随着信道编码技术的发展,学者们研究出了编码理论,也产生了各种译码方案。在信道编码技术中,由E.Arikan提出的极化码(Polar codes)脱颖而出,在二进制离散无记忆信道下,理论上被严格证明能够达到香农限,并且编译码复杂度比较低。在2016年11月,国际移动通信标准化组织3GPP将极化码选定为5G中控制信道的编码方案。由于极化码的各种实用型的优点,引起了国内外学者的广泛研究。传统的极化码译码算法有串行抵消(Successive Cancelation,SC)和置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法,在加性高斯白噪声(AWGN)下,BP算法优于SC算法。然而SC算法在中短码长下性能不理想,所以研究出性能更加优秀的译码方法是SC列表(SC list,SCL)译码算法。但是SCL译码算法随着列表L的变大,复杂度也会变得更大,并且SCL算法本身的并行性导致译码算法实现时效率不高的问题。由于BP译码本身具有可并行实现的特性,因此目前对于极化码BP译码算法的研究就成为关键。BP算法的基础是基于因子图,本文的研究发现,由于BP因子图的可置换性,导致了比特信道发生了变化,从而产生了多因子图译码方法。现有的理论不足以说明BP因子图的可置换性,本文从极化码的编码入手,从理论上证明了编码矩阵能够分解为子矩阵的乘积,并且子矩阵的位置可任意互换,产生了不同的编码图。而BP因子图与编码图一一对应,从而证明了BP因子图的可置换性,并且提出了选取BP因子图的规则。为了降低现有的BP多因子图译码方法的复杂度,在本文提出的规则基础上,本文提出了一种并行双BP译码方法。仿真结果显示,与原始的BP译码相比,本文提出的译码方法误码性能更好且平均迭代次数更低。与现有的BP多因子图译码方法相比,在固定总的迭代次数为60次时,误码性能基本一致,但是平均迭代次数更低。