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2×105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, CVQK

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

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。

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。