极化码是第一个能达到通信信道的香农极限的纠错编码,一直受到学术界及工业界的关注。极化码的编码是基于信道极化现象,选取可靠性较高的信道传输信息,信道选取算法也是目前的一个研究热点。因为极化码也可以看作一种基于Tanner图的编码,所以可采用类似于低密度奇偶校验码的置信度传播(BP)译码算法,其具有天然的并行性,适合于高吞吐量低延迟的应用场景。为了获取更好的BP译码性能,本文提出了一种基于蒙特卡罗模拟的极化码冻结比特的选取方案,该方案可以根据所选的译码算法来进行编码时的优化,并且仿真了在该编码方案下的译码性能。实验结果表明本文提出的冻结比特选取算法具有超过原始的基于BEC信道模拟算法的性能,同时也更加通用。此外,为了降低BP译码器的延迟和硬件资源,本文从Tanner图入手,研究极化码的编解码算法与其核心矩阵的关系。基于因子图,本文推导了基于高阶核心矩阵的BP译码迭代公式,阐明了变量节点置信度的近似计算方法,给出了改进后的算法流程,给出了性能仿真,分析了译码的延时和复杂度。最后,本文设计了一种基于四阶核心矩阵的极化码BP译码器,仿真和综合之后的结果表明,其具有和原始极化码相当的性能,并且有效的降低了一半的译码延迟的存储资源,具有较高的吞吐率与面积之比。