随着时代的发展,通信在人们的日常生活中变得越来越重要。低密度奇偶校验码(LDPC Codes,Low Density Parity-Check Codes)作为一类逼近Shannon限的纠错码,以其优良的性能已经成为Turbo码的有力竞争者,成为信道编码领域中的一个研究热点。在LDPC码所有译码算法中,BP算法是最常用的。在理论和实际中,BP算法都有优异的性能。虽然BP算法有很多的优势,但是其还是有很高的复杂度,在实现中的译码效率仍需提高。BP算法的复杂度主要体现在:在每次迭代过程中,都需要计算全部的比特和校验信息,所以,在每次迭代过程中,BP算法需要的计算量是相同的。但是随着迭代次数的增加,每次迭代过程中纠正的比特数却越来越少;另外,BP算法只有在译码成功或者迭代次数达到规定的最大迭代次数时才停止译码,但是在进行一定次数的迭代以后,一些没有正确译出的比特即使进行更多的迭代也不能正确译出。由上面提到的这些可以知道,BP算法虽然优良,但是还有一定的改进空间。在众多BP算法的改进算法中,FC算法通过在后续迭代中停止更新可靠性高的节点,从而降低算法的复杂度;NSPC算法通过利用满足奇偶校验要求的比特数spcN来提前预判一个码字是否译码失败,从而来减少迭代次数,以此来减少算法的计算量。但是由于FC算法的性能表现不好,本文首先在FC算法的基础上,对其进行了改进。然后本文将改进后的FC算法和NSPC算法相结合,提出了FCES算法。FCES算法既可以像FC算法一样减少每次迭代中需要更新的节点数量,又可以像NSPC算法一样减少算法的平均迭代次数,另外,FCES算法的性能优于FC算法和NSPC算法。经过仿真和分析,我们得出:与BP算法相比,FCES算法在性能损失不大的基础上,大大降低了译码的复杂度,提高了译码效率和收敛速度。