与硬判决译码算法相比,软判决可以使用更多的额外信息,使得算法能够进行更加准确的判决。即使方法中所采用的思想一样,软判决译码也会有更多的编码增益,所以软判决译码受到了广泛的研究和使用。本文首先介绍了信道编码的思想,并阐述了该领域的两个主要问题。第一个问题是如何构造码字长度趋向于无穷的渐进好码;第二个问题是在一定的复杂度约束条件下,如何达到最大似然译码。而目前的研究热点则是寻找一些准最佳译码的方法。这些准最佳译码的算法不仅能够近似达到最大似然译码,而且实现非常容易。其次,本文介绍了软判决译码的发展过程。软判决译码算法在保证较低比特错误概率的情况下会有较高的计算复杂度。因此,在译码过程中可以使用一些智能技术,来增大对信道的理解能力,就很有可能在获得最大似然译码性能的前提下也能降低计算的复杂度。A~*算法就是一种智能算法,并且也是一种最大似然软判决译码方法,是应用于最小化比特错误概率最基本和最广泛的算法。然而,该算法的平均计算复杂度非常依赖于在译码过程中所使用的种子码字和启发式函数。为了在保证译码精度的同时有效降低计算复杂度,本文对A~*译码算法进行了改进。而改进的A~*译码算法可以分为两个阶段:第一阶段将贪婪的列表译码算法应用于线性分组码以获得种子码字;根据种子码字,第二阶段应用改进的A~*算法以获得最终的译码输出。本文对A~*算法所使用的启发式函数在两个方面进行了修改:1.使用部分已经译码位的更多信息来提高启发函数的准确性;2.利用汉明距离减少搜索空间。对Reed-Muller码(2,5)和[128,64]二进制扩展BCH码的仿真实验表明,这种改进的A~*算法在平均译码复杂度方面比许多其他算法更有效,同时也保证了译码精度。