连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法技术

技术编号:22977232 阅读:47 留言:0更新日期:2020-01-01 00:21
本发明专利技术提供一种连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,包括步骤:步骤1:信道预处理,在时间维度上将量子信道划分为若干子信道,并获得各个子信道的散粒噪声;步骤2:数据矩阵的构造,依据步骤1划分的子信道,构造接收数据矩阵、信道矩阵和噪声矩阵;步骤3:盲参数估计,依据步骤2构造的数据矩阵,通过接收数据矩阵的盲参数估计,得到信道矩阵和噪声矩阵;步骤4:密钥率计算,依据步骤3得到的参数,计算有限长效应下系统的密钥率。本发明专利技术是一种在不需要发送方传送部分密钥数据的情况下,接收方依据接收数据完成参数估计,并有效提升系统性能的方法。

Blind parameter estimation of quantum key distribution with continuous variables

【技术实现步骤摘要】
连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法
本专利技术涉及信息安全
,具体地,涉及一种连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,尤其是一项基于高斯调制相干态连续变量量子密钥分发而设计的盲参数估计方法。
技术介绍
连续变量量子密钥分发是有别于传统通信的一项技术,其主要利用测不准原理和量子态不可克隆定理来实现通信的无条件安全。因其能够与现有的光通信技术兼容的潜在优势,光纤信道CVQKD吸引了许多科研人员参与研究。自由空间CVQKD作为构建全球量子密钥分发网络的重要组成部分,为了使其与光纤信道CVQKD更好地融合发展,近年来,自由空间信道下连续变量量子密钥分发的研究成为CVQKD的研究热点之一。CVQKD一般包括两个阶段:(1)量子信息传输阶段:量子信号通过量子信道传输,然后通过零/外差检测器测量;(2)经典信息后处理阶段:其中部分数据应用参数估计对系统安全性进行评估,其余部分通过反向协商及保密增强等技术提取最终密钥。而参数估计作为CVQKD经典信息后处理阶段中的关键一环,它帮助通信双方评估系统的实际安全性,并获得用于后续处理相关的参数。在量子信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,其特征在于,包括:/n信道预处理步骤:在时间维度上将量子信道划分为若干子信道,并获得各个子信道的散粒噪声;/n数据矩阵构造步骤:依据划分的子信道,构造接收数据矩阵、信道矩阵和噪声矩阵,进而得到量子信道的传输矩阵;/n盲参数估计步骤:依据构造的数据矩阵,通过对各个子信道的接收数据矩阵的盲参数估计,得到信道透过率和过噪声,进而得到量子信道的透过率分布和对应的过噪声分布;/n密钥率计算步骤:依据盲参数估计得到的参数,计算有限长效应下的密钥率。/n

【技术特征摘要】
1.一种连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,其特征在于,包括:
信道预处理步骤:在时间维度上将量子信道划分为若干子信道,并获得各个子信道的散粒噪声;
数据矩阵构造步骤:依据划分的子信道,构造接收数据矩阵、信道矩阵和噪声矩阵,进而得到量子信道的传输矩阵;
盲参数估计步骤:依据构造的数据矩阵,通过对各个子信道的接收数据矩阵的盲参数估计,得到信道透过率和过噪声,进而得到量子信道的透过率分布和对应的过噪声分布;
密钥率计算步骤:依据盲参数估计得到的参数,计算有限长效应下的密钥率。


2.根据权利要求1所述的连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,其特征在于,发送端使用高斯随机数调制相干态信号,并将调制后的量子信号通过量子信道发送给接收端;接收端在时间维度将量子信道划分为若干子信道,在通过检测器完成对量子信号的检测的同时获得各个子信道的散粒噪声{N0i}i=1,2,…,M,并获取密钥数据。


3.根据权利要求1所述的连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,其特征在于,接收端依据所划分的子信道,在各个子信道内构造接收数据矩阵、信道矩阵和噪声矩阵,对于量子信道的传输矩阵,发送方的数据和接收方的数据满足以下关系:



其中,Y表示接收数据矩阵,H表示信道矩阵,X表示发送数据矩阵,Z表示噪声矩阵,M表示量子信道的子信道个数,ni表示第i个子信道内传输的量子信号数。


4.根据权利要求3所述的连续变量量子密钥分发的盲参数估计方法,其特征在于,量子信号传输阶段完成后,表示发送方的数据,表示接收方的数据,其中,M表示量子信道的子信道个数,ni表示第i个子信道内传输的量子信号数;
对于第i个子信道,和满足以下关系:



其中,表示第i个子信道的接收数据矩阵,Hi表示第i个子信道的信道矩阵,表示第i个子信道的发送数据矩阵,表示第i个子信道的噪声矩阵,并且服从零均值、方差的高斯分布;η为接收端的探测效率,εi为第i个子信道的过噪声,vel为接收端的电噪声,Ti为第i个子信道的透过率。

描述的是没有量子信号传输情况下第i个子...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄鹏王宇柴庚曾贵华
申请(专利权)人:上海循态信息科技有限公司北京信息科学技术研究院上海交通大学
类型:发明
国别省市:上海;31

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