针对当前连续变量量子密钥分发系统数据协调运算速度慢的问题，采用高性能FPGA板为加速设备，在OpenCL异构计算框架上实现了八维数据协调算法的并行加速运算。针对FPGA的特点，所提算法进行了如下优化：1）优化for循环表达方式，使OpenCL编译器能更好地理解设计意图，以生成有效的FPGA硬件结构，速度提高50%以上；2）内存优化，根据LDPC解码置信传播算法的特点，设计了一种哑铃式内核架构和核内、核间信息传播方式，速度提高了近1倍；3）使用聚合访问的数据读取模式减少并行工作项数量，速度提高了1倍多。仿真结果显示，在码长为2×10⁵ bit的情况下，代码优化后的协调速率为优化前的2.17倍，采用OpenCL/FPGA异构平台并行加速的协调速率是单一CPU平台的4倍以上。

在连续变量量子密钥分发(CV-QKD)多维数据协调中,协调效率和密钥传输距离取决于低密度奇偶校验(LDPC)码的纠错性能。在本研究中构造了一种拥有重复累积(RA)码中累积结构的高码率双边类型LDPC码(TET-LDPC),这种双边类型LDPC码在多维数据协调中相比于普通LDPC码可以得到更好的协调性能。经仿真结果可知,在信噪比为1.68 dB时,本文构造的码长为2×105的TET-LDPC的协调效率仍然可以达到98.48％,并得到了17.35 kb／s的安全密钥率。

针对连续变量量子密钥分发系统数据协调过程中效率偏低而造成的密钥量不易提取的问题,本文引入PEG(Progressive-edge-growth)算法构造合适度分布的LDPC校验矩阵,译码时采用LLR-BP译码算法。仿真结果表明,相同度分布下PEG方法构造出的校验矩阵比传统Mackay方法构造出的校验矩阵在译码时,能够更快达到收敛,并且在码率为05,码长为105时,PEG协调方案协调效率达到934％,提取到的安全密钥量为541 kb／s,信息传输距离为445 km。

针对当前连续变量量子密钥分发时数据协调运算速度低的问题,本文提出一种采用GPU与OpenCL异构计算的多维数据协调方案,并提出了一种静态双向十字链表存储超大规模LDPC码的校验矩阵,以适应OpenCL平台特殊要求。实验仿真结果显示,当码长为2×105时,在保证有效数据协调且相同码率的前提下,GPU平均译码速率可达到CPU的4.2倍,但牺牲了部分精度。

针对当前连续变量量子密钥分发系统数据协调运算速率低的问题,采用中央处理器/图形处理器(CPU/GPU)异构平台实现了多维数据协调算法的并行加速运算,提出了对于异构计算要求的大规模校验矩阵静态双向十字链表及多维并行协调算法。在该平台上对码长为2.048×10 ⁵的情况进行了仿真计算。通过仿真可获取收敛信噪比和协调计算时间,并计算得出协调速率、密钥传输距离和协调效率。结果表明:当码长为2.048×10 ⁵时,在保证协调效率的前提下,采用CPU/GPU异构平台并行加速的协调速率为CPU平台的5倍。

在连续变量量子密钥分发(CVQKD)多维数据协调过程中,低密度奇偶校验码(LDPC)的纠错性能直接影响协调效率和传输距离。构造了一种双边类型的低密度奇偶校验码(TET-LDPC),引入了类似于重复累积码中的累积结构以提高其纠错性能,在多维数据协调算法中得到了更小的收敛信噪比、更高的协调效率以及更远的传输距离。仿真结果表明:当TET-LDPC的码率为0.5,分组码长为2×10 ⁵时,收敛信噪比降至1.02 dB,协调效率达到了98.58%,安全密钥率达到17.61 kb/s, CVQKD系统的传输距离提高为44.9 km。

针对连续变量量子密钥分发（CVQKD）通信距离较短的问题，在多维数据协调方案的基础上，利用连续密度进化和差分进化方法，设计出优质度数分布的低密度奇偶校验(LDPC)码，并提出LDPC码码字重复方法，进一步提高多维数据协调的效率，有效地降低了收敛信噪比，延长了信息传输距离。实验仿真结果表明：在分组码长为106时，收敛信噪比能够降低至-6 dB以下，协调效率可达90.27%，提取到的安全密钥量为0.22 kb/s，信息传输距离超过80 km，该方法可有效延长CVQKD系统的通信距离。

在量子高斯密钥分发实验中，后处理是提升数据协调效率和保证安全密钥提取的关键技术之一。通过分层纠错协议给出一种具体后处理的数据协调方案，并采用准循环低密度奇偶校验码与传统低密度奇偶校验码相级联的方式对信息进行压缩编码。结合零拍探测下的连续变量量子密钥分发，分析了个体攻击和集体攻击下采用正向协调和逆向协调的实验方案中密钥提取的安全性。实验结果表明:在码长为2 × 10₅ ,三、四级码率为0.3 0.95 的数据协调方案中协调效率可达91.2% 。采用最优攻击下可提取安全密钥量为3.98 kbit/s ，而传输距离达30 km 左右，证明了所提协调方案的安全性，能够满足城域网络的通信要求。

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30 km增加到47 km左右，译码速度是SEC的4倍左右，密钥传输速率可以达到8.61 kb/s。

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4.9 dB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2.4 GHz CPU，32 G内存服务器平台上的协调速度可达7262 bit/s。