针对码分多址技术存在多址干扰(Multi-access Interference, MAI)的问题,盲多用户检测技术利用干扰用户信息进行联合检测,而且不需要训练序列和干扰用户的先验知识,具有优良的抗干扰性能。但是现行的算法计算量大,跟踪速度慢,不能满足实时处理的需求。针对以上不足,本文提出一种新的基于NIC (Novel Information Criteria)准则的信号子空间收缩跟踪算法(Novel Information Criteria with Deflation, NICD)及相应的线性MMSE盲自适应多用户检测器。和现有的盲多用户检测器相比,本文提出的检测器具有以下三个优点:(1)NICD信号子空间收缩跟踪算法通过对数函数映射的方法,降低了二次型曲面的梯度的搜索范围。此外,在最优特征向量的搜索过程中,学习步长是自适应变化的,使算法更快地收敛到信号子空间的特征向量基。(2)在迭代跟踪的过程中自动完成信号子空间特征向量之间的正交化,避免了额外附加正交约束条件。信号子空间特征向量之间的正交性减小了跟踪过程中的误差,加快了系统收敛。由于不需要额外的正交化计算,整个跟踪算法实现复杂度较低,计算量为O ( NK )。(3)采用了一种AIC (Akaike Information Criterion)准则的改进方法对信号子空间的维数进行估计,降低了计算量。标准的AIC准则需要计算所有信号分量的AIC值,计算量跟信号子空间的维数成正比。改进的估计方法分析了AIC函数具有凸函数的特性,每次估计时只需计算3个点的AIC值就能得到信号子空间的维数。数学分析和仿真结果表明,本文提出的NICD盲自适应多用户检测器实现复杂度低、跟踪速度快,具有较好的抗多址干扰和远近效应能力。