【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及连续变量量子密钥分发(continuous variable quantum keydistribution，cv-qkd)，具体而言，涉及一种适用于cv-qkd的高效数据协商方法与装置。
技术介绍
1、随着量子物理和量子信息论的发展，建立在量子力学原理基础上的量子密码学已经被证明具备信息论意义上的无条件安全性。其中，最具代表性的技术是量子密钥分发(quantum key distribution，qkd)。qkd主要包括离散变量和连续变量两大技术途径，其中连续变量量子密钥分发(continuous variable quantum key distribution，cv-qkd)采用量子光场的正交分量作为信息载体，具备中短传输距离内安全码率高，且可与传统光通信的大部分器件通用等优势，是量子密钥分发技术的重要发展方向。
2、cv-qkd系统包括量子态的制备、传输、探测和经典数据后处理等主要步骤，其整体框图如图1所示。数据后处过程显著影响系统整体的安全性和密钥生成速率，经过经典信道上的数据后处理之后，alice(发送端)和bob(接收端)得到一组完全一致的安全密钥。数据后处理流程图如图2所示，其中，数据协商作为cv-qkd系统的关键步骤，直接影响了实际数据后处理系统的处理速率、安全码率和最大传输距离。
3、由于在cv-qkd系统中，信息承载在连续变量上，合法的通信双方通过数据筛选后得到的也是连续变量，而不是二进制比特，因此通常需要先通过数据协商算法，将连续变量转化为离散形式，再通过交换离散形式
技术实现思路
1、针对当前多维协商方案仅可实现最高维度为8的多维协商，无法在cv-qkd系统信噪比较大时通过更高维度的映射关系降低协商损失这一问题，本专利技术提供一种适用于cv-qkd的高效数据协商方法与装置，基于随机正交矩阵构造任意维度d＝2n(n＝1,2,3,…)的映射关系，实现cv-qkd系统在任意信噪比下的高效数据协商，将协商损失控制在可接受范围之内。此外，当前通过矩阵分解生成维度为d的造随机正交矩阵其计算复杂度为o(d3)，当使用高维数据协商时，构造高维的随机正交矩阵其计算量极大，严重影响数据协商速率。因此，本专利技术还通过构造butterfly随机正交矩阵，将计算复杂度降低为o(d2logd)，可在高维数据协商时有效降低数据协商的复杂度，提升数据协商速率。
2、本专利技术提供的一种适用于cv-qkd的高效数据协商方法，包括如下步骤：
3、输入数据x和数据y；
4、设置数据协商的维度d；
5、构造d维的随机正交矩阵b(d)；
6、根据数据x计算镜面反射矩阵f；
7、根据镜面反射矩阵f与正交矩阵b(d)计算映射关系；
8、根据映射关系以及数据y计算映射后的数据v；
9、根据映射后的数据v计算协商后的数据r。
10、进一步地，所述构造d维的随机正交矩阵b(d)的计算公式为：
11、
12、当d＝2时，在[0,2π]区间内随机取值，b1(1)＝b2(1)＝1，id/2是维度为d/2的单位阵；执行b(d)计算公式两次即可得到2个不同的b(2)矩阵；将b(2)代入计算公式即可计算b(4)，循环执行b(d)计算公式即可得到所需维度的butterfly随机正交矩阵。
13、进一步地，所述镜面反射矩阵f为：
14、f＝id-2w*wt
15、其中，id是维度为d的单位阵，矢量w由矢量w0＝x0-c做归一化后得到，x0是数据x做归一化后在随机正交矩阵b(d)下的坐标，r是一组随机数。
16、进一步地，所述映射关系为：
17、m(x,u)＝f*b(d)
18、其中，u表示数据x映射后得到的数据。
19、进一步地，所述映射后的数据v为：
20、v＝m(x,u)y
21、进一步地，所述协商后的数据r为：
22、
23、其中，||x||表示数据x的序列长度为d的子序列模长；||y||表示数据y的序列长度为d的子序列模长。
24、本专利技术还提供一种适用于cv-qkd的高效数据协商装置，包括：
25、输入模块，用于输入数据x和数据y；
26、维度设置模块，用于设置数据协商的维度d；
27、随机正交矩阵生成模块，用于构造d维的随机正交矩阵b(d)；
28、镜面反射矩阵计算模块，用于根据数据x计算镜面反射矩阵f；
29、映射关系计算模块，用于根据镜面反射矩阵f与正交矩阵b(d)计算映射关系；
30、数据映射模块，用于根据映射关系以及数据y计算映射后的数据v；
31、协商数据计算模块，用于根据映射后的数据v计算协商后的数据r。
32、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
33、在典型cv-qkd系统中，输入数据x和y均服从高斯分布，噪声z＝y-x也服从高斯分布，假设信号x与噪声z的信噪比为0.36。使用现有的常用多维协商方案，当其协商维度为8时，根据协商后的数据计算出的信噪比为0.3298，协商后的数据信噪比严重下降。
34、针对同样的数据，使用本专利技术提出的新型高效数据协商方案，当设置协商维度为8时，根据协商后的数据计算出的信噪比为0.3309，信噪比损失仍然较大。然而，本专利技术提出的数据协商方案其映射关系的维度可变，当将其数据协商维度设置为16时，根据协商后的数据计算出的信噪比为0.3453，信噪比损失降低。当使用更高维度的数据协商时，本专利技术提出的数据协商方案可进一步降低协商后的信噪比损失。总之，本专利技术提出的基于butterfly随机正交矩阵的数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，所述构造d维的随机正交矩阵B(d)的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，所述镜面反射矩阵F为：
4.根据权利要求1所述的适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，所述映射关系为:
5.根据权利要求1所述的适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，所述映射后的数据v＝M(x，u)y。
6.根据权利要求1所述的适用于CV-QKD的高效数据协商方法，其特征在于，所述协商后的数据R为:
7.一种适用于CV-QKD的高效数据协商装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的适用于CV-QKD的高效数据协商装置，其特征在于，所述构造d维的随机正交矩阵B(d)的计算公式为：
【技术特征摘要】
1.一种适用于cv-qkd的高效数据协商方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的适用于cv-qkd的高效数据协商方法，其特征在于，所述构造d维的随机正交矩阵b(d)的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的适用于cv-qkd的高效数据协商方法，其特征在于，所述镜面反射矩阵f为：
4.根据权利要求1所述的适用于cv-qkd的高效数据协商方法，其特征在于，所述映射关系为:
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李扬，徐兵杰，周创，罗钰杰，黄伟，马荔，杨杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：
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