發(fā)布時(shí)間：2023-04-02 16:33

　　量子密鑰分發(fā)能夠提供無(wú)條件安全的密鑰,其安全性是由量子物理的基本原理保證的�；诹孔硬豢煽寺《ɡ�、量子測(cè)不準(zhǔn)原理,任何對(duì)量子密鑰分發(fā)進(jìn)行竊聽(tīng)的行為都會(huì)產(chǎn)生擾動(dòng),都能被合法通信雙方檢測(cè)出來(lái),從而保證了量子密鑰的無(wú)條件安全性。量子密鑰分發(fā)技術(shù)可分為離散變量和連續(xù)變量?jī)纱箢悺；趩喂庾拥碾x散變量類協(xié)議,在單光子態(tài)的制備、傳輸和檢測(cè)方面,付出的成本較高。而基于高斯調(diào)制相干態(tài)的連續(xù)變量類協(xié)議可以利用經(jīng)典相干光通信中的器件,大大降低了量子態(tài)制備與測(cè)量的難度和成本,吸引了廣大學(xué)者的研究。近年來(lái),連續(xù)變量類協(xié)議不僅在理論上取得了重大的突破,在實(shí)驗(yàn)上也獲得了快速的發(fā)展。和單光子技術(shù)相比,當(dāng)前的連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)技術(shù)的傳輸距離相對(duì)較短,密鑰產(chǎn)生實(shí)時(shí)性較差。后處理對(duì)上述連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題具有重要的影響。本文針對(duì)上述問(wèn)題,對(duì)后處理進(jìn)行深入研究。主要工作如下:1.高協(xié)調(diào)效率后處理算法研究與實(shí)現(xiàn)。協(xié)調(diào)效率對(duì)系統(tǒng)傳輸距離具有重要的影響,本文提出兩種高效的后處理數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)算法。一種基于polar碼的slice協(xié)商算法,研究了slice協(xié)商算法,包括連續(xù)變量的量化,各級(jí)互信息計(jì)算等,并基于polar碼...

【文章頁(yè)數(shù)】：130 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 量子密鑰分發(fā)概述
    1.2 連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
    參考文獻(xiàn)
第二章 連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)后處理基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 信息論基礎(chǔ)
        2.1.1 香農(nóng)熵
        2.1.2 互信息
    2.2 高性能糾錯(cuò)碼
        2.2.1 LDPC碼
        2.2.2 Polar碼
    2.3 連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)
        2.3.1 系統(tǒng)介紹
        2.3.2 后處理算法
    2.4 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第三章 高協(xié)調(diào)效率后處理算法
    3.1 基于Polar碼的高效slice協(xié)商
        3.1.1 連續(xù)變量量化
        3.1.2 多級(jí)編譯碼
        3.1.3 性能仿真與分析
    3.2 基于MET-LDPC碼的高效多維協(xié)商
        3.2.1 連續(xù)變量旋轉(zhuǎn)
        3.2.2 MET-LDPC碼糾錯(cuò)
        3.2.3 算法實(shí)現(xiàn)及性能分析
    3.3 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第四章 面向?qū)嶋H應(yīng)用的后處理算法
    4.1 高數(shù)據(jù)利用率后處理算法
        4.1.1 全數(shù)據(jù)利用密鑰提取
        4.1.2 全數(shù)據(jù)利用參數(shù)估計(jì)
        4.1.3 算法實(shí)現(xiàn)與性能分析
    4.2 碼率自適應(yīng)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)算法
        4.2.1 刪余和縮短技術(shù)
        4.2.2 碼率自適應(yīng)算法
        4.2.3 算法性能與分析
    4.3 長(zhǎng)度自適應(yīng)私鑰放大算法
        4.3.1 私鑰放大基本原理
        4.3.2 私鑰放大的有限碼長(zhǎng)效應(yīng)
        4.3.3 任意長(zhǎng)度私鑰放大的實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第五章 高速實(shí)時(shí)后處理算法
    5.1 高速數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)算法
        5.1.1 糾錯(cuò)速度主要影響因素
        5.1.2 高速糾錯(cuò)算法軟件實(shí)現(xiàn)
        5.1.3 糾錯(cuò)速度以及性能分析
    5.2 高速私鑰放大算法
        5.2.1 基于FFT的加速算法
        5.2.2 基于GPU的高速實(shí)現(xiàn)
        5.2.3 算法速度與性能分析
    5.3 基于多線程的實(shí)時(shí)后處理算法
        5.3.1 線程任務(wù)分配
        5.3.2 數(shù)據(jù)處理流程
        5.3.3 實(shí)時(shí)處理速度
    5.4 實(shí)時(shí)后處理在實(shí)際系統(tǒng)中的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
攻讀博士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào)：3779559