干扰认知技术是智能抗干扰系统的基础和前提,它能实时检测周围电磁传播环境的干扰空穴、识别干扰、估计信道质量(信干噪比)等,为抗干扰决策系统实施抗干扰行为提供依据。本文立足此背景,设计实现了干扰认知系统中的信干噪比估计单元。本文首先简要介绍了循环平稳理论和循环自相关函数,在给定的人为干扰和AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性高斯白噪声)信道模型下,推导了典型干扰信号和接收信号的循环自相关函数,并进一步推导出了典型人为干扰下的CS-SJNR(Signal-to-Jamming-plus-Noise Ratio Based on Cyclostationary,基于循环平稳特性的信干噪比)估计算法。为在FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)上实现,对CS-SJNR估计算法做了工程化简,得到了快速更新实现和简化资源实现这两种实现方法。按照简化资源的实现方法设计了信干噪比估计模块链路,对其进行性能仿真,并分析了高信干噪比下估计偏差的来源。根据简化资源后的CS-SJNR算法设计了信干噪比估计模块的系统实现构成,按功能分为前端预处理模块、求自相关模块、交织模块、求功率模块、FFT(Fast Fourier Transformation,快速傅里叶变换)变换模块、求对数模块、外围辅助模块,对各个功能模块进行了设计仿真及验证。同时对信干噪比估计模块的硬件实现平台——干扰认知板做了简要介绍。最后,整合了整个干扰认知模块,该模块包括了信干噪比估计单元和干扰检测单元。设计了干扰认知模块和上层控制链路通信的接口模块,以便于整个测试系统的正常通信。对FPGA实现的干扰认知模块在不同参数配置下进行实测,分别测试了干扰检测单元和信干噪比估计单元的性能,分析了各单元实测结果。