随着互联网的普及,以及数字通信系统和超大规模基础电路技术的进展,信息成为日常工作及生活中最重要的资源,保证信息在存储及传输过程中的可靠性也显得十分必要。信息在媒介中发生错误的过程可以模型化为通信系统中的信道误码,常通过差错控制来进行误码恢复。由于前向纠错(FEC)不需反馈,且仅需在输入信道时一次编码,于是成为最常使用的纠错方法。但FEC本身不能适应信道误码情况,因此缺乏自动调节保护的能力,所以我们针对性的提出了不等差错(UEP)方法来解决该问题。在存储过程中选择应用最广泛的电子存储设备NAND闪存作为研究背景。闪存存储密度的增加导致误码增加,传统的ECC码字的纠错能力已经不足,而且ECC本身可能校验失败,也无法恢复闪存坏道误码引起的丢失性错误,因此考虑采用Raptor码字来保护。现有的利用Raptor码对闪存的保护中并没有考虑到各存储块误码情况不同的实际情况,因此我们在此基础上提出了Raptor的编码码率自适应机制,给出了根据存储块的实际误码情况得到自适应编码码率的近似公式,通过得到的码率对各存储块进行编码保护,实现了UEP的效果。通过仿真可以看到无论存储块误码情况如何变化,该机制可以自适应地调节纠错能力,使得解码后的误码率稳定在一个较低的范围,达到了较好的保护效果。传输过程中我们选择网络传输中的急剧增长的视频数据为保护对象。视频数据中的不同帧存在依赖关系,且对视频质量的影响不同,而信道对于数据不可感知,因此需要编码时提供UEP方法来对视频进行有针对性的保护。工作内容在于:1)由于常用的扩展窗机制需要修改原码字,因此破坏了原码字性能且兼容性差,于是我们探索另一种基于感知层的Layer-aware机制。针对译码,我们提出了一种简化的拆分矩阵的译码算法,实现了基于RaptorQ码字的LA机制。通过仿真发现,LA机制各重要性数据的误码性能提升在1到-3倍之间,相比于扩展窗机制各重要性数据的受保护程度更加均衡,且整体的误码率更低,保护效果更好;2)在此基础上,我们还提出了一种基于广播和4/5G异构网络的FEC编码码率自适应机制,针对用户的体验建立最优化模型,并且提出了一个快速搜索算法试图在移动网带宽资源有限的情况下自适应地找到最佳编码码率,最后对算法的可行性进行了验证,在不同情况下算法都能够准确搜索到最佳编码码率对应的解。本文在存储和传输两个存在误码的常见情境中提出了相应的编码码率自适应算法来实现不等差错保护,解决了FEC本身不能适应信道特征调节保护能力的问题,使得数据受到更好的保护。