【摘要】：針對高斯量子密鑰分發(fā)的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)問題,對高斯連續(xù)變量進行了最優(yōu)量化,實現(xiàn)了Alice和Bob之間的互信息量最大。在分層錯誤校正(SEC)協(xié)議和多電平編碼/多級解碼(MLC/MSD)協(xié)議的基礎上,各級碼流采用了低密度奇偶校驗碼(LDPC)進行錯誤校正,并推出了一次硬信息級間迭代更新公式參與MSD譯碼算法。算法實現(xiàn)中使用雙向十字鏈表方式存貯LDPC碼的稀疏矩陣H,并用C語言實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)過程,極大地降低了空間復雜度,提高了協(xié)調(diào)速度。實驗仿真結果表明該算法可在信道信噪比4.9dB以上實現(xiàn)2×105個連續(xù)變量序列的可靠協(xié)調(diào),協(xié)調(diào)效率達91.71%,在2.4GHz CPU,32G內(nèi)存服務器平臺上的協(xié)調(diào)速度可達7262bit/s。
[Abstract]:Aiming at the problem of data coordination of Gao Si's quantum key distribution, the optimal quantization of Gao Si continuous variables is carried out, and the maximum amount of mutual information between Alice and Bob is realized. Based on the layered error correction (SEC) protocol and the multilevel coding / multilevel decoding (MLC/MSD) protocol, the low density parity check (LDPC) code is used for error correction in all levels of bitstreams, and an iterative update formula between hard information levels is proposed to participate in the MSD decoding algorithm. In the implementation of the algorithm, the sparse matrix H of LDPC code is stored by two-way cross linked list, and the whole process of data coordination is realized by C language, which greatly reduces the space complexity and improves the speed of coordination. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve reliable coordination of 2 脳 105 continuous variable sequences above channel SNR 4.9dB. The coordination efficiency is 91.71, and the coordination speed on 2.4GHz CPU,32G memory server platform can reach 7262 bits / s.
【作者單位】： 山西大學物理電子工程學院;
【基金】：量子光學與光量子器件國家重點實驗室開放基金(KF201003)
【分類號】：O431.2;TN918

【參考文獻】

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6 任e，

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