检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]山西大学物理电子工程学院,山西太原030006
出 处:《通信学报》2017年第11期171-177,共7页Journal on Communications
基 金:山西省国际科技合作计划基金资助项目(No.2014081027-1);山西省基础研究基金资助项目(No.2014011007-2);山西省回国留学人员科研基金资助项目(No.2014-012)~~
摘 要:针对当前连续变量量子密钥分发系统数据协调运算速度低等问题,用GPU实现了基于LDPC的SEC协议下数据协调算法的并行化加速运算,提出用静态双向十字链表的方法高效存储大规模稀疏校验矩阵,从而保证在不牺牲协调效率的前提下提高了译码速率。仿真实验结果表明,在信道信噪比为4.9 d B以上、2×105个连续变量序列可靠协调以及协调效率为91.71%的情况下,基于Geforce GT 650 MB的GPU和2.5 GHz、8 GB内存的CPU硬件平台,译码速率可达16.4 kbit/s,相对于仅CPU平台,计算速度提高15倍以上。For the low computing speed of reconciliation for current continuous variable quantum key distribution, CPU&GPU-parallel reconciliation algorithms was designed based on LDPC of SEC protocol to speed up decoding computing. In order to raise decoding speed without sacrifice reconciliation efficiency, a static two-way cross linked list to efficiently store large scale sparse parity matrix was employed. The simulation experimental results show that the speed of the decoding rate reaches 16.4 kbit/s when the channel SNR is over 4.9 dB and the reliability of the 2×105 con-tinuous variable quantum sequence, with reconciliation efficiency of 91.71%. The experimental based on the Geforce GT 650 MB GPU and the 2.5 GHz and 8 GB memory CPU hardware platform. Relative to the only CPU platform, compu-ting speed increased by more than 15 times.
关 键 词:连续变量量子密钥分发 数据协调 低密度奇偶码 静态链表 GPU译码
分 类 号:TN918.91[电子电信—通信与信息系统]
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