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针对基于子空间分解信噪比估计算法中信号子空间维数估计复杂度高、小样本条件下估计偏差大的问题，提出了一种改进的盲信噪比估计算法。该算法首先构造接收信号的自相关矩阵，然后从矩阵奇异值序列的尾部开始，间隔两项依次进行差分得到梯度序列，再以梯度序列相邻两项均值大于特定阈值为条件确定信号子空间的维数，最后求得信噪比。仿真结果表明：信噪比范围为-5-＋15dB时，平坦衰落信道下常用调制信号的信噪比估计标准差小于0．1dB，与MDL，AIC方法相比，该算法计算量小，且能适应更低的信噪比和更短的数据长度。