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子空间理论中被用于奇异值分解或特征值分解的自相关矩阵，通常可表示为接收向量与其自身转置的乘积。本文提出了一种新的自相关矩阵构造方法。通过对新构造的自相关矩阵的特征值分解，能有效地克服传统子空间方法对噪声敏感的缺点，在低信噪比情况下，能有效解决信号特征值被噪声特征值淹没（分辨率不足）的问题。随后，这种方法被用于直序列扩频信号的扩频码序列估计中。结果显示，该方法仿真效果与理论计算一致。