低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check codes，LDPC码）是一类性能十分优异的特殊的线性分组码。近年来，LDPC码的研究和发展已经取得了突破性的进展，在编码构造方面，结构化构造的LDPC码编码简单，特别是LDPC码卷积码的出现，使得LDPC码的编码时间缩短到跟码长成线性关系增长。同时，在译码方面，大量的研究不断的降低LDPC码的误码平底（Error floor），译码器结构不断的简化。理论的发展，大大的促进了LDPC码的硬件实现和它在各个应用领域的广泛应用。目前，LDPC码编译码器的吞吐率最高已经达到Gbps数量级。LDPC码已经成为WiMAX，DVB—S2，UWB等通信系统的信道编码标准，同时其在磁记录信道，水声通信，深空通信等领域将有巨大的应用前景。 目前，LDPC码主要采用置信传播（Belief Propagation，BP）算法进行译码。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种具有全局优化和快速搜索能力的智能算法。本文将GA与BP算法结合，旨在提高BP算法的译码性能。研究工作主要包括： 1．提出了基于硬判决的BP/GA译码算法（HBPGA）。该算法通过对信道信息和第一次BP迭代结束时的试探译码信息进行硬判决，并用CHASE算法产生初始种群。通过对种群中个体进行适应度评价以选择和淘汰个体。针对LDPC码的特殊情况，定义了对不同个体，不同基因具有不同概率的变异算子，保证了个体的多样化。 2．提出了基于软信息的BP/GA译码算法（SBPGAs）。通过对Tanner图进行遗传学表述，重新定义了种群，个体和基因。通过对优势个体的优良基因进行加强和对劣势个体中的肿瘤基因进行削弱，以达到整个种群更加适应环境，从而提高LDPC码的译码性能。 3．提出了基于振荡的BP/GA译码算法（OBPGA）。BP译码中的LLR（Log—Likelihood Ratio）值的振荡严重影响了译码性能。通过考察LLR值的振荡，重新定义了变异算子，对振荡的LLR值进行变异，从而实现译码性能的提高。 4．对所有提出的算法进行了仿真。仿真表明BP/GA算法能够有效的提高译码性能，特别是SBPGAs和OBPGA，在空间和时间代价上与BP算法基本一致的情况下，其译码性能有明显的提高。并通过仿真给出了参数的最优取值。