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低密度校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码具有灵活的结构、较低的译码复杂度和逼近香农极限的良好性能,目前已受到研究工作者的广泛关注。LDPC码线性规划(Linear Programming,LP)译码算法具有最大似然认证特性,但其不足是译码复杂度高。Barman等基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)提出了一种LDPC码的迭代LP译码算法,该算法能够有效降低LDPC码LP译码复杂度,但其低信噪比区域的译码性能弱于置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法。为了解决此问题,Liu等通过向LP译码模型的目标函数引入惩罚项设计了一种ADMM惩罚译码算法,该算法能够增加伪码字的代价。为了加快译码速度和提高译码性能,本文对LDPC码的ADMM译码算法进行了深入的研究,主要研究成果概括如下:1.为了改善LDPC码ADMM惩罚译码性能,通过增大罚函数中x(28)0和x(28)1附近点的斜率,设计了ADMM惩罚译码算法的两种改进型罚函数。这两种改进型罚函数可以快速惩罚伪码字而提高译码速度。与现有罚函数相比较,采用改进型罚函数的ADMM惩罚译码算法能够取得更好的译码性能和更快的译码速度。2.为了能够进一步提高ADMM惩罚译码速度,通过减少欧几里德投影的次数,分别利用水平分层调度与垂直分层调度策略,设计了两种基于改进型罚函数的分层调度ADMM惩罚译码算法。与现有ADMM惩罚译码算法相比较,所设计的两种译码算法取得了较好的译码性能和较少的译码平均迭代次数。3.为了减少LDPC码译码的平均迭代次数,通过深入分析LDPC码ADMM惩罚译码中码字所满足的校验约束个数的变化规律,提出了ADMM惩罚译码的一种早停止方法。在译码的早期阶段,该早停止方法能够检测出错误码字而后停止迭代,这将省去一些不必要的迭代次数。与现有ADMM惩罚译码的两种停止方法相比较,所提出的早停止方法可以在几乎未损失译码性能的同时降低了低信噪比区域的译码平均迭代次数。4.通过跟踪ADMM惩罚译码每两次迭代中码字的硬判决信息变化率,设计了一种有效的早停止方法来提高LDPC码ADMM惩罚译码的收敛速度。仿真实验表明该早停止方法能够在低信噪比区域显著降低ADMM惩罚译码的平均迭代次数,且几乎没有译码性能损失。