信道编码是无线通信领域的核心技术之一,是提高通信系统可靠性和抗干扰能力的重要手段之一。作为目前第一种在理论上达到香农极限的信道编码,极化码和研究和应用受到了学术界的广泛关注。在实际应用中,5GNR中的增强移动带宽场景对于用户数据吞吐量和时延有着很高的要求,因此面向高吞吐率的极化码相关技术是十分必要的。增量冗余混合自动重传请求（Incremental Redundancy Hybrid Automatic Repeat re Quest,IR-HARQ）是一种将信道编码技术和自动重传请求协议相结合的一种可靠通信技术,基于极化码的IR-HARQ方案拥有进一步提高吞吐率的空间。本文主要研究了基于深度强化学习的极化码IR-HARQ优化算法,以及一种基于极化码置换图的类Turbo迭代译码算法。本文首先介绍了极化码的基本原理,其中详细阐述了极化码的信道极化原理以及基于高斯近似的构造方法,基于此给出了极化码的编码原理。然后对极化码的常用译码算法进行了详细的说明,其中包括极化码的串行相消（Successive Cancellation,SC）译码算法、循环冗余校验辅助的串行相消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List,CA-SCL）译码算法和软输出的相消译码算法（Soft Cancellation,SCAN）,并对它们的性能和复杂度进行了相应的分析。然后,本文以极化码现有的极化矩阵扩展（Polarization Extension）IR-HARQ方案为基准算法,提出了一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的重传比特优化算法。本文将极化码的IR-HARQ过程建模为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）,将发射机定义为MDP的Agent,同时将接收机和信道定义为MDP的环境,并设计了一种与冗余比特数量呈负相关的奖励函数,保证了Agent学习过程的合理性。仿真结果表明,使用DDPG优化后的IR-HARQ方案的吞吐率相比于传统的方案有了显著的提升。最后本文研究了极化码的类Turbo迭代译码框架。首先,本文给出了类Turbo迭代译码算法的基本原理,随后介绍了渐进“降低码率比特位置”（Rate-Reducing Bit Position,RRBP）冻结的构造方案。针对渐进RRBP冻结比特性能增益不足的问题,本文将空间耦合技术和类Turbo迭代译码算法相结合,在相同的码率条件下提高了译码性能。为了进一步提高硬件实现的吞吐率,本文提出了半并行的空间耦合译码方案,并给出了详细的算法框架,相比于原有的“前向-回溯”耦合译码方案减小了时延,从而提高了吞吐率。最后的仿真结果表明了所提出的半并行空间耦合译码方案的有效性。