低密度校验码(Low Density Parity Check Code)是一种特殊的信道编码方式,早在1962年就由Robert.Gallager在他的博士论文中提出,由于客观条件的限制,这种码在很长时间里被编码界遗忘,最近由于Turbo码的成功应用而重新引起了人们的关注。它的编码利用了一种特殊的稀疏校验矩阵,相应的解码算法一般采用置信传播(Belief Propagation )算法。最近几年的研究表明,LDPC码是一种码率接近香农理论极限、误码率小和解码复杂性低的好码,性能要优于Turbo码。本文的目的是提出一种近似于标准BP算法的LDPC迭代解码算法,该改进算法性能接近标准的BP算法,但是在复杂度上有很大的改进。总的来说,本文的工作是在性能和计算复杂度之间作出最理想的折中。首先,本文回顾了LDPC码历史,简要介绍了LDPC码研究现状与编解码原理。其次,本文详细介绍了基于概率迭代解码的LDPC码BP算法,并对其复杂度和性能给出了详细的分析比较。同时,由于标准BP算法实际的应用复杂度高,本文从降低解码复杂度,提高解码性能的角度出发,对校验节点的更新结合Min-Sum算法的思想,提出了基于APSK调制的快速Min-Sum算法的改进思想,并利用MATLAB软件对算法进行了仿真分析,结果表明该算法性能较BP算法有所提高,而且计算量与复杂度均有所降低。最后,本文分析LDPC码的整体结构,并提出了详细的系统仿真模型。在编码部分本文使用了一种伪随机的稀疏校验矩阵生成方法,这种方式约束了非零位的位置,使得每一列的非零位平均分布,这种结构非常有利于流水线结构的处理方式,因此对于解码器的硬件实现非常方便。信道部分采用了参数为(0,σ~2)的高斯信道。解码部分采用了基于对数方法的BP算法。