1.基于特征分解和梅西算法的DSSS/UQPSK信号的伪码序列估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在接收端对DSSS/UQPSK信号经过扩频码速率匹配采样后得到基带离散信号，采样周期为码片宽度Tc；

步骤2：将基带离散信号按长PN码周期TQ进行第一次分段，再分别对分段后的信号按j信息码宽度Tb进行第二次分段，对第二次分段后的信号进行重新组合得到数据矩阵Y ；

j

步骤3：对步骤2中的数据矩阵Y 进行特征值分解，求出最大特征值 和次大特征值以及与它们对应的特征向量；

步骤4：利用步骤3中与最大特征值 对应的特征向量恢复出短PN码的伪码序列；

步骤5：选取步骤3中与次大特征值 对应的特征向量，对其分别求符号函数并映射成0,1序列，再结合梅西算法求取最小线性移位寄存器而恢复出生成多项式，进而恢复出长PN码的伪码序列。

2.根据权利要 求1所述基于特征分 解和梅西算法的DSSS/UQPSK 信号的伪码序列估计方法，其特征在于：对所述数据矩阵Yj进行特征值分解得到式中： 和 的列向量分别是 和 和 分别是自相关矩阵j

R 的最大特征值 次大特征值 和其他特征值 所对应的特征向量， 和 分别表示包含对应特征值的对角矩阵。

3.根据权利要求1所述基于特征分解和梅西算法的DSSS/UQPSK信号的伪码序列估计方法，其特征在于：所述DSSS/UQPSK信号采用m序列或Gold序列作为扩频序列。

4.根据权利要求3所述基于特征分解和梅西算法的DSSS/UQPSK信号的伪码序列估计方法，其特征在于：采用所述m序列作为扩频序列时，若m序列的阶数为n，则步骤5中利用梅西算法时至少要截取2*n位序列。

5.根据权利要求3所述基于特征分解和梅西算法的DSSS/UQPSK信号的伪码序列估计方法，其特征在于：采用所述Gold序列作为扩频序列时，若Gold序列的阶数为n，则步骤5中利用梅西算法时至少要截取4*n位序列。