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信源编码和信道编码作为信息论的重要组成部分一直备受关注。长期以来,基于香农信源和信道分离编码定理设计的通信系统一直占据主导地位,但是该理论自身的局限性使得其在许多实际应用场景中的性能并不是最优的。因此联合信源信道编码(Joint Source-Channel Coding, JSCC)应运而生,其可有效借助残留的信源压缩冗余信息来提高系统整体性能,以保证通信系统达到联合最优状态。在众多的联合信源信道编码实现方式中,以低密度奇偶校验(Low-Density Parity Check, LDPC)码同时作为信源编码和信道编码的新型联合编码结构的性能已被证明优于传统的分离编码结构。借助原模图LDPC码的优越性能,以原模图LDPC码同时作为信源编码和信道编码的联合信源信道编码系统的误码率(Bit Error Rate, BER)性能可被进一步提升。目前,对于如何最优化联合信源信道编码系统虽已在理论上获得部分解决,例如在率失真测量情况下,联合信源信道编码系统的优化已获得部分优化结论,但是在BER测量系统的理论成果尚且不足。因此探究信源属性对基于原模图LDPC码的联合信源信道传输系统的BER性能影响具有重要意义。本文首先在标准传输信道(即加性高斯白噪声信道,Additive White Gaussian Noise, AWGN)中,探究了信源属性(熵值)、传输码率、译码迭代次数以及与传输信源相关的边信息对联合信源信道编码系统的BER性能影响。通过仿真比较发现,信源熵值小于信源编码码率时,则信源熵值是影响联合编码系统BER性能的决定性因素；否则,译码端边信息与所传输信源的相关性则是影响该系统BER性能的关键性因素。其次,在非标准传输信道(瑞利衰落信道)中,本文提出了一种新的联合原模图外信息转移(Protograph EXtrinsic Information Transfer, PEXIT)算法,其将信源统计特性以及接收天线分集考虑在内。借助联合PEXIT分析,本文揭示了信源统计特性(稀疏性)比接收分集阶数对提高联合信源信道编码系统的BER性能及译码收敛性能具有更支配性地位。