在中短码长的情况下，多元LDPC码较二元LDPC码性能更加优越。然而，高度复杂的译码算法一直阻碍着多元LDPC码的实用化进程。虽然人们已提出很多多元LDPC码的简化译码算法，但并没有本质改变，这些算法的复杂度仍然高到难以实现。复杂度高的一个重要原因是，现有译码算法多为列表译码，遍历所有可能情况，针对这个症结，提出了三种更加高效的译码算法。　　首先，提出了目标驱使型合并的译码算法。此算法不再选用传统译码算法中通过盲搜索的方式更新校验节点信息向量的方法，而是根据域元素的值采取针对性的更新，无需遍历所有可能。通过邻居变量变量节点信息向量中的最大值快速找到拥有最大可靠度信息的域元素，并根据此域元素及其对应的各分支可靠度信息为剩余的每个域元素建立各自独立的校验方程组合，建立校验方程的准则基于最大值准则以及绝对值最小准则。不管是哪种准则都可以得到对应于当前域元素最大可靠度的校验方程，为了增加信息量减少损失，提出将这两种准则合并的译码算法，即目标驱使型合并的译码算法。　　其次，提出了基于向量误差修正模型的译码算法。此算法在校验更新时，仍然采用目标驱使型的搜索方法。由于采用了目标驱使型的搜索方法后，每个将要更新的域元素的更新信息来源于其对应的众多校验方程中可信度最高的校验方程，所以存在信息的损失。为了补偿损失，对校验节点更新后的可靠度信息进行分类，放置到不同区域，对不同区域的信息采用不同的修正值，解决了目标驱使型的译码算法中由少数校验方程对域元素更新带来的误差问题。仿真结果表明，该算法相较于目前性能最优异的QSPA(q-ary sum product algorithm)算法，不仅具有更快的收敛速度，而且还能带来高达0.5 dB的编码增益。　　最后，提出了多元LDPC码的两种译码动态调度算法。该算法利用多元LDPC码每个节点带有q维信息向量的优势，改进了二元LDPC中通过计算前后两次更新的差值来设置动态调度标准的思想。该算法通过计算变量节点自身所带的q维信息向量中最大可靠度信息与次最大可靠度信息之间的差值来确定该变量节点是否已收敛。差值小的节点被认为是未收敛的节点，并优先选择未收敛的节点作为更新目标，首先更新选定变量节点相关的边，再更新这些边所关联的校验节点。动态调度的方法先更新了未收敛的节点，有利于译码过程中有效信息的优先传递，从而有效的加速了译码的收敛速度，降低了单次迭代译码的复杂度，且性能优于QSPA。