適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供了一種適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，包括：步驟A：變量一維化處理步驟，是指對(duì)譯碼過(guò)程中的二維矩陣一維化處理；步驟B：多幀數(shù)據(jù)并行處理步驟，是指在變量一維化處理的基礎(chǔ)上，將多個(gè)數(shù)據(jù)幀并列后實(shí)現(xiàn)并行處理；本發(fā)明具有如下的有益效果：1、變量一維化處理以及多幀數(shù)據(jù)并行化處理。其中變量一維化處理是指將校驗(yàn)矩陣、原始信息、譯碼中間變量等需要用二維矩陣表示的變量使用一維向量表示。多幀數(shù)據(jù)并行化處理是指在變量一維化處理的基礎(chǔ)上對(duì)多幀數(shù)據(jù)同時(shí)處理。2、本發(fā)明能夠大幅度節(jié)省運(yùn)算資源和存儲(chǔ)資源，并最終大幅提高譯碼速度和系統(tǒng)密鑰率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及高速秘密協(xié)商方法，具體地，涉及適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā) (CV-QKD，Continuous Variable-Quantum Key Distribution)的高速秘密協(xié)商方法，尤其 是通過(guò)優(yōu)化現(xiàn)有的CV-QKD數(shù)據(jù)協(xié)商階段的LDPC譯碼算法從而大幅提高協(xié)商速率的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在計(jì)算機(jī)信息技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，信息技術(shù)對(duì)信息安全性的要求日益增加。 其中，連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)因其具有物理的無(wú)條件安全性而成為通信技術(shù)的一個(gè)重要分 支，進(jìn)而，連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)技術(shù)引起了廣泛關(guān)注，因?yàn)槠浼饶茉谖锢砩媳ＷC通信的無(wú) 條件安全性，又相比與離散變量量子密鑰分發(fā)技術(shù)在理論上具有更高的通信速率和效率。 目前連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)吸引了世界上許多研究機(jī)構(gòu)對(duì)其理論和應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行了深入 的研究。
[0003] 然而，CV-QKD系統(tǒng)的主要瓶頸在于數(shù)據(jù)后處理階段：一方面數(shù)據(jù)協(xié)商時(shí)的協(xié)商效 率限制了 CV-QKD系統(tǒng)的通信距離，另一方面由于協(xié)商算法計(jì)算量巨大而計(jì)算緩慢從而限 制了 CV-QKD系統(tǒng)的密鑰速率。
[0004] 在連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)中，由于量子信號(hào)十分微弱，在經(jīng)過(guò)長(zhǎng)距離的傳統(tǒng) 光纖傳輸后，其信噪比通常處于很低的水平。為了在極低的信噪比環(huán)境中從原始信息中提 取密鑰，必須采用性能逼近香農(nóng)限的譯碼算法。出于這種考慮，人們通常采用低密度奇偶校 驗(yàn)碼（LDPC)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)商。
[0005] 在傳統(tǒng)的LDPC碼應(yīng)用中，LDPC具有多種譯碼方式，如置信轉(zhuǎn)播（BP，Belief Propagation)算法、最小和（Min-Sum BP)算法、歸一化最小和（Normalized Min-Sum)算法 以及偏置最小和（Offset Min-Sum)算法。這些算法性能各異，復(fù)雜度也不同，BP算法具有 較高的復(fù)雜度但性能最佳，而簡(jiǎn)化的BP算法則通過(guò)一些近似操作降低復(fù)雜度，但也犧牲了 部分性能。而在CV-QKD系統(tǒng)中，用于協(xié)商的LDPC編譯碼方法與傳統(tǒng)LDPC編譯碼原理并不 完全一樣：傳統(tǒng)LDPC碼在發(fā)送端使用生成矩陣在原始信息中增加校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)，并在譯碼階段 根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)之間反復(fù)的信息傳遞實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)譯碼；而在CV-QKD系統(tǒng)中，發(fā)送端 并不會(huì)對(duì)原始信息進(jìn)行編碼，即接收端的接收數(shù)據(jù)各點(diǎn)之間相互獨(dú)立，并不存在校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。 為實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)譯碼功能，發(fā)送端還需要發(fā)送一串用于校驗(yàn)的校驗(yàn)信息（Syndrome，通常由隨機(jī) 密鑰串與校驗(yàn)矩陣相乘產(chǎn)生）。接收端根據(jù)接收到的連續(xù)變量，使用BP算法使接受信息的 Syndrome根據(jù)發(fā)送端的Syndrome進(jìn)行糾錯(cuò)，并最終提取密鑰。
