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Turbo码具有接近Shannon极限的优异纠错性能,因此该编码方案一经提出立即引起了通信界的强烈反响,从此信道编码理论步入了一个崭新的时代。尽管Turbo码的研究成果层出不穷,但是由于在码参数和码率给定的条件下,交织器的性能决定Turbo码的最小码距,使得Turbo码最小码距的研究难以像分组码那样定量分析,所以采用Turbo码最小码距特性评价交织器性能的研究还尚不充分。基于已有研究成果,本文专注于约束子码和全零迭代译码Turbo最小码距估计算法以及最小码距估计算法在置换多项式交织器设计中的研究。本论文首先介绍了信道编码的发展历程和Turbo码编码方案提出的背景,阐述了Turbo码最小码距和置换多项式交织器研究的现实意义以及论文组织结构。接着给出了Turbo码基本原理的描述,介绍了交织器的作用和交织器常见的设计准则以及Turbo码距离特性对交织器性能的影响。随后,论文研究了约束子码和全零迭代译码Turbo码最小码距估计算法的设计方法和流程,并用C语言仿真实现并对比了这两种算法估计3GPPLTE188种帧长Turbo码最小码距的仿真结果。对比分析结果表明：对于中等或较长交织长度,全零迭代译码算法时间复杂度远优于约束子码算法,并且最小码距估计结果与约束子码算法相似。因此,对于较短交织长度,可以选用约束子码算法估计Turbo码最小码距,而对于中等或较长交织长度,可以选用全零迭代译码算法估计Turbo码最小码距。由于已有文献研究表明最佳Q’二次置换多项式部分交织器实际译码仿真性能并不佳,所以本文对最佳Ω’二次置换多项式交织器进行了一定的优化,并将优化的最佳Ω’交织器的方法推广应用于优选三次置换多项式交织器中。最后采用约束子码算法评估了优化的最佳Ω’二次及三次置换多项式交织器的最小码距性能,分析结果表明优化得到的最佳Ω’置换多项交织器最小码距结果要大于或等于最佳Ω’置换多项式交织器,并且它们译码仿真的对比结果也说明了优化的最佳Ω’置换多项式交织器要好于最佳Ω’置换多项式交织器。