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。