海量(大规模)机器类型通信(massive Machine Type Communications,mMTC)作为第五代移动通信技术的重要应用场景之一,具有大规模接入和低时延等性能上的要求。非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术是mMTC的一种重要解决方案,使得更多数量的用户同时使用无线通信服务。在NOMA系统中,免调度技术服务于海量用户,并减免了用户传输申请过程,降低了信令传输的延迟。免调度机制带来了一个新的问题,即基站需要对活跃用户进行检测。在上行免调度NOMA系统中,活跃用户数远远少于可能用户数,因此多用户检测问题可以建模为压缩感知稀疏信号的重构问题。已有研究在设计稀疏多用户检测方案时往往忽略了信道估计误差,这在实际应用中造成起了性能损失。为了解决这一问题,本论文在考虑信道估计误差的情况下,研究稀疏多用户检测方案。本论文的主要工作和贡献如下:首先,本文研究了非正交多址接入技术的基本概念和基本原理,以及免调度NOMA系统的传输模型。同时,研究了与本文相关的压缩感知理论框架和典型重建算法;研究了压缩感知理论的变形模型包括扰动压缩感知与单比特量化的单比特压缩感知模型。然后,本文提出了基于块稀疏的上行免调度NOMA系统多用户检测方案。本文将NOMA系统的传输模型转换为具有块稀疏的压缩感知重构问题,并将信道估计误差建模为压缩感知测量矩阵的扰动。在此模型基础上,本文设计了迭代式的多用户检测算法,在用户检测的同时更新信道估计,从而改善信道估计误差对用户检测带来的性能损失。实验仿真验证,本文所提出的方案与现有方案相比,存在信道估计误差时具有更好的用户检测性能。最后,本文提出了基于单比特压缩感知的多用户检测方案。为了降低接收端处理信号的复杂度,对接收信号进行单比特量化。同样将信道估计误差建模为压缩感知测量矩阵的扰动,本文将上述迭代式多用户检测算法拓展到单比特模型中,基于梯度下降算法提出了一种新的迭代检测机制。实验仿真验证,本文所提出的方案能够有效对抗信道估计误差,提高多用户检测鲁棒性。本文所提出的两种多用户检测方案充分利用接收信号内在的稀疏特征,设计了具有鲁棒性的检测算法,具有实际的应用价值。