与非型(NAND)闪存作为一种非易失性存储,由于具有大容量及低成本的优势,从而获得广泛的研究与应用。随着工艺技术的发展,NAND闪存的存储密度在进一步增加,但同时也增大了数据出错的概率,因此改善多级存储单元类型NAND闪存的数据存储性能显得尤为重要。极化(Polar)码是近年来提出的理论上可达信道容量极限的一类码字,因此将Polar码应用于NAND闪存具有广阔的前景。本文重点研究了多级存储单元类型闪存上的信道估计与Polar码相关算法,主要工作归纳为三点:系统学习了Polar码的相关算法,以及NAND闪存的基本工作原理,在此基础上,通过闪存中的各种噪声构建了闪存信道模型,并研究了Polar码基于信息瓶颈的构造方法,及利用反转准循环凿孔的缩短方法,最终得到适合闪存的高码率缩短Polar码,并通过仿真将其应用于闪存信道。通过对基于最大互信息的阈值电压感知方法的研究,结合所选取闪存信道模型的特点,提出了一种简化的最大互信息感知方法。该方法主要根据闪存信道阈值电压分布非相邻状态之间基本不会产生混叠现象,从而实现了对多级存储单元型NAND闪存感知方法的简化。仿真发现,简化后的方法在复杂度明显降低的条件下,当擦写次数不超过50K时,与原有方法性能相当。在此基础上,通过仿真给出了在不同擦写次数下,利用6个参考电压进行感知的软信息查询表。此外,仿真给出了擦写次数一定时,初始保存时间对性能的影响,并对比了Polar码不同译码算法在闪存信道上的性能,及不同擦写次数对数据保存时间的影响。长时间的数据保存会导致数据保持噪声越发明显,信道估计可以增加对数据保存时间的考虑,是处理数据保持噪声的有效方法。本文提出了一种基于神经网络结构的闪存信道估计方法,该方法基于训练后的神经网络结构和闪存信道概率信息,通过网络结构计算得到闪存阈值电压分布参数,并进行简化的最大互信息感知及Polar码译码。仿真结果表明,该方法相比保留感知置信传播辅助的信道估计方法,在信道估计性能上当擦写次数为5K时有较大的提升,同时复杂度明显降低。此外,仿真验证了在Polar码结合的NAND闪存上,利用该信道估计方法能有效延长数据的保存时间,从而增加闪存芯片的整体寿命。