1.一种基于密度进化改进偏移最小和的LDPC译码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算变量节点接收到的信道消息值；

根据下式初始化变量节点接收的信道消息值：

2

其中，ln表示第n个变量节点的初始值，yn表示接收码字，σ表示信道的方差；

S2、根据变量节点接收到的信道消息值，利用最优的偏移因子进行校验节点更新，利用对数似然比LLR消息值进行变量节点更新；

校验节点更新包括：计算最优的偏移因子值，利用最优的偏移因子值更新从校验节点传递给变量节点的外信息；

最优的偏移因子值的计算方式包括：

S211、根据第一校验节点更新函数的期望和第二校验节点更新函数的期望的差值计算出第一次迭代过程中偏移因子的值；

第一校验节点更新函数L1包括：

第一校验节点更新函数的期望E(|L1|)包括：

第二校验节点更新函数L2包括：

第二校验节点更新函数的期望E(|L2|)包括：

S212、当最大迭代次数itermax大于等于2时，根据第三校验节点更新函数的期望与第一校验节点更新函数的期望的差值计算第k次迭代过程中的偏移因子的值；

第三校验节点更新函数L3包括：

第三校验节点更新函数的期望E(|L3|)包括：

其中，L1表示第一校验节点更新函数，E(|L1|)表示L1的数学期望；L2表示第二校验节点更新函数，E(|L2|)表示L2的数学期望；L3表示第三校验节点更新函数，E(|L3|)表示L3的数学‑1期望，tanh(*)表示双曲正切函数，tanh (*)表示双曲正切函数的反函数，Zn'→m(xn')表示从变量节点n'传递给检验节点m的外信息，xn'表示第n'个发送码字，n'∈N(m)\n表示在与校验节点m相连接的变量节点集合中，除去变量节点n的其他变量节点，t表示展开式的项数，dc表示校验节点的度，sign(*)表示符号函数，μ表示信道均值，y表示独立同分布的随机变量，σ表示信道标准差，Q(*)表示变量节点传递给校验节点消息的概率密度函数，βk为第k次迭代的偏移因子，P(*)表示量化点的概率质量函数，i表示dc‑1个独立同分布随机变量软值{Zn'→m(xn')‑β,0}；

第k次迭代过程中偏移因子βk的计算方式包括：

S213、计算itermax次迭代过程中偏移因子的加权平均值，将该加权平均值作为优化的偏移因子值；

所述计算itermax次迭代过程中偏移因子的加权平均值包括：其中，β表示优化的偏移因子，λk是加权平均系数，βk表示第k次迭代过程中偏移因子S214、采用线性近似方法对优化的偏移因子值进行近似处理，得到最优的偏移因子值，最优的偏移因子值包括：其中，β'表示最优的偏移因子值，γk表示线性系数，λk是加权平均系数， 表示纠正因子，β1表示第1次迭代过程中偏移因子变量节点更新包括：利用变量节点前一次迭代的LLR消息值与当前迭代的LLR值进行加权处理，得到新的LLR值，利用该新的LLR值更新从变量节点传递给校验节点的外信息，包括：其中， 分别表示第k、k‑1次迭代过程中变量节点n的LLR消息值，ω表示加权平均系数，不同的检验矩阵对应不同的最佳ω值；

S3、校验节点与变量节点更新完成后，计算变量节点的硬判决值，进行硬判决；

S4、判断硬判决结果是否满足检验矩阵，如果满足检验矩阵，输出硬判决结果作为译码结果；如果不满足检验矩阵，判断译码次数是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代数则译码停止，否则返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的一种基于密度进化改进偏移最小和的LDPC译码方法，其特征在于，变量节点传递给校验节点的外信息包括：其中，Zn→m(xn)表示从变量节点n传递给校验节点m的LLR消息，ln表示第n个变量节点的初始值，M(n)表示与变量节点n相连的校验检点的集合，M(n)\m表示除去校验节点m的与变量节点n相连的校验节点的集合，m'∈M(n)\m表示除去校验节点m的与变量节点n相连的校验节点；Lm'→n(xn)表示前一次迭代过程中校验节点传递给变量节点n的外部LLR消息。