CDMA移动通信系统中的多址干扰是由于地址码之间的不完全正交性造成的，“远-近”效应是指信号源与干扰源相对接收机的远近不同，导致干扰源功率太大，以至于将目标用户信号湮没的现象。如何去除CDMA系统中存在的多址干扰和“远-近”效应成为移动通信领域的研究热点之一，其中最有效的方法之一就是多用户检测技术。本文重点对并行干扰消除技术、盲自适应多用户检测技术和基于神经网络的多用户检测技术进行了研究。　　本文首先对四种常用的线性多用户检测算法进行了深入研究，主要包括解相关检测器、最小均方误差检测器(MMSE)、多项式展开检测器及子空间斜投影检测器，并对这四种检测器进行了性能仿真。理论分析表明，在仅知道用户的扩频序列的假设下，解相关检测器是最优的；在既已知用户的扩频序列又已知其发射功率及高斯加性噪声的功率的条件下，MMSE检测器是最优的，而MMSE检测器的性能是以系统复杂度为代价的；另外由于解相关检测器是完全消除多址干扰的，所以它是完全抗“远-近”效应的。从实验结果可以看出，MMSE检测器的性能优于解相关检测器，而解相关器的性能优于传统检测器（匹配滤波器）。　　其次，本文基于统计分析的方法推导出了传统并行干扰消除器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)的均值、方差和误码率公式。在对所有用户选择同一个部分干扰消除系数的条件下，依据最小方差准则，给出了使误码率最小的干扰消除系数mvξ的计算公式，验证了基于短码的加权PIC检测器在性能上等价于解相关检测器，提出了构造动态加权PIC检测器的方法，并给出了仿真结果。与传统PIC检测器比较，P-PIC检测器不但降低了软判决量的均值偏差和方差，而且在选择了恰当的部分干扰消除系数ξ条件下，可以使最小均方误差检测器(MV-PIC)输出均值增大、方差减小，误码性能优于传统PIC检测器。另外本文还采用动态加权因子ξ对P-PIC检测器的性能进行进一步改进，用于适应信道的时变特性，该方法的检测性能明显优于MV-PIC检测器。　　然后，本文研究了基于归一化最小均方误差（NLMS）算法的盲自适应检测技术，提出了一种盲自适应变步长NLMS检测器，通过跟踪调整步长参数，在收敛性能和输出信干比(SIR)之间进行折衷，该方法具备很好的收敛速度、跟踪能力和较高的输出SIR，同时计算复杂度低，非常适于硬件实现。另外，针对多径信道的情况，本文提出了一种自调整步长的LMS盲多用户检测算法。该算法中收敛步长能跟踪系统的变化，克服了定步长LMS算法的缺点。仿真结果表明，该算法不但加快了收敛速度，而且具有很好的抑制多址干扰和克服“远-近”效应的能力。　　最后，基于随机神经元模型，提出了一种改进的Hopfield神经网络多用户检测器。在其神经元上加一个小的随机扰动，就能够使能量函数逃出局部极小点，回归正常的收敛曲线，避免了一般的Hopfield神经网络多用户检测器往往会陷入局部极小点的问题。仿真表明：改进的Hopfield神经网络在误码性能、抗“远-近”效应能力方面都优于一般的Hopfield神经网络检测器，其整体性能十分接近于最优多用户检测器，而且计算复杂度较低。