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1972年D.Chase[1]提出了一类迭代软判定的译码方法,该译码方法能够获得接近最大似然译码的性能,适用于较多种类的分组码,现称为Chase型译码算法Chase型译码算法的基本思想：根据Chase型译码算法的基本原则可以构造出一个二元试探向量序列的集合,用这些二元试探向量去修正代数译码器接收到的硬判定向量序列,再利用相应的代数译码器获得相应的候选码字,最后在所得到的候选码字中挑选出与发送码字有最小欧几里得距离的候选码字作为最终译码结果.本论文主要将对这一类迭代软判定译码算法—Chase型译码算法进行相关问题的探讨.目前,Chase算法有三种算法,分别是Chase-1算法,Chase-2算法和Chase-3算法.Chase-3算法比Chase-1算法和Chase-2算法的译码复杂度要小,但是译码性能也偏低.当Hamming距离d逐渐递增的时候,Chase-3算法最突出的优点是：d线性增加,试探序列的个数也线性增加,而对于Chase-1算法和Chase-2算法来说,’d线性增加,试探序列的个数成指数增加.对这些算法进行改进并运用成了近年来各学者最感兴趣的事,其中Chase-3和Chase-2在实际中用得最为广泛.对于加性高斯白噪声信道上Hamming距离为d的二元线性分组码的译码来说,如果平方纠错半径等于Hamming距离d,我们就称Chase译码算法达到了BD译码.BD译码是渐近最优的.我们令△(d)或者η(d)表示Chase型译码算法达到BD译码时的输入向量的个数的最小值.在本论文中,我们分别探究了Chase-3型译码算法的最小序列的构造,Chase-3型译码算法达到BD译码的条件,输入向量的个数的最小值的上界.为了改进Chase-3型译码算法中输入向量的个数的最小值的上界,我们构造了一个新型的Chase型,分别去探究新型Chase型的最小序列的构造,新型Chase型译码算法达到BD译码的条件,输入向量的个数的最小值的上界.当Hamming距离趋向于无穷大的时候,目前研究出的最好的上界是η(d)≤(λ+o(1))d1/2,其中λ≈2.414.而在本文中,我们证明了△(d)≤(ψ+o(1))d1/2,其中ψ≈2.218.