低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，LDPC）码作为一种具有优越性能的信道编码方案受到了广泛的关注。随着通信业务的不断增加，新一代的超高速通信系统要求信道编码方案可实现更高的吞吐率和极低的误比特率。因此，LDPC码在应用中需要降低译码算法的实现复杂度，同时采用合适的方法降低误码平层。为降低LDPC码译码算法的实现复杂度，提出一种低复杂度LDPC码量化译码算法。该算法以自适应偏移最小和算法为基础，并引入预设的固定迭代次数作为启动偏移量修正因子自适应选择的条件。进一步，设计了一种4比特非均匀数据量化方案，该方案既可保证量化数据的取值范围能较好的满足外信息的动态范围，又可取得优化的量化偏移量修正因子值。仿真结果表明，与浮点译码算法相比，本文提出的低复杂度量化译码算法的译码性能损失较小。为降低LDPC码的误码平层，提出一种低复杂度LDPC码残留错误后处理方法。该方法利用LDPC码译码错误码字的分布稀疏性和错误码字中错误比特位置的分布稀疏性，采用LDPC码和高码率的代数分组码构成低复杂度的乘积码。与传统乘积码不同的是，本文提出的乘积码方案采用具有较低编译码复杂度的高码率代数分组码对信息比特进行编码；采用LDPC码作为内码，利用迭代译码算法获得较低的译码门限。仿真结果表明，本文提出的乘积码方案可在相对较低的信噪比区域实现极低的误比特率。