极化码自从Arikan教授提出来之后,理论上证明能达到香农极限。极化码是信道编码的新星,具有编码简单,译码延时小,纠错效果好等特点。极化码在编译码还存在一定的复杂度,传统通信行业发展遇到瓶颈,随着人工智能的技术爆发,为每个领域带来曙光,极化码因此可以和人工智能相互结合。在无人机的信道编码中,极化码的研究很少,把极化码和无人机结合,有很大科研价值。本文的主要工作是极化码的研究,针对极化码构造的原理,提出来一种基于任意维度内核的极化码编码构造,用来满足不同速率的编码。对于传统极化码可靠性估计算法,例如对蒙特卡洛算法,密度进化以及高斯近似算法进行研究分析,提出来一种简单的可靠性估计方法极化权重法,减少计算复杂度。对于极化码的解码方面,结合人工智能,进行神经网络的解码研究,用神经网络进行译码,不需要复杂解码数学算法,神经网络训练完成后,可以实现简单,一步式解码,且具有硬件友好性。为进一步改善性能,用神经网络辅助极化码BP解码。最后运用极化码到无人机协同通信中,描述四个无人机群组携带单个天线的协同通信模型,这个模型实现系统分集增益。针对无人机协同通信系统进行研究,推导出无人机模型信道极化过程,实现Polar-STBC的无人机通信系统,这个系统可以满足长距离或者恶劣信道环境的通信。