信道编码能提高信道通信系统传输信号的可靠性，在信息论的基础上，性能优秀的信道编码能够增加信道增益并使码率接近信道容量。2007年，Arikan Erdal基于信道极化的理论，提出的一种名为极化码的信道编码方法。在理论上，它能够达到信道容量，并且拥有较低复杂度的编译码算法。本文系统地阐述了极化码的基本原理——信道极化理论。多个独立的信道通过信道极化，其比特信道将会逐渐趋于两种状态，无噪比特信道和全噪比特信道，极化码的构造就是通过无噪比特信道来传输有效信息，通过全噪比特信道传输冻结信息，这样既可提高传输速率，又能够保证可靠性。常用的极化码译码算法有置信度传播(BP)算法和Arikan提出的连续消除(SC)译码算法，本文在SC译码的基础上提出连续删除栈(SCS)和连续删除列表(SCL)这两种改进的译码算法。通过仿真分析，在性能方面，可知SCS算法和SCL算法具有相同的译码性能，此两种算法都能够逼近最大似然算法的性能。在复杂度方面，SCS译码的复杂度略低于SCL译码：SCS译码的复杂度是O (DN)，是SC译码的D倍，且受制于栈的最大深度，同时在高信噪比条件下性能接近SC译码；SCL译码的复杂度则是O(LN log N)。为了进一步分析BP译码，SC译码和SCL译码的性能差异，将极化码应用于图像传输系统。通过对传输256*256灰度图像的仿真实验，可以发现，在二进制高斯白噪音(BAWGN)信道下，随着信噪比的增加，信道的性能都逐渐转好。当信噪比大于3dB时，都可较高质量的传输图像。经过对BER，FER和PSNR进行分析，发现在二进制差错信道(BEC)和二进对称信道(BSC)信道下，SCL译码算法在高信道传输错误概率条件下优势更加明显。