随着对高效可靠的数字传输和存储系统的需求日益增长,低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check,LDPC)以其逼近香农限的纠错性能、低复杂度的译码算法和易于硬件实现的特点成为编码界的研究热点,并在光纤通信、移动和固定无线通信、磁/光存储等领域得到广泛的应用。本文对LDPC码的理论、应用及串行译码算法进行了深入地研究,主要内容涉及影响LDPC码译码的几个关键因素、动态串行译码算法、静态串行译码算法、收敛速度和纠错性能等方面。本文的主要工作概括如下:1.系统地概述了信道编码的理论和LDPC码发展及其相关理论基础,详细分析了BP译码算法以及影响LDPC码译码的因素。2.详细论述了两类串行译码算法:(1)动态串行译码算法,又称为动态消息调度策略(IDS),包括RBP译码算法,NW-RBP译码算法,IVC-RBP译码算法。(2)静态串行译码算法,主要包括LBP译码算法,梳洗译码算法,M2I2-based译码算法。讨论了每种算法的特点、译码步骤和具体算法流程。详细分析了他们克服陷阱集的机理,并对它们的混合调度算法进行了阐述。用仿真的方法,对每种译码算法的收敛速度、复杂度和纠错性能进行了比较研究。3.设计实现了两种静态串行译码算法:(1)基于错误图样的LDPC码译码算法,该算法采用概率统计的方法,计算Tanner图中每条边在RBP译码过程中更新次序的均值,根据均值排序,产生出LDPC码的译码调度序列。与LBP算法相比,该算法在收敛速度和译码性能方面表现更为优异。(2)针对M2I2-based算法贪婪性的问题,提出了一种改进的译码算法,该算法基于互信息的增量对校验节点进行排序,译码器根据排好的序列,基于校验节点进行译码。这种译码方式使更多的变量节点得到有效的信息,从而正确译码。仿真结果表明该算法有效地提高了译码性能。