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低密度奇偶校验(LDPC)码因其能逼近香农极限而成为当下最流行的编码方式之一,其译码算法亦成为研究热点。在LDPC译码中,译码速率和复杂度之间的矛盾始终未得到很好的解决。在译码过程中,变量节点与校验节点之间消息更新的次序称为调度,通过改进调度策略能加快LDPC译码收敛速率,但同时也增加了译码复杂度。针对上述问题,本文对三种主流的调度算法的复杂度和性能做了分析,包括LBP、RBP和NW-RBP算法,并揭示了这些算法克服陷阱集的机理。以此为契机,进而提出了三种新的调度算法,较好地实现了收敛速率与复杂度间的折中。在Tanner图中,节点通过边连接,它是变量节点与校验节点交换信息的渠道。本文首先从边的角度出发,提出了一种双向反馈置信传播(BFBP)算法。每个变量节点通过边与相邻的校验节点传递消息。在一次迭代过程中,若变量节点沿着这条边接收和传递的消息符号极性一致,则认为这条边是有效的,让这条边上的校验节点去更新更多的邻居变量节点；反之则认为这条边是无效的,让这条边上的校验节点对该变量节点传递的消息为0,即认为校验节点对该变量节点的判决不起作用,同时让该变量节点向相邻的其他校验节点传递消息。该算法译码性能和收敛速率上与LBP相近甚至更为优异,而译码复杂度仅有少量增加。其次,从变量节点的角度出发,提出了一种动态的消息更新策略,即分组置信传播(GBP)算法。每个变量节点接收多个邻居校验节点的消息,GBP根据这些消息的极性对变量节点的可靠度做出判断,优先更新那些不可靠的变量节点。在此基础上进一步分析了分组判决的门限对GBP译码性能的影响。该算法能获得比三种主流调度算法更快的收敛速率和译码性能,且能比RBP更为有效克服陷阱集引起的错误平台现象。最后,从校验节点的角度出发,提出了一种校验节点可靠度置信传播(RCN-BP)算法。根据一次迭代过程中,校验节点是否满足校验和对校验节点的可靠度进行区分,对不可靠的校验节点进行优先更新。值得注意的是,在满足停止条件之前,一旦判定某个校验节点不可靠,则始终认为它是不可靠的。此外又提出了一种改进的RCN-BP算法,旨在进一步克服陷阱集中一些变量节点无法跳出陷阱集的现象。RCN-BP(?)能达到与LBP相近的译码性能和收敛速率,而改进的RCN-BP(?)能进一步加快收敛速率,改善译码性能。