低密度奇偶校验(LDPC)码是一种接近 Shannon容量限的信道编码，基于图模型的迭代译码具有线性的复杂度，是当今编码领域最受瞩目的研究热点之一。为了进一步降低译码复杂度，本文在充分比较各种译码算法特点的基础上选择最小和译码算法进行深入研究。采用不同的量化方法量化LDPC码最小和译码算法的初始消息得到了一类整数译码算法。接着对非均匀量化、LDPC码在多进制相位调制下的整数译码、如何估计和积译码所需使用的信道参数和帧自同步等关键技术进行了深入的研究和实现。主要创新点有4点。　　1、提出了一种基于整数运算的最小和译码算法，即通过采用均方误差最小的量化方法和本文提出的量化代表元为整数的量化方法量化LDPC的初始消息，对量化后的信号进行放大并映射成整数，从而设计了一类新的整数量化的最小和译码算法。仿真实验表明，不同量化规则下的最小和译码性能有一定的差别，在高斯信道下上述两种非均匀量化后的最小和译码比均匀量化后最小和译码性能更好，且不增加译码时间。　　2、提出了一种最大熵量化的方法，此方法是一种信源分布未知时的最大平均互信息量化。当信源分布未知时，可根据接收到的信号统计其分布特征，然后采用最大平均互信息量化的方法进行量化。详细分析和推导了信源分布未知和已知时的最大平均互信息量化的量化方法，并采用这两种方法对最小和译码算法的初始消息进行量化，设计了两种性能优异的最小和整数译码算法。仿真表明，信源分布已知时最大平均互信息量化后的译码性能最好，最大熵量化后的译码性能次之。指出最大平均互信息量化是一种能保持信源信息的最优量化方法。而后，设计了一个修正因子，加上这个修正因子后，上述译码算法的性能有了进一步的提高。　　3、提出了一类在QPSK和8PSK调制下基于整数运算的软译码算法。本文对LDPC码在QPSK和8PSK调制下的应用进行了深入研究，详细推导了在QPSK和8PSK调制下LDPC码基于对数似然比测度下的和积译码算法(LLR-SP)中初始消息的计算公式，得到了相应调制方式下的硬判决规则和软译码方法。通过量化上述初始消息，设计了一类在QPSK和8PSK调制下基于整数运算的最小和译码算法。此译码算法在译码计算时所有变量都是整数，便于硬件实现，且相对于LLR-SP算法而言能在性能下降不大的情况下大大提高译码速度。最后对上述推导出来的各种算法进行了仿真分析，指出最大平均互信息量化后的最小和译码算法性能较好。　　4、提出了一种在高斯信道下信道参数σ2的估计方法，根据此方法的具体特点推导了矩估计、最大似然估计和贝叶斯估计在此方法限定条件下的估计表达式。并应用高斯逼近理论和外信息传递(EXIT)理论分析了信噪比失配对LDPC码性能的影响；详细讨论和仿真了不同LDPC码型，对不同失配程度的敏感性。最后对本文提出的估计算法进行仿真验证。仿真表明，采用本文方法进行估计，不仅在统计计算时计算量小，计算表达式简单，而且估计结果非常准确，因此具有较强的实用性。