1、直接序列擴頻信號具有低截獲概率和抗窄帶干擾等特點，在軍用/民用通信以及其它許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。不知道偽碼和其它參數(shù)，即非合作條件下，對它的截獲和分析面臨挑戰(zhàn)，尤其在低信噪比情況下更是如此。
　　 雖然過去三十年來針對非合作直擴信號的研究已經(jīng)在截獲和分析方面取得了很多進(jìn)展，但是理論性的分析和新方法比較少，仍存在一些重要問題沒有獲得滿意的解決。例如，對于直擴信號分析很重要的偽碼周期檢測和估計問題，在傳統(tǒng)的譜相關(guān)理論下，就一直沒

2、有被嚴(yán)格地對待過；盲信道辨識算法用于直擴信號估計的實際性能還很少從非合作的角度分析過。
　　 本文針對上述問題展開了深入的理論研究，同時還將研究對象擴展至長碼直擴信號和軟擴頻信號。本文的貢獻(xiàn)歸納起來包括以下幾個方面：
　　 1．對于短碼直擴信號的偽碼周期檢測和估計問題，首次嚴(yán)格地研究了未知參數(shù)模型下的直擴信號最優(yōu)檢測器。在高斯混合信號模型下，推導(dǎo)了一致最大勢不變量檢測器和幾種次優(yōu)不變量檢測器。結(jié)果展現(xiàn)了不變量檢測器和多循

3、環(huán)檢測器之間的關(guān)系。得到的非相干加權(quán)多循環(huán)檢測器可作為所有基于二階循環(huán)平穩(wěn)統(tǒng)計量的檢測器的性能上限。而且提出的漸進(jìn)局部最大勢不變量(ALMPI)檢測器在有限樣本下比多循環(huán)檢測器具有更好的性能而又沒有明顯增加計算復(fù)雜度。在ALMPI檢測器的基礎(chǔ)上提出了一種新的偽碼周期估計器，和傳統(tǒng)方法相比，它不需要人工判讀。
　　 2．同時從信號截獲分析和盲信道辨識領(lǐng)域的角度綜述了估計短碼直擴信號的各種方法，指出了它們的理論聯(lián)系和區(qū)別。首次指出即

4、使是正確地估計了信道階數(shù)（或有效階數(shù)），盲信道辨識算法用于直擴信號也存在固有的魯棒性問題。為此提出了平衡信道矩陣的概念，并提出一種新的最大化特征值乘積算法用于解決這個問題。
　　 3．分析了長碼直擴信號的信息碼碼寬估計問題。認(rèn)識到信息碼碼寬估計需要克服偽碼周期的干擾，同時現(xiàn)有方法依賴于具體使用的偽碼且在低信噪比下性能不佳。為此提出了一種新的基于差分偽碼解擴的信息碼碼寬估計方法，它在低信噪比時性能明顯改善而且與偽碼無關(guān)。
　

5、　 4．完整地研究了長碼直擴信號的估計問題。針對非周期長碼信號的統(tǒng)計性模型和確定性模型，使用加權(quán)低秩逼近優(yōu)化工具，提出了迭代low-SNR UML算法和基于缺失數(shù)據(jù)模型的特征分解法，后者將非周期長碼信號和短碼信號統(tǒng)一起來，幾乎達(dá)到了二階統(tǒng)計量意義上的性能最優(yōu)。同時對于周期長碼直擴信號，考察了確定性復(fù)指數(shù)基展開的時變SIMO信道盲辨識方法用于估計多徑情況下的性能，并與截獲分析領(lǐng)域常用的特征分解方法進(jìn)行了性能比較。
　　 5．研究