[0006] 盡管編譯碼原理不同，譯碼器的譯碼結(jié)構(gòu)確是類(lèi)似的，傳統(tǒng)LDPC譯碼是在校驗(yàn)節(jié) 點(diǎn)和變量節(jié)點(diǎn)之間不斷傳遞信息進(jìn)而實(shí)現(xiàn)糾錯(cuò)，CV-QKD中的LDPC譯碼也是通過(guò)在接收數(shù) 據(jù)的不同節(jié)點(diǎn)之間不斷傳遞信息進(jìn)而提取密鑰，因此譯碼過(guò)程比較類(lèi)似。
[0007] 在傳統(tǒng)的譯碼方式實(shí)現(xiàn)上，對(duì)于Η矩陣的運(yùn)算主要有兩種方式：一種是不改變?chǔ)Ь?陣的結(jié)構(gòu)，每次運(yùn)算均使用矩陣運(yùn)算。另一種是先記錄Η矩陣中元素" 1"的位置，在運(yùn)算過(guò) 程中只遍歷元素"1"的位置。前一種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是運(yùn)算量大，因?yàn)棣Ь仃囀窍∈杈?陣，其中元素"1"所占的比例往往小于1%。而后一種方法雖然運(yùn)算量小，但是每次根據(jù)所 記錄的元素" 1"的位置來(lái)遍歷參與運(yùn)算的其它變量的值引入了更多循環(huán)操作，使得算法復(fù) 雜度提1?。
[0008] 另一方面，傳統(tǒng)的譯碼方式在譯碼過(guò)程中將Η矩陣和其它中間變量都按照二維矩 陣的形式來(lái)處理，兩個(gè)維度不僅浪費(fèi)存儲(chǔ)空間，也不利于并行計(jì)算。
[0009] 為了進(jìn)一步減少譯碼過(guò)程中不必要的計(jì)算量和其它操作，我們將譯碼過(guò)程中的所 有變量都使用一維數(shù)組表示，其中Η矩陣用一個(gè)一維數(shù)組表示其中元素" 1"的位置。進(jìn)一 步，將譯碼過(guò)程用一維數(shù)組實(shí)現(xiàn)后，可以很方便地將不同的譯碼過(guò)程并行處理，即：將不同 的列重新組成一個(gè)矩陣，其中每一列代表一次譯碼，從而進(jìn)一步提高譯碼速率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)系統(tǒng)中 的高速數(shù)據(jù)協(xié)商方法，是一種通過(guò)優(yōu)化現(xiàn)有的CV-QKD系統(tǒng)中數(shù)據(jù)協(xié)商階段的LDPC譯碼算 法從而大幅提高協(xié)商速率的方法。
[0011] 根據(jù)本發(fā)明提供的一種適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，包括：
[0012] 步驟A :變量一維化處理步驟；
[0013] 步驟B :多幀數(shù)據(jù)并行處理步驟；
[0014] 其中：
[0015] 所述變量一維化處理步驟，是指對(duì)譯碼過(guò)程中的二維矩陣一維化處理；
[0016] 所述多幀數(shù)據(jù)并行處理步驟，是指在變量一維化處理的基礎(chǔ)上，將多個(gè)數(shù)據(jù)幀并 列后實(shí)現(xiàn)并行處理。
[0017] 優(yōu)選地，所述步驟A包括如下步驟：
[0018] 步驟A1 :在譯碼開(kāi)始前對(duì)校驗(yàn)矩陣H、譯碼初始信息L(Ci)、校驗(yàn)子Syn進(jìn)行一維化 處理；
[0019] 步驟A2 :譯碼（指?jìng)鹘y(tǒng)譯碼方法）中所涉及的矩陣運(yùn)算均通過(guò)一維的下標(biāo)調(diào)用實(shí) 現(xiàn)；
[0020] 其中，所述下標(biāo)調(diào)用的過(guò)程為：根據(jù)當(dāng)前運(yùn)算所對(duì)應(yīng)的原二維矩陣的行、列位置取 出對(duì)應(yīng)的操作數(shù)，并將運(yùn)算結(jié)果根據(jù)下標(biāo)值保存在一維向量的相應(yīng)位置。
[0021] 所述步驟B包括如下步驟：
[0022] 步驟B1 :通過(guò)步驟A -維化處理后通過(guò)將不同數(shù)據(jù)幀并排來(lái)實(shí)現(xiàn)并行譯碼，以提 高譯碼速度。
[0023] 優(yōu)選地，在所述矩陣運(yùn)算過(guò)程中的下標(biāo)調(diào)用無(wú)需循環(huán)判斷來(lái)確定位置，而是通過(guò) 順序存儲(chǔ)使二維矩陣中的行列位置與一維數(shù)組中的保存位置一一對(duì)應(yīng)。
[0024] 優(yōu)選地，通過(guò)各幀并排實(shí)現(xiàn)的并行計(jì)算為單線(xiàn)程并行計(jì)算，而非利用多線(xiàn)程實(shí)現(xiàn) 的并行計(jì)算。
