伴随着无线通信技术的快速发展,人们对高效准确的信息传输提出了更高的要求。当信息在复杂多变的环境中传输时,很多情况下发送端无法准确知道信道的状态,从而无法选择合适的码率进行传输。无码率码的提出很好地解决了这一问题。无码率码源源不断地产生编码符号这一特性使得数据可以自适应地在信道中传输且不需要反馈信道,这些特性确保了数据在复杂信道中的准确传输。目前已经提出的无码率码包括LT码、Raptor码、SRLDPC码、Kite码和Spinal码等。Spinal码拥有简单的编译码结构,在删除信道和高斯信道中都可以达到逼近信道容量限的性能,因此对Spinal码的研究越来越多。本文主要介绍Spinal码的译码算法。围绕这一主题,本文首先对现有的无码率码进行了介绍,之后介绍了Spinal码的原理和编码结构。然后介绍了两种现有的Spinal码译码算法,分别为Bubble译码算法和前向堆栈译码算法。Bubble译码算法原理简单,通过对Spinal码的译码树状图进行剪枝操作,在保证了译码性能的同时,复杂度相比于搜索整棵树要低很多。利用Bubble译码算法进行译码时,Spinal码可以达到逼近Shannon限的性能。前向堆栈译码算法是在堆栈译码算法的基础上进行改进得到的一种Spinal码译码算法,通过将树状图进行分层,使得译码器的跳转只能在固定的一层中。与Bubble译码算法相比,前向堆栈译码算法在不损失性能的前提下,复杂度进一步降低,相对于堆栈译码算法,需要的缓存空间也大大减少。本文在费诺译码算法的基础上,提出了改进的非量化费诺译码算法。首先对仿真中用到的度量值公式进行了推导,根据仿真结果确定在不同信噪比时公式中的参数,并对结果进行曲线拟合。然后对非量化费诺译码算法进行了介绍,相比与费诺译码算法,非量化费诺译码算法对门限值的改变不再是固定的值,因而更适用于AWGN信道中的译码。接下来,将非量化费诺译码算法用于Spinal码译码进行仿真,并分析了其不适用于直接进行Spinal译码的原因。之后,提出改进的非量化费诺译码算法。改进的非量化费诺译码算法增加对存储空间的限制,同时,对译码器每一次向前看的节点进行保留。改进的非量化费诺译码算法一方面进一步降低了对重复节点访问时的计算量;另一方面,当出现译码器不能快速收敛到最后一级的情况时,可以及时停止译码,等待新一轮编码符号重新译码。通过对三种算法性能的仿真,改进的非量化费诺译码算法与Bubble和前向堆栈算法相比性能没有损失,同时译码的计算量进一步降低。