發(fā)布時間：2018-04-02 11:06

  本文選題：連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)　切入點：數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)　出處：《通信學(xué)報》2017年11期

【摘要】：針對當(dāng)前連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)運(yùn)算速度低等問題,用GPU實現(xiàn)了基于LDPC的SEC協(xié)議下數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)算法的并行化加速運(yùn)算,提出用靜態(tài)雙向十字鏈表的方法高效存儲大規(guī)模稀疏校驗矩陣,從而保證在不犧牲協(xié)調(diào)效率的前提下提高了譯碼速率。仿真實驗結(jié)果表明,在信道信噪比為4.9 d B以上、2×105個連續(xù)變量序列可靠協(xié)調(diào)以及協(xié)調(diào)效率為91.71%的情況下,基于Geforce GT 650 MB的GPU和2.5 GHz、8 GB內(nèi)存的CPU硬件平臺,譯碼速率可達(dá)16.4 kbit/s,相對于僅CPU平臺,計算速度提高15倍以上。
[Abstract]:Aiming at the low speed of data coordination in the quantum key distribution system with continuous variables, the parallelization and acceleration of the data coordination algorithm based on SEC protocol based on LDPC is realized by GPU.A static bidirectional cross linked list is proposed to store the large scale sparse check matrix efficiently, so as to improve the decoding speed without sacrificing the coordination efficiency.The decoding rate can reach 16.4 kbit / s, which is more than 15 times faster than the CPU platform alone.
【作者單位】： 山西大學(xué)物理電子工程學(xué)院;
【基金】：山西省國際科技合作計劃基金資助項目(No.2014081027-1) 山西省基礎(chǔ)研究基金資助項目(No.2014011007-2) 山西省回國留學(xué)人員科研基金資助項目(No.2014-012)~~
【分類號】：O413;TN918.4

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本文編號：1700105