极化（Polar）码是第一类被证明可达二进制输入离散无记忆信道（Binary-input discrete memoryless channels,B-DMC）对称容量的信道编码方案,自被提出后就受到学术界与工业界的广泛关注。SCL译码算法以及各种级联Polar码方案的提出,包括CRC-Polar码,PC-Polar码,Hash-Polar码等,有效地提升了Polar码的误码率性能,使其能够比肩LDPC码,Turbo码等先进信道编码方案。本文首先介绍了Polar码的基本原理,包括Polar码的编码过程及生成矩阵的获取和主要构造方法及常见译码算法,并对比了在不同码构造与译码算法下的误码率性能。为了应对现代通信系统低时延高可靠通信的需求,本文主要研究了Polar码的置信传播列表（Belief Propagation List,BPL）译码算法。首先基于Polar码的误块率上界提出了一种性能良好的适用于BPL译码算法的因子图选择方案;然后针对BPL译码算法的大数逻辑和最小欧式距离路径选择方案,分别提出了一种低时延的优化方案;之后本文提出一种基于后处理的BPL译码算法;最后对于影响Polar码的BPL译码算法的几个因素,本文利用仿真对比了几种路径选择方案对BPL译码算法性能的影响以及构造方法对BPL译码算法性能的影响。为了进一步改进BPL译码算法的性能,本文还研究了级联Polar码的BPL译码算法,主要包括LDPC-Polar码和CRC-Polar码。为了应对未来编译码器的低时延、低功耗、高可靠等特性的需求,本文给出了三种Polar码和LDPC码的编译码融合方案。首先利用Polar码的因子图的稀疏化技术,给出了基于置信传播（Belief Propagation,BP）的Polar码和LDPC码的编译码融合方案,但是这种方案中Polar码的误码率性能甚至与Polar码最原始的BP译码算法的误码率性能仍有一定的差距,为了进一步改善基于BP的Polar码和LDPC码的编译码融合方案中Polar码的译码性能,将BPL译码算法的研究引入到了编译码融合方案中,提出了基于BPL的Polar码和LDPC码的编译码融合方案,并给出了相关的性能仿真,可以看到优化后的方案其性能有了一定程度的改善。之后,针对Polar码和LDPC码均是线性分组码,进而提出了基于有序统计量译码（Ordered Statistic Decoding,OSD）的Polar码和LDPC码的编译码融合方案,由于OSD是一种近似最大似然（Maximum Likelihood,ML）译码的译码算法,因此,基于OSD的Polar码和LDPC码的编译码融合方案可以获得很好的译码性能,但具备较高的复杂度。