發(fā)布時間：2020-11-22 01:07

　　 量子信息技術是量子物理與信息科學交叉的新生學科,其主要分支量子密鑰分發(fā)(Quantum Key Distribution,QKD)是量子力學與傳統(tǒng)密碼技術相結合的產(chǎn)物。它借助于量子力學的物理特性:量子不可克隆定理與海森堡不確定性原理,保證了合法通信雙方傳輸密鑰信息的隱密性與安全性。量子密鑰分發(fā)技術兩大主要分支,連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)(CVQKD)和離散變量量子密鑰分發(fā)(DVQKD)近些年均發(fā)展迅速,其中相干態(tài)的連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)所需的設備為通用光纖設備,具有較強的實現(xiàn)性。因此,連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)具有很大的潛力。數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)是連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)后處理過程中的重要環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的加速過程是本文重點進行研究的內(nèi)容。首先,對適用于量子密鑰分發(fā)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的LDPC碼,使用逐條增加邊的PEG(Progressive Edge-Growth)算法來生成H矩陣。這種方法最大的優(yōu)點是能夠生成確定度分布與確定碼率的LDPC碼,使用經(jīng)過密度進化和差分進化尋找到的良好度分布生成的LDPC碼具有良好的譯碼性能。實驗采用多維數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方案,結果表明,在碼率和碼長相同的情況下,使用PEG方法生成的LDPC碼相比Mackay方法生成的LDPC碼擁有更好的譯碼性能,碼字收斂信噪比更低,傳輸速率更高,傳輸距離更長。實驗得出當碼長為10~5,碼率為0.5時,使用PEG方法生成的LDPC碼的協(xié)調(diào)效率β達到93.4%,可以提取出5.41 kb/s的安全密鑰,傳輸距離為44.5km。其次,在硬件加速上,使用OpenCL語言在CPU-GPU異構平臺上加速譯碼過程,對LDPC碼校驗矩陣的存儲方式進行OpenCL兼容優(yōu)化,并且設計了在MLC/MSD協(xié)調(diào)方案下的CPU-GPU異構協(xié)調(diào)系統(tǒng),介紹了SW譯碼算法GPU內(nèi)核加速實現(xiàn)方式。通過實驗對比CPU-GPU異構平臺與CPU平臺的譯碼速率,得出使用CPU-GPU異構平臺的譯碼速率約為僅使用CPU平臺的7.5倍。
【學位單位】：山西大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN918.4;O413
【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1. 量子密碼學
    1.2. 量子密鑰分發(fā)
    1.3. CVQKD的發(fā)展歷程
        1.3.1. CVQKD國外發(fā)展歷程
        1.3.2. CVQKD國內(nèi)發(fā)展歷程
    1.4. 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)發(fā)展過程
    1.5. 論文內(nèi)容安排
第二章 量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)
    2.1. CVQKD基本理論
    2.2. 量子密鑰分發(fā)協(xié)議
        2.2.1. DVQKD協(xié)議
        2.2.2. CVQKD協(xié)議
    2.3. 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)
        2.3.1. 二分法糾錯協(xié)調(diào)
        2.3.2. 樣條糾錯協(xié)調(diào)
        2.3.3. 基于邊信息的信道糾錯協(xié)調(diào)
        2.3.4. 多電平編碼/多級譯碼協(xié)調(diào)
        2.3.5. 多維數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)
    2.4. 噪聲分析與安全密鑰量的估算
    2.5. 本章小結
第三章 基于LDPC碼的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方案
    3.1. LDPC碼概述
    3.2. LDPC碼校驗矩陣的構造方法
        3.2.1. Gallager構造法
        3.2.2. Mackay構造法
        3.2.3. PEG構造法
    3.3. LDPC碼的譯碼算法
    3.4. LDPC碼的性能分析
    3.5. 本章小結
第四章 基于Open CL與GPU的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)算法
    4.1. Open CL概念基礎
        4.1.1. 平臺模型
        4.1.2. 執(zhí)行模型
        4.1.3. 內(nèi)存模型
        4.1.4. 編程模型
    4.2. Open CL在GPU上的實現(xiàn)
        4.2.1. CPU-GPU計算平臺介紹
        4.2.2. Open CL在GPU上的編程要點
    4.3. 校驗矩陣存儲結構優(yōu)化
        4.3.1. 靜態(tài)十字雙向循環(huán)鏈表存儲結構
        4.3.2. Open CL兼容式存儲結構
    4.4. 基于異構計算的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)優(yōu)化
        4.4.1. 異構協(xié)調(diào)系統(tǒng)設計
        4.4.2. SW譯碼算法的GPU內(nèi)核實現(xiàn)
    4.5. 實驗結果及分析
    4.6. 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1. 研究工作總結
    5.2. 工作展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式

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本文編號：2893872