一方面希望可以在现有频段的基础上提高频谱利用率。据此5G提出了新的非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,提高频谱利用率。稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术是一种典型的NOMA技术,它可以解决海量用户接入的问题。其原理是通过对用户发送信号稀疏扩展,并共享传输资源,实现多用户复用,从而提高频谱利用率。由于SCMA技术研究工作开展不久,很多方面的研究非常不成熟。目前SCMA的研究工作主要集中在码本设计、竞争接入机制、盲检测算法及功率分配等。本论文则针对SCMA的低复杂度检测技术进行研究。SCMA在设计之初采用的是一种非线性的接收机,即消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)。这是一种次优的迭代式接收机,和最大似然算法相比,复杂度大大降低。但客观而言,由于迭代运算以及大量的指数运算,复杂度还是很高的,很难适用于物联网等应用场景中。本文研究了两类不同策略的低复杂度接收机,其中一类是给予串行干扰消除(Serial Interference Cancellation,SIC)策略的接收机,另一类是基于树形搜索的类ML接收机。为了配合SIC接收机的设计,本文还对扩散方法进行了 一定的改进。在改进的扩散方式中,一个复数信号被拆分成实部和虚部并分别放置在不同码片上。SIC接收机正是利用复数的可拆分性,通过对接收复数信号进行拆分,达到逐步求解用户信号的目的。单一的SIC接收机解调过程粗糙,因此本文在此基础上,提出一种干扰消除联合消息传递算法接收机。SIC模块负责提供一个初始值,而MPA模块通过迭代算法对初始值不断精确化。基于QR分解和树形搜索的类ML接收机在MIMO系统中就使用过。但在MIMO中,接收信号多于用户数;而SCMA是一个过载系统,接收信号少于复用的用户数,因此传统的树形搜索算法无法适用于SCMA。因此本文对树形搜索过程进行改进。和最初使用的MPA接收机相比,本文提出的新接收机技术具有更低的复杂度,且性能损失非常小。为保证算法的正确性,本文不仅进行了严格的理论推导,并利用MATLAB软件对几种算法进行仿真,还对各种算法进行了复杂度和性能的对比。