信噪比估计在通信信号处理中占着非常重要的地位,如在CDMA系统中的功率控制,一些迭代译码算法(如LDPC码的BP和BF算法)中都需要信噪比估计。现在所提出的估计算法大多数是基于发送训练序列的方法,即传送完全已知的信号序列,然后通过对此序列的接收和分析来估计信道参数,如利用训练序列的最大似然估计,或利用其投影来估计信道参数的方法,但是这些利用训练序列的估计方法都存在增加设备复杂度的缺点。周亮老师提出了一种利用码元间的相关特性(如偶校验编码结构的关系)对BSC信道的转移概率进行估计的方法。本文把这种算法应用到AWGN信道和单径瑞利信道下对信噪比或信道噪声方差进行估计。本文通过(3,2)码和(7,6)码的估计性能比较,发现利用短码的估计性能较好,而且随着码字个数统计的增加,估计性能会提高。在BPSK信号通过AWGN信道和单径瑞利信道下使用(3,2)码估计,当统计的码字数达到10 6以上时,估计误差不会超过1%。本文还提出,当统计的码字个数有限时,可以通过对接收样本的多门限判决,来提高估计性能。通过和许华等人提出的算法比较,发现本文算法的估计性能在信噪比较低时优于他们所提出的算法。本文算法不仅可以利用偶校验码的码结构去估计信道参数,而且对于一般的线性分组码也适用。由于一个线性分组码具有多个校验位,因此在估计信道参数时对接收到的一个码字可以进行多次的统计。在LDPC码的迭代译码算法中需要利用信道的噪声方差,所以对噪声方差的估计成为一个不可缺少的环节。本文提出了一种基于LDPC码码结构的信道参数估计方法,这种方法也是文献[1]中算法的一个扩展。通过计算机验证得到,利用这种算法估计出的误差对码字的性能不会有大的影响,在最差的情况下对SPA译码算法和改进的WBF算法的影响都不会超过0.2dB。