[0025] 優(yōu)選地，所述步驟A2包括如下步驟：
[0026] 步驟A201 :首先將Η矩陣向量化，使用一維向量來(lái)記錄Η矩陣中元素1的位置，其 中，一維向量第i位的數(shù)字k表示從Η矩陣中的左上角開(kāi)始按列順序計(jì)數(shù)，數(shù)到第i個(gè)元素 1時(shí)計(jì)數(shù)為k ;同時(shí)用另外兩個(gè)一維向量R和C分別記錄Η矩陣中對(duì)應(yīng)的第i個(gè)元素1所在 的行和列；
[0027] 步驟A202 :對(duì)于譯碼過(guò)程中所涉及的中間變量也用一維向量表示，其中，由于事 先已經(jīng)記錄Η矩陣中每個(gè)元素1的行列位置，這樣在中間變量運(yùn)算時(shí)，根據(jù)此次運(yùn)算是與Η 矩陣行相關(guān)的運(yùn)算或者是與Η矩陣列相關(guān)的運(yùn)算而分別調(diào)用坐標(biāo)向量R和C進(jìn)行運(yùn)算。
[0028] 優(yōu)選地，為了實(shí)現(xiàn)多幀數(shù)據(jù)并行處理，所述適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘 密協(xié)商方法包括如下步驟：
[0029] 首先將譯碼初始信息L(Ci)用一維向量表示（假設(shè)用行向量表示）；
[0030] 在開(kāi)始譯碼前，連續(xù)讀取S幀L (Ci)數(shù)據(jù)并按行并列，組成一個(gè)尺寸為S*N的矩陣， N為每幀L(Ci)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度；
[0031] 在譯碼過(guò)程中，由于Η矩陣的結(jié)構(gòu)對(duì)于每次譯碼過(guò)程是相同的，對(duì)一維向量第i位 的操作能夠擴(kuò)展到對(duì)尺寸為S*N的矩陣第i列的操作，即每一個(gè)操作的操作對(duì)象由單幀譯 碼時(shí)的一個(gè)元素變成多幀譯碼時(shí)的同一列元素；其中，Η矩陣是指LDPC碼的校驗(yàn)矩陣。
[0032] 其次，在譯碼過(guò)程中，需要對(duì)每一個(gè)中間變量進(jìn)行相同操作，即都使用S行的矩陣 表示，每次操作也都以列為最小單位，由此即可實(shí)現(xiàn)多幀并行的譯碼操作。
[0033] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：
[0034] 1、變量一維化處理以及多幀數(shù)據(jù)并行化處理。其中變量一維化處理是指將校驗(yàn)矩 陣、原始信息、譯碼中間變量等需要用二維矩陣表示的變量使用一維向量表示。多幀數(shù)據(jù)并 行化處理是指在變量一維化處理的基礎(chǔ)上對(duì)多幀數(shù)據(jù)同時(shí)處理。
[0035] 2、本發(fā)明能夠大幅度節(jié)省運(yùn)算資源和存儲(chǔ)資源，并最終大幅提高譯碼速度和系統(tǒng) 密鑰率。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0036] 通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、 目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯：
[0037] 圖1為傳統(tǒng)譯碼圖。
[0038] 圖2為一維化譯碼流程圖。
[0039] 圖3為一維化S幀并行譯碼流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0040] 下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù) 人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù) 人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明 的保護(hù)范圍。
[0041] 本發(fā)明通過(guò)調(diào)整CV-QKD系統(tǒng)中數(shù)據(jù)后處理階段LDPC譯碼器的譯碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了高 速的LDPC譯碼，從而提高了系統(tǒng)的密鑰率，在使用GPU (Graphic Processing Unit)做運(yùn)算 的情況下能夠達(dá)到25Mbit/s的密鑰率，所使用的譯碼算法為BP(Belief poporgation，置 信傳播）算法。
[0042] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0043] 首先將Η矩陣向量化，使用一維向量來(lái)記錄Η矩陣中元素" 1"的位置，其中，一維 向量第i位的數(shù)字k表示從Η矩陣中的左上角開(kāi)始按列順序計(jì)數(shù)，數(shù)到第i個(gè)元素" 1"時(shí) 計(jì)數(shù)為k。因此表示Η矩陣的一維數(shù)組中數(shù)字是遞增的。同時(shí)用另外兩個(gè)一維向量R和C 記錄Η矩陣中對(duì)應(yīng)的第i個(gè)"1"所在的行和列，如假設(shè)一個(gè)碼率R = 0.5的（6, 3) LDPC碼 的Η矩陣為：
