在直扩码分多址(Direct Sequence-Code Division Multiple Access, DS-CDMA)系统中,多址干扰是限制系统容量和性能的一个重要的因素。多用户检测技术能够有效地消除多址干扰,大幅度提高系统容量,成为近年来国内外的一个研究热点。蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种用于求解复杂组合优化算法的启发式方法,已在许多领域获得了广泛的成功应用。多用户检测问题可以等效为静态的组合优化问题,因此蚁群算法可以应用到多用户检测中。本文主要研究了DS-CDMA系统中基于蚁群算法及其改进算法在多用户检测算法。论文主要做了一下三个方面的研究工作:(1)首先介绍多用户检测的基本原理及最优多用户检测器,然后详细介绍了常用的次优多用户检测器,指出各自的优缺点,并给出性能仿真结果。(2)然后简要介绍了蚁群算法的发展历史和广泛应用,然后详细阐述了蚁群算法的基本原理及常见的几种算法。考虑到多用户检测的特殊性,在最大-最小蚂蚁系统和蚁群系统的基础上进行了结合和简化,得出了一种新的蚁群算法作为本文中基本的蚁群算法,然后研究了基于蚁群算法的多用户检测数学模型,并给出了性能仿真结果。(3)针对各蚁群优化算法中普遍存在的两个缺陷,即算法容易停滞而陷于局部最小值和算法收敛速度较慢分别研究了解决方案。首先将遗传算法中的变异机制引入到蚁群算法中,研究了变异蚁群算法来扩大全局最优解的搜索范围,从而避免ACO的收敛停滞。接下来研究了种群下降机制并将其应用到蚁群算法中,研究了种群下降蚁群算法来加快蚁群算法的收敛速度,同时避免早熟收敛。将变异机制引入到种群下降蚁群算法中提出了种群下降-变异蚁群算法,从而进一步提高了种群下降蚁群算法的全局最优解搜索能力,避免收敛停滞。最后将这三种改进算法应用到多用户检测中,然后分别研究了基于变异蚁群算法、种群下降蚁群算法、种群下降-变异蚁群算法的多用户检测数学模型,仿真结果证明了这三种算法的有效性。