Turbo码具有逼近Shannon限的性能，它的出现是信道编码发展史上的一个里程碑，现在已经成为3G中重要的编码方案。对Turbo码的研究具有相当重要的理论以及实践意义。本文从性能分析和译码设计两个角度研究了常用的卷积Turbo码以及长久以来被人们忽视了的分组Turbo码，即乘积码，主要内容如下：　　 1.码字最小重量对于估计线性分组码的纠错能力有着非常重要的作用，而Turbo码由于交织器的存在，使得最小码重的计算相当困难。本文用错误冲击方法计算Turbo码的最小重量，用来估计误码平层所在的位置，为人们研究以及设计好码提供了一种新的方法。同时错误冲击方法需要一种最大似然的译码方法，使得Turbo码的最小欧氏距离译码算法在本文得到了应用。由于最小欧氏距离译码要不断地调用ListViterbi算法，受到空间复杂度的限制并不实用，但经过一定的修正，可以得到Turbo码最小重量的上界。　　 2.随着LDPC码的发展，基于Tanner图的迭代译码算法得到了更多的重视。任何一种线性分组码都可以通过校验矩阵构造自己的Tanner图。基于分块校验矩阵的线性分组码的译码算法(DESPA)应用在某些非稀疏校验矩阵的线性分组码上能得到很好的性能。本文把乘积码看作特殊的线性分组码，用DESPA算法对乘积码进行译码，打破了长久以来人们使用软输入/软输出次优迭代译码算法的思维定势，并且应用于IEEE802.16标准中的乘积码能得到比经典算法更优越的性能。