实时信道质量评估是自适应跳频通信的一项关键技术，而其中信噪比估计又作为实时信道质量评估的一个关键环节，其估计性能的好坏将直接影响信道质量评估的结果，本文将信噪比估计算法作为核心问题进行研究分析。关于信噪比的估计算法目前已经有很多研究，本文首先研究了三种基于经典的信噪比估计算法进行改进的信噪比估计算法，从接收序列的长度、信噪比的估计范围以及仿真重复次数三个角度对这三种算法的性能进行仿真分析，并从准确度、稳定性以及运算量三个方面对其进行比较，发现基于自相关矩阵特征值分解的信噪比估计算法的性能在这三种算法中相对更好，但是当接收序列长度较短时，尤其是在低信噪比的条件下，其估计性能仍欠佳。针对上述存在的不足，本文从自相关矩阵的构造和信号维数的确定两个方面进行研究改进，在自相关矩阵的构造方面，我们建立一个等效离散时间多信道模型，从而减少了数据间的相关性，在信号维数的确定方面，我们不再利用最小描述长度(MDL)准则，而是采用最大类间方差法来进行维数的确定，将改进算法与原算法从不同的接收序列长度的角度进行性能的仿真比较，结果表明改进算法在低信噪比时，对于接收序列长度较短的情况，其信噪比的估计结果比较精确，而且稳定性较好，估计性能确实优于原算法。这对于在实际复杂的战场环境中，尤其是在信噪比很低、样本数量很小的情况下信噪比的估计性能有很大的改善，在一定程度上，它将提高战场环境下的通信质量，从而保障通信的畅通。然后本文研究了信道质量评估算法，并对基于改进的信噪比估计算法的卡尔曼预测值与基于原算法的卡尔曼预测值进行仿真比较，结果表明改进算法下的信噪比的卡尔曼预测的稳定性更好。在本文的最后，给出了信道质量评估算法的完整流程。