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常模算法（CMA）是一种性能优良的盲多用户检测算法。最小二乘常模算法（LSCMA）因其全局收敛性和稳定性而备受关注，但是在信噪比低时性能不理想。本文将最小二乘常模算法，紧缩近似投影子空间（PASTd）算法和奇异值分解（SVD）相结合，提出了一种子空间约束的最小二乘常模算法，称为SUB—LSCMA，其复杂度比已有的基于直接对接收信号自相关矩阵做特征值分解（ED）的LSCMA—SUB㈧复杂度低。仿真结果表明这种算法的收敛速度、跟踪性能和误码性能和LSC—MA—SUB基本相同。