低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码是被证明能逼近香农极限的一种优秀的信道编码方案。由于LDPC码具有强大的译码性能,近年来被大量研究。1963年,Gallager在他的博士论文中提出LDPC码的同时也给出了比特翻转（Bit Flipping,BF）译码算法以及和积算法（Sum-Product Algorithm,SPA）这两种基本的LDPC码的译码算法。BF译码算法有着低复杂度和一般的误码率（Bit Error Rate,BER）性能,而SPA译码算法有着高复杂度和优秀的BER性能。为了缩短这两种译码算法的差距并在复杂度和BER性能之间提供更多的折中选择,人们提出了很多这两种译码算法的变种算法。针对LDPC码的单比特翻转噪声梯度下降（Single Noisy Gradient Descent Bit Flipping,S-NGDBF）译码算法有时候无法逃离局部最大值的问题,本文提出了禁忌表单比特翻转噪声梯度下降（Single Tabu-List Noisy Gradient Descent Bit Flipping,S-TNGDBF）译码算法。S-TNGDBF译码算法使用一个禁忌表来防止任意连续的两次迭代翻转相同的比特。仿真结果表明加入一个禁忌表能增强译码器逃离局部最大值的能力并改善BER性能。随后,本文研究了加入更多的禁忌表以及使用重复译码能否进一步改善S-NGDBF译码算法的BER性能,并通过仿真证明其可行性。针对LDPC码的多比特翻转噪声梯度下降（Multi Noisy Gradient Descent Bit Flipping,M-NGDBF）译码算法在译码失败时会浪费时间和运算资源的问题,本文提出了不使用外部信噪比估计器的M-NGDBF译码算法的一种早停方法。该早停方是基于特定几次迭代中翻转比特的数量设计的,因此复杂度很低。仿真结果表明,该早停方法能有效减少M-NGDBF译码算法在低信噪比处的平均迭代次数,并且在高信噪比处只造成了轻微的BER性能损失。