El algoritmo de decodificación de decisión suave para códigos cíclicos, especialmente el algoritmo de decodificación de máxima verosimilitud (ML), puede obtener un rendimiento significativamente superior al de la decodificación algebraica, pero la complejidad es mucho mayor. Para hacer frente a este problema, se propone un algoritmo de decodificación de decisión suave mejorado basado en un conjunto de información cíclico y su arquitectura de implementación eficiente. Este algoritmo emplea la propiedad de los códigos cíclicos para generar una serie de secuencias de información cíclica mediante desplazamientos circulares, construyendo el conjunto de información cíclico. Luego, un número limitado de secuencias de información candidatas se generan eficientemente utilizando un método de cálculo iterativo, y los códigos candidatos se generan utilizando el método de codificación muy conciso de los códigos cíclicos. Además, se propone una arquitectura de hardware eficiente basada en matrices sísticas para generar secuencias de información candidatas y seleccionar los códigos candidatos óptimos. Se construye una plataforma de emulación para verificar el rendimiento de corrección de errores y determinar los parámetros del decodificador óptimos. Los resultados de emulación indican que, con una selección de parámetros adecuada, el algoritmo de decodificación propuesto puede lograr una tasa de error de bit que se aproxima al rendimiento de ML manteniendo una baja complejidad.