多元卷积Turbo码仍由二元Turbo码发明人C. Berrou等于1999年在二元码的基础上提出，具有编码效率更高，相对译码延迟更小等特点。目前，双二元卷积Turbo码（DB-CTC：Double Binary Convolutional Turbo Code）已被如2010年颁布的IEEE802.16m等多个现代国际通信标准采纳为信道编码码型。尽管已有成熟的二元Turbo码研究成果，但是DB-CTC译码算法研究和工程需求尚有一定的研究空间，因此，展开DB-CTC的简化译码算法和低存储容量译码器研究具有重要的现实意义。DB-CTC具有时间和空间上的双重对称性。时间上，前向度量和后向度量的计算具有迭代过程上的对称性，在迭代计算末点需要少量的数据交换，从而提供了减小迭代处理时序长度的可能性。空间上，DB-CTC在网格图上可以分解为两个经典二元Turbo码网格图的复合，从而DB-CTC的网格图有并行处理特征，提供减小译码器整体复杂度的可能。本学位论文首先分析DB-CTC的编码结构，改进了最大后验概率（MAP）算法，通过优化多变量max*操作，降低了译码复杂度。其次，为加快译码速度，提出了一种双向并行的DB-CTC译码器结构设计方案。最后，在低存储容量的DB-CTC码译码器结构研究中，提出了一种“比较-选择-重算”的设计思路，给出了三种具体的译码器结构设计方案，并将该思路推广到对数域，给出了相应的译码器结构设计。进一步地，本学位论文的主要工作和成果归纳如下四个方面。1．研究了DB-CTC码的一种改进MAP算法在经典MAP算法基础上定义了一种新的分支度量计算方法，可将MAP算法中的指数和对数计算分离到译码之前的预处理单元，并研究了预处理单元内指数计算的线性近似以降低译码复杂度，由此获得了一种改进的DB-CTC译码算法，新算法译码性能较经典MAP算法仅有约0.01dB的损失。2．研究了DB-CTC译码中多变量max*操作的简化方案分析了DB-CTC译码过程中两种雅可比对数式近似计算的递归实现复杂度，提出了将递归计算分解为简单的比较操作和一次雅可比对数式近似的方法，显著降低了计算复杂度，且译码性能较max*操作递归实现的方法提高了0.03~0.06dB。3．研究了DB-CTC译码的双向并行译码方案分析了DB-CTC码分支度量的计算冗余特性，通过分支度量矩阵分析，简化其计算复杂度。将拆分因子用于前向和后向度量的计算，利用前向因子矩阵和后向因子矩阵可以相互构造的关系，提出了基于DB-CTC码对称性的高速译码器设计方案，在增加少许硬件开销的条件下，使得译码速度较传统译码结构提高了一倍。4．研究了DB-CTC译码的低存储容量译码器结构设计，获得了如下三个方面的改进。（1）不必要将所有的状态度量值都存放在状态度量缓存（SMC：State MetricsCache）中，从而提出了一种“比较-选择-重算（CSRP：Compare-Select-RecalculateProcessing）”的新思路，即：只存储部分状态度量值，而未存储的状态度量值在CSRP单元内重新计算。（2）利用经典DB-CTC的“蝴蝶”形译码框架，给出了一种双向并行的CSRP低存储容量译码器结构设计方案，有效降低了译码器总的存储器容量。（3）将“比较-选择-重算”的设计思路推广到对数域，定义了一种新的min*操作，采用三折线近似，以较小的误差实现了该操作的近似计算。分析和仿真表明，该设计方案的SMC容量较传统译码结构降低了45%，而误码率性能只比Log-MAP算法降低了约0.05dB。总结本学位文的研究可以表明，作为4G通信等国际标准颁定的DB-CTC码在译码算法优化和译码器结构实现优化两个方面仍然具有较大的研究空间，本学位文研究成果为DB-CTC码的工程应用和进一步的效能提升奠定了一定的基础。