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5G移动通信系统的研究目标是实现任何地点的高质量的数据传输,提供更优质的性能,比如接入速度和宽带的大幅度提高。未来移动通信面临着越发复杂的通信环境,应用场景和需求也越发多样化。低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)不仅有逼近香农限的良好性能,而且译码复杂度较低,已经广泛应用于各类领域。但是就工程实现而言,不管是编码还是译码方面都存在时间复杂度和运算资源复杂度高的问题,本文在这样的背景下对LDPC编码和译码的数字实现进行研究。本文介绍了LDPC编码和译码技术的研究现状和常见的算法。就编码算法而言,RU(R.Urbanke,RU)算法具有线性码的特性,已应用于各类编码器当中,但是其本身对于校验矩阵的要求很高,需要符合下三角或者准下三角的形式,不符合这种形式的话需要做校验矩阵的一些预处理操作。而对于译码算法来说,置信传播算法(Belief Propagation,BP)的优点在于它的计算量和码长线性相关,利用迭代收敛的特性,使得解码复杂度有效降低。然而大量的矩阵运算需要更多的乘法器和存储器,最终导致LDPC编码器和译码器的硬件实现难度变得很大,进一步影响了LDPC编译码的应用和发展。为了解决RU编码算法和BP译码算法的问题,本文提出了LDPC编码和译码数字算法设计的核心问题解决方法。编码方面,为了解决矩阵存储资源消耗以及矩阵乘法复杂度高的问题,本文提出了校验矩阵的选择、矩阵存储、乘法和加法的改进以及后向迭代器等方法,分别从资源存储,运算优化方面解决了LDPC编码的难点;译码方面,为了解决译码矩阵移位操作延迟的问题和迭代次数设置过高影响译码效率的问题,本文提出了移位器的设计、迭代次数分析以及数字除法器等方法。这些方法解决了LDPC编码和译码实现当中的重难点问题,使得后文在LDPC编码与译码的实现能够更顺利,可以说是本文整个LDPC编译码设计与实现的核心。接着根据IEEE802.16e标准确定了本文所用的LDPC码的校验矩阵,并对LDPC编码和译码的码率、码长和码重进行了仿真,确定了最终的参数设计:包括码长、码率、码重。最后基于交错正交幅度调制的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation,OQAM/FBMC)系统在通用软件无线电外设(Universal Software Radio Periphera Reconfigurable I/O,USRP RIO)平台中实现了LDPC编码和译码模块,本文对这一块进行了详细的设计细节描述以及仿真调试对比。