高斯量子密钥分发数据协调的性能优化

发布时间：2018-09-04 10:47

【摘要】：针对高斯量子密钥分发的数据协调问题,对高斯连续变量进行了最优量化,实现了Alice和Bob之间的互信息量最大。在分层错误校正(SEC)协议和多电平编码/多级解码(MLC/MSD)协议的基础上,各级码流采用了低密度奇偶校验码(LDPC)进行错误校正,并推出了一次硬信息级间迭代更新公式参与MSD译码算法。算法实现中使用双向十字链表方式存贮LDPC码的稀疏矩阵H,并用C语言实现整个数据协调过程,极大地降低了空间复杂度,提高了协调速度。实验仿真结果表明该算法可在信道信噪比4.9dB以上实现2×105个连续变量序列的可靠协调,协调效率达91.71%,在2.4GHz CPU,32G内存服务器平台上的协调速度可达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.
【作者单位】： 山西大学物理电子工程学院;
【基金】：量子光学与光量子器件国家重点实验室开放基金(KF201003)
【分类号】：O431.2;TN918

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2221854