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数据协调是量子密钥分发的重要组成部分,特别是连续变量量子密钥分发远程化的关键环节。在Leverrier等关于多维协调安全性证明的基础上,给出了面向多维协调的低密度奇偶校验码(LDPC)错误校正算法,考查了该算法的最小收敛信噪比阈值,并估算出基于这种多维数据协调方案的量子密钥分发的最大密钥传输距离,经过协调效率的计算以及噪声分析估算出最大安全密钥量。算法仿真结果表明:Alice和Bob之间的传输距离与分层错误校正协议(SEC)相比,从30km增加到47km左右,译码速度是SEC的4倍左右,密钥传输速率可以达到8.61kb/s。 相似文献
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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。 相似文献
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