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低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码是一种逼近香农限的信道纠错码。因构造的H矩阵中1元素密度很小,所以LDPC码的编译码复杂度低、易于硬件实现。到目前为止,LDPC码在众多通信领域（深空通信、光纤通信、GPS定位、无线局域网甚至最新的5G通信）被采纳为标准码。本文回顾纠错码的发展史,总结LDPC码在构造、编码、译码方向上的研究现状。除此之外,还分析了纠错性能的影响因素（码长、码率、迭代次数等）对译码产生的作用。在这些前提基础上,对各种译码算法展开研究。本文对置信传播（Belief-Propagation,BP）译码算法进行优化和分析,给出自己的创新点。主要的研究工作如下。1、搭建MATLAB模拟环境,绘出基于有限域构造准循环QC-LDPC（961,721）码在加性白高斯（Additive White Gaussian Noise,AWGN）噪声信道下,用二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying,BPSK）进行调制,各种译码算法的信噪比误码率曲线图。仿真结果表明:软迭代算法的纠错曲线同一信噪比下误码率最小,说明它性能最优。相对地,硬判决算法纠错曲线同一信噪比下误码率最大,说明它的性能最差。混合判决的译码曲线夹在两者之间,性能也是两者的中和。实际应用的关键是按不同的需求选取不同的译码算法。2、针对传统和积（Sum-Product,SP）算法变量节点之间可能存在相关性,导致一定迭代后的判决信息无法正确收敛,译码出错的问题,通过改变信道初始化条件和校验节点的处理过程,提出一种LDPC码的改进和积译码算法。仿真结果表明:在最大迭代次数设16次,误比特率（Bit Error Ratio,BER）为10-6量级时,本文提出的改进和积算法比传统和积译码算法误码曲线提升约0.4dB的净编码增益。在信噪比为5dB、5.5dB、6dB时,改进和积算法译码所需平均迭代次数较传统和积算法大大减少,相应地复杂度也就降低了。综上,改进的和积译码算法能够提升纠错的性能并且能够降低译码的复杂度。3、针对LDPC码全并行译码带来的算法复杂度高的问题,引入比特量化技术可以有效地降低译码复杂度、便于LDPC码的编译码硬件实现。结合归一化和偏置最小和算法的改进,把同时引入乘性因子和偏置因子的最小和算法用补全量化范围的量化方式进行量化,修正信道信息,提出一种基于量化技术改进的LDPC码译码算法。仿真分析发现:当误码率BER=10-4时,本文提出的改进算法比原算法提升约0.25dB的净编码增益,改进的算法实现了性能和复杂度的有效平衡。