[0044]

【權(quán)利要求】
1. 一種適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在于，包括： 步驟A :變量一維化處理步驟； 步驟B :多幀數(shù)據(jù)并行處理步驟； 其中： 所述變量一維化處理步驟，是指對(duì)譯碼過(guò)程中的二維矩陣一維化處理； 所述多幀數(shù)據(jù)并行處理步驟，是指在變量一維化處理的基礎(chǔ)上，將多個(gè)數(shù)據(jù)幀并列后 實(shí)現(xiàn)并行處理。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在 于，所述步驟A包括如下步驟： 步驟A1 :在譯碼開(kāi)始前對(duì)校驗(yàn)矩陣H、譯碼初始信息UQ)、校驗(yàn)子Syn進(jìn)行一維化處 理； 步驟A2 :譯碼中所涉及的矩陣運(yùn)算均通過(guò)一維的下標(biāo)調(diào)用實(shí)現(xiàn)； 其中，所述下標(biāo)調(diào)用的過(guò)程為：根據(jù)當(dāng)前運(yùn)算所對(duì)應(yīng)的原二維矩陣的行、列位置取出對(duì) 應(yīng)的操作數(shù)，并將運(yùn)算結(jié)果根據(jù)下標(biāo)值保存在一維向量的相應(yīng)位置； 所述步驟B包括如下步驟： 步驟B1 :通過(guò)步驟A-維化處理后通過(guò)將不同數(shù)據(jù)幀并排來(lái)實(shí)現(xiàn)并行譯碼，以提高譯 碼速度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在 于，在所述矩陣運(yùn)算過(guò)程中的下標(biāo)調(diào)用無(wú)需利用循環(huán)判斷來(lái)確定位置，而是通過(guò)順序存儲(chǔ) 使二維矩陣中的行列位置與一維數(shù)組中的保存位置一一對(duì)應(yīng)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在 于，通過(guò)各幀并排實(shí)現(xiàn)的并行計(jì)算為單線(xiàn)程并行計(jì)算，而非利用多線(xiàn)程實(shí)現(xiàn)的并行計(jì)算。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在 于，所述步驟A2包括如下步驟： 步驟A201 :首先將Η矩陣向量化，使用一維向量來(lái)記錄Η矩陣中元素1的位置，其中，一 維向量第i位的數(shù)字k表示從Η矩陣中的左上角開(kāi)始按列順序計(jì)數(shù)，數(shù)到第i個(gè)元素1時(shí) 計(jì)數(shù)為k ;同時(shí)用另外兩個(gè)一維向量R和C分別記錄Η矩陣中對(duì)應(yīng)的第i個(gè)元素1所在的 行和列；其中，Η矩陣是指LDPC碼的校驗(yàn)矩陣； 步驟Α202 :對(duì)于譯碼過(guò)程中所涉及的中間變量也用一維向量表示，其中，由于事先已 經(jīng)記錄Η矩陣中每個(gè)元素1的行列位置，這樣在中間變量運(yùn)算時(shí)，根據(jù)此次運(yùn)算是與Η矩陣 行相關(guān)的運(yùn)算或者是與Η矩陣列相關(guān)的運(yùn)算而分別調(diào)用坐標(biāo)向量R和C進(jìn)行運(yùn)算。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法，其特征在 于，為了實(shí)現(xiàn)多幀數(shù)據(jù)并行處理，所述適合連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)的高速秘密協(xié)商方法包 括如下步驟： 首先將譯碼初始信息UQ)用一維向量表示； 在開(kāi)始譯碼前，連續(xù)讀取S幀L (CJ數(shù)據(jù)并按行并列，組成一個(gè)尺寸為S*N的矩陣，N為 每幀UQ)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度； 在譯碼過(guò)程中，由于Η矩陣的結(jié)構(gòu)對(duì)于每次譯碼過(guò)程是相同的，對(duì)一維向量第i位的操 作能夠擴(kuò)展到對(duì)尺寸為S*N的矩陣第i列的操作，即每一個(gè)操作的操作對(duì)象由單幀譯碼時(shí) 的一個(gè)元素變成多幀譯碼時(shí)的同一列元素；其中，Η矩陣是指LDPC碼的校驗(yàn)矩陣； 其次，在譯碼過(guò)程中，需要對(duì)每一個(gè)中間變量進(jìn)行相同操作，即都使用S行的矩陣表 示，每次操作也都以列為最小單位，由此即可實(shí)現(xiàn)多幀并行的譯碼操作。
【文檔編號(hào)】H03M13/11GK104124980SQ201410338823
【公開(kāi)日】2014年10月29日 申請(qǐng)日期:2014年7月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月16日
【發(fā)明者】林大凱, 黃端, 劉友明, 汪超, 黃鵬, 曾貴華 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)