极化码（Polar Codes）是目前唯一在BDMC（Binary-input Discrete Memoryless Channel）证明达到香农信道容量的线性分组码,自2008年首次由Erdal Ar?kan教授提出后,凭借较低的编译码复杂度和优异的译码纠错性能,迅速成为通信界的研究热点。本文主要研究极化码BP（Belief Propagation）译码算法和SCAN（Soft Cancellation）译码算法,具体研究内容如下:1.为了提高BP译码算法的译码性能,本文提出了BPBS（BP bit-strengthening）译码算法和相对码率的概念,当传统BP译码失败时,通过子矩阵校验和相对码率找到稳定的信息位,然后通过硬判决的方式对稳定信息位的先验信息进行增强。仿真结果表明,当传统BP译码失败时,位增强可以打破BP的收敛平衡,从而使得译码朝着正确的方向收敛。对于码长N=2048,码率R=0.5的极化码,当误块率（Block Error Rate,BLER）等于10-4时,相比于BP译码算法,所提出的BPBS译码算法有接近0.4d B的性能增益。此外随着信噪比（Signal-to-Ratio,SNR）的增大,在中高信噪比区域BPBS的译码性能不断逼近SCL（L=16）的译码性能。2.为了提高SCAN译码算法的译码性能,本文借助翻转译码思想提出了SCAN-BF（SCAN Bit-Flip）提前翻转译码算法。首先采取分段译码的方式,利用子矩阵校验对每个分段译码进行校验,迅速定位译码错误的分段,再依靠信息位错误分布和LLR（Likelihood Rate）最小值的方式,构建了单比特翻转索引集合。在单比特翻转索引的基础上,通过信道错误概率构建多比特翻转索引集合。通过分段校验的方式,可以提前判断SCAN译码算法是否失败,节省不必要的译码时延,快速进入SCAN-BF翻转译码,同时分段校验的方式也在一定程度上保证了翻转的有效性。仿真结果表明,对于N=1024,R=0.5,翻转次数T=32时,SCAN-BF单比特翻转的误码率（Bit Error Rate,BER）基本优于BP翻转译码算法的误码率。此外在中高信噪比区域,SCAN-BF译码算法的平均计算复杂度也下降至O（Nlog2 N）,几乎与SCAN持平。