低密度奇偶校验码（Low-density Parity-check Code,LDPC）是Gallager于上个世纪六十年代初期提出的、具有能够逼近信道容量的一种信道编码技术。它以其独特的优势和特点吸引了来自国内外众多研究者的关注,被认为是未来通信系统中最具竞争力的候选编码方案之一,目前已被选为5G-e MBB通信环境下数据信道的编码标准。然而,LDPC码的一些优势通常是以系统的复杂度和存储负荷等作为代价换取的,同时未来通信系统对信道编码方案的灵活性、低时延和低复杂度也提出了更高的要求。本文致力于研究能够均衡系统复杂度和性能的二元/多元LDPC译码理论与技术,主要的工作和创新点如下:1.提出了一种基于外信息权重的动态加权机制。在引入修正操作的大数逻辑译码算法中,总外信息的大小既表征了修正的幅度,同时也能表征修正操作的可靠程度。基于该特征,在变量节点信息更新时,可利用总外信息作为参考,自适应分配因子进行动态加权,设计出对信噪比、迭代等具有更好鲁棒性的译码算法,并获得译码增益。同时,还给出了基于分段修正和线性递增的两种动态因子加权方法。仿真结果显示,与原（M）RBI-MLGD算法相比,所提出的动态加权译码算法具有更好的误帧率（FER）性能和具有更低的错误平层（Error floor）,可应用于数字广播、高密度存储等一些对误帧率要求较高的通信应用环境中。2.提出了一种基于比例逻辑截断机制的自适应译码算法,通过控制参与迭代的变量节点队列,有效地降低译码复杂度。与现有基于大数逻辑处理和完全处理两种节点控制不一样,该算法在节点配置划分时引入了一个比例参数,通过调整该参数,可方便地控制参与迭代处理的节点队列,只有部分满足截断准则的变量节点才参与信息迭代处理,从而降低译码复杂度。同时,该算法在迭代过程中,节点间处理和交换的信息采用伴随式信息,无需进行外信息计算,可进一步降低译码复杂度。此外,该算法的判决门限能够根据列重和信噪比等因素自适应地进行调整,从而能够保证译码性能。仿真结果显示,当选取适当的比例参数并结合因子修正技术,所提出的译码算法在低量化比特（3～4bits）情形下,即可获得较好的BER译码性能和快速的译码收敛速度,并保持较低的译码复杂度。因此,所提出的算法针对存储空间、能量消耗等方面要求苛刻的一些应用场景提供了一种候选的译码方案。3.提出了一种基于节点子集和k阶信息截断的低复杂度多元LDPC译码算法。该算法从两个方面降低复杂度,首先基于校验方程特性和变量节点可靠度,提出了一种节点截断策略。根据该策略,可将校验节点划分为处理/非处理子集。在迭代过程,进入非处理子集的校验节点足够可靠,可以不进行信息更新,从而减少运算量。其次,针对处理校验节点子集,进而提出一种k阶信息截断准则,对Trellis图上的边和状态进行划分。在迭代递归过程中,只有“活”的状态/边才参与运算,可进一步降低校验节点的计算量。仿真表明,所提出的算法的译码性能与现有的几种EMS改进算法非常接近;在译码复杂度方面,不管对高阶域还是低阶域的多元LDPC码,该算法的复杂度都是最小的。此外,针对不同有限域阶上的多元LDPC码,该算法可通过调整阶值k,在复杂度和性能之间能方便地进行均衡折中,具有更好的普适性。