粒子群优化算法是由美国心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的一种并行演化计算技术,源于对一个简化社会模型鸟群捕食系统的模拟。粒子群算法自提出以来,由于其具有易于实现、形象直观、良好的收敛性等众多优点,短短几年时间,在国内外得到了相关领域众多学者的关注与研究,在CEC国际年会上,粒子群算法被作为一个独立的研究分支,与其它进化算法相提并论。对粒子群优化算法的研究主要集中在两个方面:一方面是算法的应用研究,另一方面是算法本身的研究,近十年来,已涌现出大量的研究成果,并已广泛应用到了众多科学工程领域。CDMA是一个干扰受限系统。在实际的CDMA通信系统中,由于扩频码序列很难实现完全正交,有时甚至是不可能达到正交,各个用户信号间存在一定的相关性,这就是多址干扰存在的根源。研究CDMA系统的一个关键点就是要克服CDMA系统自身的多址干扰问题。多用户检测是指多址通信中的信号检测,具有抑止多址干扰;消除或减轻远近效应;可适当降低对功率控制的要求;弥补扩频码互相关性不理想造成的影响;改善系统性能,提高系统容量等众多优点,是克服CDMA多址干扰最有潜力、最彻底的一种方法,并已成为第三代移动通信标准中倡导的关键技术之一。本文首先在传统粒子群优化算法基础上,为避免基本粒子群优化算法“早熟”现象,提高算法全局寻优能力,引入了拉伸技术,并把其应用到多用户检测寻优过程中,将算法适应值设为最佳多用户检测目标函数,提出了基于拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器。然后为提高算法的局部寻优能力,提出了按概率突跳的粒子群优化算法,同样运用到了多用户检测中,提出了基于突跳粒子群优化算法的多用户检测器。最后,将两种改进算法法优点融合,提出了基于粒子群混合优化算法的多用户检测器。对提出的三种多用户检测器的检测性能做了仿真,并与传统多用户检测器、解相关多用户检测器、最佳多用户检测器、粒子群算法多用户检测器做了对比分析,结果表明文中提出了三种新型多用户检测器,检测性能相对最优,为CDMA多用户检测器提供了一个新的发展途经。