低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check codes, LDPC码)是由Gallager在1962年提出的一种基于稀疏校验矩阵的线性分组纠错码,因其具有逼近香农限的优秀性能,而成为了当前信道编码领域最受瞩目的热点之一。信源信道联合编译码是由M.C.Elience于1977年首先提出来,被用于提高通信系统的整体优化,取得了预期效果。本文采用理论分析和计算机仿真相结合的方法,对基于LDPC码的联合信源信道译码算法及其在数字水印系统中的应用展开研究。论文主要工作包括：(1)系统地论述了LDPC码的基本原理,LDPC码的结构和校验矩阵的构造方法。详细分析了LDPC码的编译码原理和影响LDPC码性能的几个因素,在此基础之上进行了LDPC码编译码器的结构设计。(2)研究了基于隐马尔可夫信源估计和LDPC码的联合信源信道译码算法。从隐马尔可夫信源估计算法入手,利用它与LDPC码进行联合译码,对该联合译码算法进行了改进,并对信源模型的阶数进行了更新,对各种译码算法的性能进行了全面的仿真分析。(3)将基于LDPC码的联合译码算法应用到数字图像水印系统。在该系统中先对数字水印进行LDPC纠错编码,然后在DCT域将编码后的序列嵌入到原始图像中,提取水印时,用隐马尔可夫模型来描述水印图像,利用信源信道联合迭代译码算法进行提取,从而降低了水印在传输过程中的误码率。AWGN信道的仿真结果表明,采用联合的信源信道译码算法能够改善LDPC码的译码性能。将此联合算法应用到图像数字水印系统中,可以提高水印传输的可靠性,增强水印的抗攻击能力。