摘要：基于传统支持向量机的多用户检测算法运算量大、耗时久，无法满足实时性要求。该文提出了一种快速的在线支持向量机多用户检测算法。该算法利用KKT条件判别实时增加的洲练序列并构造当前训练样水集，从而能够有效地减少训练样小大小，加快训练速度。仿真实验表明，该算法在不影响分类效果的情况下大大加快了训练速度，且用于分类的支持向量较少，同时性能与传统支持向量机算法相当且明显优于MMSE（RLS）多用户检测器。

关键词：cdma 在线支持向量机 多用户检测 快速算法 

单位：中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系; 合肥230027