【摘 要】
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根据非规则低密度奇偶校验码（LDPC）的密度进化基本原理,结合高斯近似算法和粒子群优化（PSO）算法对校验矩阵H进行智能优化,以得到性能更好的H.应用基于相干态的连续变量量子密钥分
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根据非规则低密度奇偶校验码（LDPC）的密度进化基本原理,结合高斯近似算法和粒子群优化（PSO）算法对校验矩阵H进行智能优化,以得到性能更好的H.应用基于相干态的连续变量量子密钥分发的数据协调,可得到更低的收敛信噪比,提高协调效率,从而延长了密钥分发的通信距离.用C语言对该算法进行仿真的结果表明,当连续变量分组数为2×105时,在收敛性噪比SNR=4.9dB以上实现可靠的数据协调,协调效率可达92.06%,传输距离最大可达35.5公里.
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