盲检测算法就是无训练数据的前提下，仅根据系统的接收信号和先验知识，直接检测输入端发送的数据。量子遗传算法是一种结合遗传算法原理和量子计算理论的全局优化算法。该算法具有寻优能力强、计算时间短和收敛速度快的优点，在许多领域已经广泛应用，但在盲信号检测中的研究目前还是空白。从这一点出发，本文将量子遗传算法应用于盲检测中，并针对量子遗传盲检测算法存在的不足，提出两种改进的自调节变异量子遗传盲检测算法。本文的主要工作如下：(1)本文给出了量子遗传盲检测算法。首先，通过建立基于单输入多输出系统的盲检测数学模型，然后在此基础上构造接收矩阵的补投影算子，得到盲检测中的评价函数，再转化为量子遗传算法中的适应度函数，利用量子遗传算法找到最优解，从而检测出系统的发送信号。通过对量子遗传盲检测算法的大量仿真实验，证明了算法的优越性。(2)本文对量子遗传盲检测算法进行了改进，提出了两种改进算法——自调节量子旋转门策略变异的量子遗传盲检测算法和自调节量子旋转门角度步长变异的量子遗传盲检测算法。通过仿真实验，证明这两种改进算法具有良好的盲检测性能，相对基本量子遗传盲检测算法误码率更低，性能更优。(3)本文将基本遗传盲检测算法、量子遗传盲检测算法与两种改进的量子遗传盲检测算法的时间复杂度加以分析比较。分析结果表明：量子遗传盲检测算法的时间复杂度比基本遗传盲检测算法低，算法在降低时间复杂度的基础上，提高了盲检测性能；改进后的两种量子遗传盲检测算法与改进前算法的时间复杂度是相同数量级的，表明改进的算法在不提高时间复杂度的基础上降低了盲检测的误码率。