直接序列扩频通信能够扩展信号带宽，降低信号谱密度，具有抗干扰、低截获和多址接入等一系列优良特性，是一种先进的通信体制，当前在军事和民用通信中都得到了广泛的应用。在合作的直扩通信系统中，若想获得信号所携带的通信信息，那么事先必须掌握其伪码序列、码元速率和载波频率等参数。而在非合作系统中，由于信号的功率谱密度非常低，伪码序列未知等因素，再加上复杂的系统噪声，截获起来十分困难。因此，直扩信号的侦听与估计历来是通信领域研究的热点，研究出有效的伪码序列估计算法，对军事和民用通信都有着十分重要的意义。　　本文主要研究非合作系统中不同直扩信号的伪码序列估计算法，并且通过计算机仿真实验，对各算法的性能进行分析比较，并在此基础上提出了改进的可行算法。全文的主要内容有：　　（1）本文讨论并分析了几个典型的伪码序列估计算法：特征值分解算法、窗重叠算法以及基于最大期望值(EM)的算法，并通过仿真实验分析介绍了各个算法的估计性能。　　（2）本文采用多个天线对多用户直扩信号进行观测，建立三维观测模型，并根据模型的复杂度分别介绍了基于并行因子（PARAFAC）、基于秩-(1, I, I)模块和基于块分量（BCM）的算法。虽然三维模型的建模与分析较为复杂，但是实际上模型的最终分解是由简单的交替最小二乘法来完成的，且能较为准确地估计信号，故此类算法有其研究价值。　　（3）本文提出了一种基于缺失模型的长码直扩信号伪码序列估计算法。根据缺失模型的恢复方法不同，本文介绍了奇异值门限算法和原子分解算法。值得一提的是，不论是单用户长码直扩信号还是多用户的，该类算法均能有效地处理。仿真实验表明，即使在低信噪比情况下，基于缺失模型的算法也能对其伪码序列进行较好估计。