5G中大规模连接物联网（Massive Machine Type Communications,m MTC）场景对应用户海量介入的场景,对此最有效的实现办法就是提升频谱效率,而利用现有有限的资源实现更高的频谱效率正是多址技术的核心。随着通信技术的不断发展,正交多址接入技术在系统吞吐量和用户接入数量上越来越无法满足未来发展的需求,因此在5G系统中,提出了非正交多址接入（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）技术,与正交多址接入技术不同的是,NOMA技术可以让不同用户同时享有相同资源,可以大幅度提升频谱效率,允许大量用户接入,引起了学术界和工业界广泛关注和研究。稀疏码分多址接入（Sparse Code Multiple Access,SCMA）技术作为NOMA技术之一,具有较为灵活的码本和较高的编码增益,同时其自身的稀疏性也使得消息传递算法（Message Passing Algorithm,MPA）可以用于SCMA的译码中,因此SCMA技术的应用场景更加广泛。然而,SCMA同样存在需要突破的点,主要包括两方面,一方面是SCMA码本的设计,SCMA较难以设计出优越的码本,另一方面是SCMA接收机,SCMA采用消息传递算法进行译码,降低消息传递算法的复杂度对于SCMA来说也是非常重要的一点。本文就第二方面——降低消息传递算法的复杂度展开系列研究。此外,SCMA译码器的硬件设计和实现依旧是学术界和工业界的重要课题,设计并实现高效的硬件架构对SCMA的应用具有重大意义,本文在SCMA译码器的高效硬件架构设计上也进行了创新和进一步优化。除此之外,随着SCMA逐渐成为下一代移动通信网络的核心技术,越来越多的工作将信道编译码如低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码、极化（Polar）码等或者MIMO技术和SCMA结合起来,这种结合方式可以提高SCMA检测性能。因此,本文重点将同样具有稀疏性的LDPC码和SCMA技术的联合检测译码算法作为重点内容进行仿真复现,并在此基础上探究SCMA译码算法的优化对整体联合检测译码系统的性能增益。本文针对SCMA译码算法的优化提出了一种新型译码算法——行分层消息传递算法,消息传递的过程从因子图矩阵的第一行开始,每次顺序更新该行对应的功能节点,在该节点更新过程中,后续节点更新可能会利用到此次更新得到的最新消息。在该行所有功能节点更新完毕后,接着进行对应变量节点的更新。与现有的一些SCMA译码算法相比,行分层译码算法可以利用的最新消息更多,因此在分层调度过程中更多可靠的消息参与其中,无疑进一步加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,行分层MPA在2次迭代的BER性能就能接近于6次迭代的Max-Log,在可接受的性能损失下节省了66.7%的计算复杂度。此外,为了实现硬件实现复杂度和BER性能之间的平衡,本文还提出行分层MPA的分组形式。针对高效的硬件架构设计,本文对行分层MPA其中一种分组形式进行硬件实现,提出了其硬件架构,并在ASIC平台TSMC45-nm工艺下实现,综合结果表明,所提出的解码器实现了1777.78Mb/s的吞吐量和1.112 mm~2的面积消耗。相比于现有的SCMA译码器,行分层MPA在吞吐量上最高可具备97.2%的增量,在硬件效率上最多可以高出21.6%的优势。此外,本文还利用IC Compiler（ICC）给出了SCMA译码器领域为数不多的芯片布局布线图和后端仿真结果。受到Non-binary LDPC（NB-LDPC）码领域的扩展最小和（Extend Min-Sum,EMS）算法启发,本文针对SCMA译码算法的优化还提出了一种基于树剪枝法的低复杂度SCMA译码算法,根据threshold和side的不同,从三个角度对其进行仿真。这种剪枝方法针对不同场景、不同信道情况更加灵活,能够以较低的复杂度实现较小的性能损失。最后,本文针对SCMA技术与信道编译码方向的结合提出了LDPC码与SCMA的行分层级联系统,以Max-Log算法对应的性能为性能对比基线,通过性能仿真得知行分层的译码策略使得同样迭代次数下的级联系统性能得到很大提升,在性能达到10-4数量级处,采用行分层MPA进行译码的系统仅2次迭代下的性能比4次迭代下的原始系统性能具有0.4d B左右的性能优势。而对于采用了分组行分层译码算法的SCMA系统,当分组采用3分组的形式时,SCMA采用行分层译码的整体系统在2次迭代时,与原始系统相比具备0.3d B左右的性能增益,与4次迭代下的原始系统相比具有0.2d B左右的性能损失,但节省了50%的SCMA迭代次数,也就是说行分层的译码策略使得少量迭代下的系统性能得到很大提升,同时能够很好的平衡复杂度和性能。