直接序列扩频信号通过扩频码将信息频带拓宽,使得传输带宽远大于信息带宽,频带展宽的过程降低了传输信号的功率谱密度,保证了信号可以在低信噪比条件下传输,因此直扩信号具有良好的抗干扰特性和抗截获特性,在民用和军用通信中均取得了广泛的应用。但同时,直扩信号的特性也提高了非合作通信条件下信号检测和估计的难度,因此在通信对抗的领域,直扩信号的解调解扩以及参数估计问题具有重要的研究价值。本文针对非合作通信条件下直扩信号的扩频码盲同步和盲估计问题进行了研究。针对扩频码盲同步问题,在分析基带直扩信号结构特征的基础上,构造了信息码差值函数,分析了分段窗起点与差值函数之间的数学关系,推导了信息码差值函数峰值位置与扩频码同步时间点的关系表达式,并通过仿真实验证明了该方法可获得正确的扩频码盲同步。接着分析了扩频码的存在对于信息码差值函数性能的不利影响,针对这一问题,对信号进行延迟相乘处理,提出了延迟相乘的信息码差值最大法。通过与滑动窗范数最大法进行了对比,本文提出的方法具有更低的计算复杂度,所需的硬件存储资源更少。在基于主成分分析的扩频码估计问题研究中:特征分解法通过提取信号协方差矩阵的最大特征向量得到扩频码的估计,针对特征分解法计算复杂度较高的问题,本文提出采用基于C-W函数的迭代方法完成信号协方差矩阵特征向量的提取,避免了高计算复杂度的矩阵特征分解,提升了实时处理性。神经网络算法同样具有提取主元的功能,利用带约束Hebb学习规则的神经网络算法可以得到扩频码的估计,针对收敛速度较慢的问题,本文提出基于可变相关因子的CHA神经网络法,在不影响估计性能的同时加快了收敛速度,提高了工作效率。在基于相关分析的扩频码估计问题研究中:相关运算法通过直扩信号的循环相关特性,对不同周期内的信号进行相关判决完成扩频码的估计,但受噪声影响较大。针对这一问题,本文提出了采用可变判决依据的相关运算法,采用集平均的方法来抑制噪声,在低信噪比条件下取得了良好的估计性能。在基于最大似然估计的扩频码估计问题研究中:交叉熵表征了两个概率分布之间的相似程度,基于这一特性,提出了扩频码估计的交叉熵法,将接收信号采样序列与一组待判决序列转化为概率分布形式后比较交叉熵的大小,交叉熵较小时对应的序列即为扩频码的估计。针对待判决序列个数过多的问题,本文又提出基于逐位判决的交叉熵法进行扩频码的估计,仿真证明了所提方法的有效性。分组编码与基带直扩信号的调制过程之间以及信道译码与扩频码估计问题之间具有相似性,本文基于最大似然译码准则构造了一个内积和函数,搜索得到使该函数值最大的待判决序列作为扩频码的估计。针对搜索过程计算复杂度高的问题,利用Viterbi算法和双向Viterbi算法进行改进,进一步提高了低信噪比条件下的估计性能。