非二进制低密度奇偶校验码(NB-QC-LDPC)与二进制码相比可以达到更好的纠错性能,但是会造成译码复杂度的增加。这是由于更新校验节点信息时的高复杂度以及高内存空间需求所造成。为了降低运算复杂度并提高运算效率,本文采用了对数傅里叶和积译码算法(LFSPA),并在此基础上提出了基于缩放因子的线性近似译码算法,最后采用基于训练序列的译码算法来研究在非线性光纤信道中的译码性能。本文中首先从二进制准循环低密度奇偶校验码(B-QC-LDPC)开始研究。在此基础上研究并讨论了几种NB-QC-LDPC码的构造算法,分析了渐进性边增长算法(PEG)及其改进PEG编码算法,最后研究并采用了优化性能法来构造NB-QC-LDPC码。本文进一步研究了对数傅里叶和积译码算法(LFSPA)在高斯信道(AWGN)中的译码性能。由于非二进制LDPC码在译码时有大量的乘法运算,采用对数和积算法(LSPA)可以转化为加法运算,但是和积算法(SPA)中最庞大的是卷积运算,可以将它进行傅里叶变换后,在频域内用连乘代替卷积,运算后将结果变回对数域,从而得到了对数傅里叶和积译码算法(LFSPA)。为了进一步降低运算复杂度,本文在此算法的基础上提出了基于缩放因子的线性近似译码算法,大大提高了运算效率。最后通过仿真分析了该近似算法在高斯信道中的阈值及其性能,结果发现该近似算法的译码性能损失很少。最后在LFSPA译码方法基础上,采用了基于训练序列的译码算法来分析非线性光纤信道中的译码性能。首先通过光纤通信仿真软件设计出非线性光纤通信传输模型,当传输信号通过该光纤通信模型后,采用基于训练序列的译码算法译码,然后分析了在不同信道参数下该算法的译码性能。