論文の概要: Non-Gaussian reconciliation for continuous-variable quantum key distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01963v1
• Date: Wed, 3 May 2023 08:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 15:32:34.146796
• Title: Non-Gaussian reconciliation for continuous-variable quantum key distribution
• Title（参考訳）: 連続可変量子鍵分布に対する非ガウス和解
• Authors: Xiangyu Wang, Menghao Xu, Yin Zhao, Ziyang Chen, Song Yu, Hong Guo
• Abstract要約: 非ガウス変調は連続可変量子鍵分布(CV-QKD)の性能を向上させることができる 本稿では,非ガウスデータから同一鍵を得るための非ガウス調停法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.367550299327807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-Gaussian modulation can improve the performance of continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD). For Gaussian modulated coherent state CV-QKD, photon subtraction can realize non-Gaussian modulation, which can be equivalently implemented by non-Gaussian postselection. However, non-Gaussian reconciliation has not been deeply researched, which is one of the key technologies in CV-QKD. In this paper, we propose a non-Gaussian reconciliation method to obtain identical keys from non-Gaussian data. Multidimensional reconciliation and multi-edge type low density parity check codes (MET-LDPC) are used in non-Gaussian reconciliation scheme, where the layered belief propagation decoding algorithm of MET-LDPC codes is used to reduce the decoding complexity. Furthermore, we compare the error correction performance of Gaussian data and non-Gaussian data. The results show that the error correction performance of non-Gaussian data is better than Gaussian data, where the frame error rate can be reduced by 50% for code rate 0.1 at SNR of 0.1554 and the average iteration number can be reduced by 25%.
• Abstract（参考訳）: 非ガウス変調は連続可変量子鍵分布(CV-QKD)の性能を向上させることができる。 ガウス変調コヒーレント状態 CV-QKD に対して、フォトンサブトラクションは非ガウス変調を実現することができる。 しかし、非ガウス和解は深く研究されておらず、CV-QKDの重要な技術の一つである。 本稿では,非ガウスデータから同一鍵を得るための非ガウス調停法を提案する。 マルチ次元整合およびマルチエッジ型低密度パリティチェック符号(MET-LDPC)は,MET-LDPC符号の層状信念伝搬復号アルゴリズムを用いて復号複雑性を低減する。 さらに,ガウスデータと非ガウスデータの誤り訂正性能を比較した。 その結果,非ガウスデータの誤り訂正性能はガウスデータより優れており,0.1554のSNRにおける符号レート0.1でフレーム誤り率を50%削減でき,平均反復回数を25%削減できることがわかった。

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