多用户检测是码分多址(Code Division Multiple Access ,CDMA)通信系统中抗干扰的关键技术。经典多用户检测技术在传统的检测技术的基础上,充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对单个用户的信号进行检测,从而具有良好的抗干扰性能解决了远近效应问题,因此可以更加有效地利用上行链路频谱资源,显著提高系统容量。如何进一步地提高系统容量,人们做了大量的研究。近年来,人们慢慢认识到在多用户检测中如何检测出活动的用户数是很重要的。虽然对于经典多用户检测而言,在活动用户数未知时假设所有的用户都是在线的并不会很严重地影响性能,但是对于实际系统而言,如果对系统中在线用户进行检测将会十分有效地提高系统处理请求和合理分配信道的能力,而这将会使系统的容量大幅提高。本文从最大后验概率(Maximum A Posteriori Probability,MAP)多用户检测器可以归结为一个组合优化问题出发,建立了多用户动态模型,将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优化机理应用于MAP多用户检测的寻优过程,提出了基于标准粒子群优化算法的多用户检测器,仿真结果表明,该检测器在性能上较好,尤其是具有良好的收敛速度。考虑到基本粒子群优化算法易陷入局部最小值,搜索精度不高的缺点,文中构造了另外两种基于PSO算法的检测器。经过计算机程序仿真,对以上检测器的检测性能与MAP多用户检测器进行了对比分析,结果表明文中所提出的动态环境下的多用户检测器在检测性能方面均能很好地接近甚至逼近MAP检测器,而在运算复杂度方面远远优于MAP检测器,为在动态环境下的CDMA多用户检测器研究提出了合理研究思路,并且对实际中的工程应用也有很好的指导作用。