随着用户与设备通信需求的迅速攀升,移动通信技术也在不断进步和发展。海量智能设备的出现、部署与应用,对移动通信系统提出了更高的要求。完成随机接入是设备在网络中发送消息的前提。然而,传统移动通信系统采用基于授权的随机接入方案,这类方案因前导序列资源池有限、大量用户碰撞,不再适用于大规模机器类接入场景。因此,本文在大规模无源随机接入场景下,针对设备通信偶发性强、活跃度低,数据分组短,时延容忍度高等特点,设计了一套基于LDPC码的大规模无源随机接入方案。首先,本文介绍了大规模随机接入技术的产生环境和研究意义。接着根据随机接入技术的不同,把通信场景分为传统移动通信接入场景与大规模随机接入场景。随后,对国内外大规模随机接入技术的研究现状进行了调研。针对不同接入方案,列举了各个方案之间的优劣点,并给出了本文立足于无源随机接入进行方案设计的原因。然后,本文对LDPC码编译码技术进行了介绍。首先介绍了LDPC码的基本原理和Tanner图,随后引出了准循环LDPC码结构、编码算法以及速率匹配技术。最后,阐述了对数域置信传播译码算法、最小和译码算法和分层译码算法三类业界较为常用的LDPC译码算法,并通过仿真进行了译码算法的性能比较和分析。接着,本文研究了大规模无源随机接入的用户检测技术。先简要介绍了压缩感知的数学模型和重建算法,随后阐述了大规模无源随机接入用户检测基本模型。再后,本文基于On-off随机接入,给出了嵌入信息位随机接入信道压缩感知模型。最后,本文利用仿真,分析并验证了发送向量的压缩程度、活跃用户稀疏度、信道噪声和估计裕度对模型性能的影响。随后,本文研究了大规模无源随机接入的联合译码技术。先简要介绍了稀疏交织多址技术发送和接收方案,并给出了多用户联合置信传播译码模型。接着,引入功能节点,阐述了联合译码器的Tanner图结构,结合对数域置信传播算法,给出了高斯白噪声信道下联合译码器算法。再后,通过统计比特交织图,引出了比特碰撞分析方法。最后,通过仿真,研究与分析了不同用户数以及不同传输序列长度下的联合译码器性能。最后,本文针对用户检测技术和联合译码技术在大规模无源随机接入场景中的技术缺陷,研究了基于LDPC码多包接收的联合译码器。将活跃用户发送的信息分为前置信息和负载信息两部分。其中,前置信息的发送和接收方案采用嵌入信息位随机接入信道压缩感知模型,负载信息发送和接收方案采用多包LDPC码联合编译码器。最后,通过不同度分配函数以及不同码率的仿真,论文证明了在大规模无源随机接入场景中,活跃用户数低于100时,本文提出的方案可以在3dB比特信噪比附近完成低于0.05的每用户错误概率的信息传输。同时,本文相比于传统稀疏交织多址方案,能够以低于传统方案1～1.75dB的最小信噪比完成大规模无源随机接入。