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本文的主要作者是Yunghsiang S. Han和Po-Ning Chen，分别来自台湾的国立暨南大学计算机科学与信息工程系和国立交通大学通信工程系。本文发表在《Wiley Encyclopedia of Telecommunications》期刊中，由John G. Proakis教授编辑。
本文的主题是卷积码（convolutional codes）的顺序解码（sequential decoding）算法。卷积码是一种用于在噪声通信信道中减少错误传输概率的编码技术，而顺序解码是一种解码算法，尤其适用于长约束长度的卷积码。与著名的Viterbi算法相比，顺序解码的计算复杂度与码的约束长度无关，因此在某些特定应用中具有优势。本文的目的是综述顺序解码的多种变体，并探讨其解码复杂度、错误性能以及实际实现中的问题。
顺序解码的基本概念与历史背景 顺序解码最早由Wozencraft提出，用于卷积码的解码。随后，Fano提出了顺序解码算法，显著提高了解码效率。Zigangirov和Jelinek独立提出了堆栈算法（stack algorithm）。本文首先介绍了算法A（Algorithm A），这是一种通用的顺序搜索算法，随后详细描述了堆栈算法和Fano算法。
卷积码的图形表示与编码过程 卷积码可以通过生成多项式（generator polynomials）和移位寄存器（shift registers）来描述。本文详细介绍了卷积码的编码过程，特别是如何通过生成多项式生成输出码字。卷积码的图形表示包括码树（code tree）和网格（trellis），这两种表示方法在解码过程中起着重要作用。
顺序解码的变体与算法 本文详细讨论了顺序解码的多种变体，包括堆栈算法、Fano算法以及最近提出的最大似然顺序解码算法（MLSDA）。堆栈算法通过维护一个堆栈来存储待解码的路径，并根据路径的度量值（metric）进行排序。Fano算法则通过动态阈值（dynamic threshold）来指导解码过程，无需堆栈。MLSDA是一种基于网格的顺序解码算法，能够在较低噪声水平下实现最大似然解码。
解码复杂度与错误性能 顺序解码的解码复杂度与信道噪声水平相关。本文探讨了顺序解码的计算复杂度及其与码的列距离函数（column distance function, CDF）的关系。顺序解码的错误性能通常略低于最大似然解码，但在长约束长度下仍能实现较低的误码率。
顺序解码的实际实现问题 顺序解码在实际实现中面临多个挑战，包括堆栈溢出（buffer overflow）和解码时间的不确定性。本文讨论了如何通过堆栈桶技术（stack-bucket technique）和平衡二叉树（balanced binary tree）等数据结构来优化堆栈算法的实现。此外，还介绍了Fano算法的硬件实现及其在空间和军事应用中的成功案例。
顺序解码的性能特征 顺序解码的解码时间随接收向量的不同而变化，因此其计算复杂度可以被视为一个随机变量。本文通过随机编码技术（random coding technique）分析了顺序解码的平均复杂度分布，并指出这些分析结果可以作为实际确定性码的参考。
本文系统地综述了顺序解码算法的多种变体及其在实际应用中的表现。通过详细讨论顺序解码的复杂度、错误性能以及实现问题，本文为研究人员提供了全面的参考，尤其是在选择适合特定应用的解码算法时。此外，本文还介绍了最新的MLSDA算法，展示了顺序解码在低噪声环境下的潜力。这些研究成果不仅具有重要的理论价值，还在通信系统的实际设计中具有广泛的应用前景。
本文还介绍了顺序解码在不同信道模型（如二进制对称信道BSC和加性高斯白噪声信道AWGN）下的表现，并提供了详细的仿真结果，进一步验证了算法的性能。