第五代(5G)移动通信网络不仅包含传统的“人与人”通信网络,还将包含以“机器通信”为特征的大规模物联网业务。5G物联网的数据业务传输,需要设计高效的短码长编码方案,以满足“超高可靠、超低时延、海量连接”的通信需求。一方面,5G物联网业务的传感数据需要码长较短的数据包进行传输,尤其是某些关键业务(体感游戏、自动驾驶、远程医护等)需要同时满足“超高可靠、超低时延”。而现有的物理层编码技术主要面向人与人通信类型、基于“无限码长”下的性能逼近原理设计编码方案,传统的香农编码理论只能对无限码长下的编译码优化提供指导。因此,需要量化评估时延和译码性能折衷的短码长码字性能分析,仍缺乏定性的理论指导。另一方面,近年来提出的Raptor码,是一种具有线性编译码复杂度、逼近香农容量限的无速率信道编码,能够灵活适配无线信道环境,受到学界和业界的极大关注。基于无限码长优化的系统Raptor码和高进制系统Raptor Q码已成为3GPP MBMS在3G和4G移动通信网络的物理层编码解决方案。但是,对于有限码长条件下的Raptor码的设计与优化,仍然缺乏一个完整的理论分析框架。基于此,本文针对5G物联网业务“超高可靠、超低时延”的需求,研究推导了有限长无速率编码方案的译码性能界,为未来设计有限长线性分组码方案提供了理论指导和分析工具。具体研究内容如下:本文首先研究了系统Raptor码、系统Raptor Q码以及模拟喷泉码,及其相应的理论分析工具“与或树”与“和或树”,对这三种码字的译码性能、译码复杂度等指标进行了理论推导及仿真。结果表明,有限码长下,平均度是影响译码性能最关键的因素,而最大似然(Maximum Likelihood,ML)译码算法能够逼近无速率码的译码性能界。由此,确定了本文的有限长线性分组码理论分析框架。接下来,为准确评估短码长无速率码的译码性能,本文从典型的有限长系统Raptor码的编译码入手,通过计算随机系数矩阵乘积的秩,推导了以系统低密度生成矩阵(Low Density Generator Matrix,LDGM)码为预编码的短码长Raptor码在ML译码算法下的译码失败概率性能上界。并基于邦弗洛尼不等式,推导了Raptor码的ML译码失败概率性能下界。通过仿真不同度分布、不同预编码及不同码长条件下的短码长Raptor码实际码字性能与理论译码性能界,验证了推导的理论性能界的准确性。最后,以系统RaptorQ码及带有权重的模拟喷泉码编码方案为基础,提出以系统LDGM码为预编码的短码长高进制Raptor Q码,推导了该高进制Raptor Q码的最优译码性能界。通过实际码字译码性能的蒙特卡洛仿真,相同码字构造条件下,高进制的Raptor Q码的译码性能优于Raptor码。本文针对短码长Raptor/Raptor Q码提出的ML译码失败概率性能界,能够准确评估Raptor/RaptorQ码的最优译码性能,对于以系统LDGM码为预编码的短码长Raptor/Raptor Q码的设计与优化有着指导意义。