差错控制编码是保证数据可靠传输的重要手段之一，从1948年香农发表“通信中的数学原理”文章至今，差错控制编码先后经历了汉明码、卷积码、BCH码、RS码、LDPC(Low Density Parity Check, LDPC)码、Turbo码等阶段。到目前为止，纠错码的性能越来越接近香农限，尤其是LDPC码和Turbo码等高效的信道编码技术。高效信道编码技术的关键在于随机长码和迭代译码这两个方面。本文研究的重点在于迭代译码算法及其应用。首先，本文研究了LDPC的迭代译码算法——置信传播算法(BP, BeliefPropagation)。考虑到置信传播算法最初的应用场景及其基本原理，本文尝试将BP算法应用到认知无线电的分布式频谱感知中的数据融合。通过仿真验证，我们发现BP算法能够获得高于传统大数判决算法的检测概率。同时针对某个节点处于深衰落或者是恶意节点的场景，本文提出了加权的BP算法，能有效的提高频谱感知的检测概率，并通过实验仿真验证了本算法的正确性。其次，本文研究了Turbo乘积码(Turbo Product Codes, TPC)的硬判决译码算法，并对硬判决译码算法进行改进得到了加权硬输入硬输出迭代译码算法。本算法的主要思想是通过四次硬判决译码结果设定码字中各比特的权值，然后根据权值判断该比特是否进行翻转，并以此进行迭代译码。权值设定的基本思想是尽量避免错误传播。通过仿真验证本算法能够有效的提高码字的差错性能。加权硬输入硬输出迭代译码算法能够有效地应用到海缆传输系统和无线传感网中。本文研究了两种在译码中十分有效的迭代译码算法，并作出了相应的改进，实现了在不同场景中的应用。