高斯量子密钥分发：数据协调与性能优化

"本文探讨了高斯量子密钥分发过程中数据协调的性能优化策略，重点在于提高互信息量和降低错误率。通过最优量化方法，最大化了Alice和Bob之间的信息交换效率。研究中，结合分层错误校正(SEC)协议与多电平编码/多级解码(MLC/MSD)协议，利用低密度奇偶校验码(LDPC)进行错误校正，提出了一种一次硬信息级间迭代更新公式来改进MSD译码算法。在算法实现中，采用双向十字链表存储LDPC码的稀疏矩阵，用C语言编程，有效降低了空间复杂度，提升了协调速度。实验结果显示，该算法在信道信噪比4.9 dB以上能可靠地协调2×10^5个连续变量序列，协调效率达到91.71%，且在2.4 GHz CPU和32 GB内存的服务器平台上，协调速度可达到7262 bit/s。" 高斯量子密钥分发是量子通信领域中的一个重要技术，它基于量子力学原理来实现安全的密钥交换。在实际应用中，由于量子信道的噪声和不稳定性，数据协调成为了一个关键问题。为了优化这一过程，文章提出了最优量化策略，这是通过对高斯连续变量进行精确的量化处理，以确保Alice和Bob之间信息传输的最大化，从而提高密钥生成的安全性和效率。 分层错误校正(SEC)协议和多电平编码/多级解码(MLC/MSD)协议是解决量子密钥分发中错误校正的有效方法。SEC允许在多个层次上独立纠正错误，而MLC/MSD则将编码和解码分为多个阶段，逐步提高纠错能力。在此基础上，使用低密度奇偶校验码(LDPC)作为编码工具，因其优良的纠错性能和较低的计算复杂度，使得在量子密钥分发中实现高效错误校正成为可能。 为了进一步提升性能，文章设计了一次硬信息级间迭代更新公式，该公式被用来改进多级软决策(MSD)译码算法。这种迭代更新机制能够更有效地利用已知信息，提高解码精度。在算法实现上，通过使用双向十字链表存储LDPC码的稀疏矩阵，减少了存储需求，同时C语言的使用降低了计算复杂度，加快了数据协调的速度。 实验结果证明，这种优化策略在信道条件相对较好的情况下（信道信噪比4.9 dB以上）表现出色，能够可靠地协调大量连续变量序列，并且在特定硬件配置下（2.4 GHz CPU和32 GB内存），协调速率达到了7262 bit/s，显示出良好的实时性和实用性。这些发现对于提升量子密钥分发系统的整体性能和安全性具有重要意义，为未来量子通信网络的建设提供了有价值的参考。