1.一种MUSA系统多级部分并行干扰消除多用户检测方法，其特征在于：在该方法中，根据用户到达的信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio)SINR对用户进行排序，然后解调出具有最大SINR的用户，并重构出该最大SINR用户的干扰信号，并从总的接收信号y中减去该用户的干扰信号，重复上述步骤，直至所有用户的数据都被解调、恢复出来；

具体包括以下步骤：

S1：根据用户信道状态的好坏对接入用户进行排序；

S2：排序之后接收信号，对经过信道之后的接收信号y进行最小均方误差(minimum mean square error)MMSE检测；

S3：将MMSE检测器的输出作为第一级PIC检测器的输入；

S4：根据并行干扰消除(parallel interference cancellation)PIC输出结果的判决值重构出所有用户的干扰信号；

S5：根据用户排序情况，将较强用户的数据输出，并对较弱的用户再次进行MMSE-PIC检测；

在步骤S1中，根据用户的信道矩阵对用户进行排序；首先对用户的信道矩阵求范数norm((H)i)，根据范数大小将用户分成强弱两个等级，其中，(H)i表示信道矩阵H的第i列；

在步骤S2中，采用MMSE准则，需要求出MMSE权重矩阵使得发送向量与估计向量之间的最小均方误差最小：即求WMMSE使得J＝min E[||x-WMMSEy||2]成立，用上式对WMMSE求偏导；

即令 则 WMMSE＝(HHH+σ2I)-1HH；

MMSE权重矩阵为WMMSE＝(HHH+σ2I)-1HH，接收信号y与MMSE权重矩阵相乘后，得到用户的初始估计值xMMSE＝WMMSEy＝(HHH+σ2I)-1HHy，再对xMMSE进行硬判决，并把xMMSE判决值作为第一级PIC检测器的输入；

在上述推导中，其中WMMSE为最小均方误差权重矩阵，x为用户的发送向量，WMMSEy为用户的估计向量，Ryy＝E{yyH}＝E{(Hx+z)(Hx+z)H},Rxy＝E{xyH}＝E{x(Hx+z)H}，Ryy和Rxy分别代表接收信号y的自相关和x、y之间的互相关，yH代表y的埃尔米特矩阵；σ2和I分别代表噪声方差和单位矩阵；

在步骤S4中，干扰重构的目的是为了进行PIC检测，即根据步骤S2中的判决值信道估计值 以及用户的扩展序列sk，重构出用户的干扰信号；由于PIC采用的是并行干扰消除策略，因此对于要解调的用户j，需要求出其他(K-j)个用户的多址干扰之和 称之为部分加法器；

其中，hi、si和xi分别代表用户i的信道向量、扩频序列以及发送数据； 表示对hisixi进行求和，其中i从1到K，但i不等于j。

2.根据权利要求1所述的一种MUSA系统多级部分并行干扰消除多用户检测方法，其特征在于：在步骤S5中，根据步骤S4部分加法器的结果，并从总的接收信号y中减去其他用户的多址干扰之和，即可得到要解调的用户j的信息，即 并依次判决，即可得到所有用户的估计值。