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在无线通信系统中,信道前向纠错码,尤其是信道译码器仍然是无线通信系统实现复杂度的主要来源,其重要性不言而喻。低密度奇偶校验码最初由Gallager博士提出,Mackay在1999年重新发明了它,随着对LDPC码研究的深入,它已经成为迄今性能最优异的两大信道编码之一。基于置信传播的消息传递算法,即BP算法,是LDPC码公认的最佳译码方法。由于译码时主要涉及加法运算和乘法运算,所以BP算法也被称作和积算法。值得注意的是,BP算法每次迭代运算次数与节点的数目呈线性关系,而且由于Tanner图中存在短回路,LDPC码的BP译码和Turbo码一样也是有缺陷的,这就造成了一定的性能损失。与Turbo码相比,LDPC码译码中比特节点的消息符号通常需要更多的迭代次数来达到收敛,译码时所需内存相对过大LDPC码存在的这些问题使得它的综合性能受到削弱。基于LDPC码译码算法的这些热点问题,本文主要对LDPC译码的低复杂度置信传播译码算法进行了深入研究。本文通过分析LDPC码低复杂度译码算法的优缺点,提出了ACMS算法。新算法对最小和算法进行了简化处理,在校验节点信息更新计算时只取一个最小值,并对消息计算公式作了修正与改进,改善了基于单个最小值的最小和算法对信噪比敏感的问题,使之能够在不同信噪比条件下自适应地调整软置信度。仿真实验证明,新算法改善了整体的误码性能,尤其是在中低信噪比区改进效果尤为明显。在改进算法的基础上,对译码过程时的信道信息和软输出的校验节点信息进行了量化,给出了一种8bit查表量化方法。仿真结果亦表明,经过量化后的改进算法继承了其性能优势及自适应信噪比的特点,加快了译码速度。另外,本文还提出了一种基于错误追踪和比特节点调度的分块译码算法,基于比特节点的出错次数和校验节点的LLR绝对值对Tanner图中的边进行分块和排序,调整了BP算法中各个节点的消息更新优先级。仿真结果亦表明本文提出的新调度算法相对传统动态调度算法降低了运算量,性能在高信噪比条件下也超越了传统串行调度算法,是个不错的折中方法。