1.一种基于修正平滑Wigner-Ville分布MSPWVD的伪码调相与线性调频PRBC-LFM复合信号伪码序列盲估计的方法，其特征在于，包括以下步骤：对伪码调相与线性调频PRBC-LFM复合信号进行修正平滑伪Wigner变换MSPWVDx(t,ω)；获取PRBC-LFM复合信号x(t)＝p(t)s(t)中两信号在频率轴的卷积MSPWVD；求出MSPWVD值在每一时刻沿频率轴的最小值，得到最小值切面；通过检测最小值切面图中的峰值位置，得到被估计伪码相位跳变点，进而估计出PRBC-LFM复合信号PN码序列，其中，s(t)为一个伪码周期内的PRBC-LFM复合信号，p(t)为一个重复周期伪码波形信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于受噪声影响的PRBC-LFM复合信号，采用基于奇异值分解SVD的子空间分解法，分解为对应信号的子空间和对应噪声的子空间，从而减小噪声的影响。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当PRBC-LFM复合信号中LFM信号调频斜率不为零时，确定最小值切面具体为，旋转PRBC-LFM复合信号的时频面，使信号的时频分布平行于时间轴，利用Hough变换求出时频分布的极值点，确定时频平面的旋转角度，将PRBC-LFM复合信号时频分布平行于时间轴，进而对PRBC-LFM复合信号进行奇异值分解SVD，求出经SVD处理后时频平面沿频率轴的最小值切面，获取最小值切面上的峰值位置，得到被估计伪码相位跳变点，最后获得PRBC-LFM复合信号PN码原序列或其反序列的估计。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于SVD的子空间分解法具体为：令表示含有噪声的PRBC-LFM信号，对其进行奇异值分解得到：Sx＝H

UΛxV，对奇异值对角矩阵Λx中的特征向量保留最大特征值，其它特征值全部置为0，获得H

最大奇异值对角矩阵Λx′，根据公式Sx′＝UΛx′V 获得不含噪声的时频平面Sx′，其中，H为共轭转置，U、V均为奇异特征向量矩阵， 为MSPWVD平面中直线的倾角。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述Hough变换进一步包括：确定极值点对应的旋转角度θ，根据公式： 计算直线距原点的法线距离ρ，将直角坐标表示的图像中的点(x,y)改用极坐标表示，图像中的所有点转换为在极坐标中相交的一束正弦曲线，获取正弦曲线的交点作为最小值切面上的峰值。