分布式联合信源信道编码（Distributed Joint Source-Channel Coding,DJSCC）将分布式信源编码（Distributed Source Coding,DSC）技术与信道编码联合起来考虑,同时实现了压缩与抗差错功能,更适合实际的应用场景,深受国内外研究学者们的关注。本论文对基于原模图LDPC码的分布式联合信源信道编译码的关键技术展开研究,具体工作如下:1、针对无记忆的相关信源,本文首先简单介绍基于原模图LPDC码的DJSCC编码方案和译码算法;接着运用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）拟合分布式信源LLRs的概率密度分布,并将译码算法中的变量节点、校验节点作为内外译码器提出有限长EXIT（Extrinsic Information Transfer）分析算法。最后,以EXIT图的译码通道为指示函数,利用差分进化算法搜索更适合DJSCC系统的原模图LDPC码。EXIT图和误码率仿真结果均验证了所搜索的新码型具有更优的性能,说明了所提出的DJSCC系统的有限长EXIT分析算法的有效性。2、针对Markov相关信源,论文提出了一种级联MCMP（Mulit-codeword Message Passing）-BCJR（Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv）译码器,其中 MCMP 译码器利用空间相关性在每次迭代译码中更新未发送部分的概率信息以挖掘信源的空间相关性,而BCJR译码器挖掘信源的时间相关性并提供外信息与MCMP译码器实现信息交互。误码率仿真结果表明,所提出的级联MCMP-BCJR译码器比传统的译码算法具有更低的误码率,获得了性能增益。此外,论文研究了译码端未知相关性系数的译码算法,通过在迭代译码过程中估计时空相关性系数,实现了相关性系数在译码端未知和已知系统性能基本相当。