CN110113098B - 一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置 - Google Patents

一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置 Download PDF

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Abstract

一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置，在保证误码估计精度的前提下减少暴露误码估计环节信息量，本发明根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L：
Figure DDA0002055982720000011
其中，
Figure DDA0002055982720000017
表示求整数，α表示修正因子；再根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计：如果
Figure DDA0002055982720000012
则从
Figure DDA0002055982720000013
个校验块中随机抽取
Figure DDA0002055982720000014
个进行奇偶校验位误码估计；如果
Figure DDA0002055982720000015
则

Description

一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置
技术领域
本发明涉及量子密钥分发系统中的误码估计环节，特别涉及一种对基于奇偶校验位的误码估计算法的优化，属于量子通信技术领域。
背景技术
误码估计是量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)后处理的重要环节，其重要性主要体现在以下三方面。首先，误码估计环节得到的QBER(Quantum Bit ErrorRate，量子比特误码率)的估计值是QKD系统的重要安全参数。如果QBER高于11％，通常认为量子信道存在窃听者。其次，较高的QBER将导致QKD系统最终无法产生安全密钥。因此若估计的QBER较高，后续较为复杂的误码协商、保密增强等环节可以无需进行。最后，QBER估计的准确性对后续的误码协商模块的性能有较大影响。若QBER估计准确性较低，误码协商将暴露更多的信息以完成纠错任务，进而影响QKD系统的最终安全密钥率。
目前的误码估计算法主要包括随机抽样误码估计和基于奇偶校验位的误码估计两种。随机抽样误码估计算法具有简单、易于实施等优点，因此在目前QKD系统中被广泛使用。
基于奇偶校验位的误码估计算法是由中科大在2015年提出的，具体参见Mo,L.,Patcharapong,T.,Chun-Mei,Z.,Zhen-Qiang,Y.,Wei,C.,Zheng-Fu,H.:Efficient errorestimation in quantum key distribution.Chinese Physics B 24(1),010302(2015)。虽然该篇文章提出了基于奇偶校验位的误码估计算法并给出了相应的实验和分析，但是仍有以下不足影响其在实际QKD系统的应用。首先，文中并未给出算法关键参数校验位块长的计算方法，而是采用经验选定，缺少理论依据；其次，文中算法要求全部校验快均参与误码估计，导致暴露信息量直接与块长相关，进而无法根据实际情况灵活控制暴露信息量的大小。
发明内容
针对误码估计算法上述不足，本发明提供一种在保证误码估计精度的前提下减少暴露误码估计环节信息量的面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置。
本发明的一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法，所述方法包括：
S1、根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L：
Figure BDA0002055982710000011
其中，
Figure BDA0002055982710000021
表示求整数，α表示修正因子；
S2、根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
优选的是，所述S2中，根据暴露信息量选择校验块参与奇偶校验位误码估计，具体为：
如果
Figure BDA0002055982710000022
则从
Figure BDA0002055982710000023
个校验块中随机抽取
Figure BDA0002055982710000024
个进行奇偶校验位误码估计；
如果
Figure BDA0002055982710000025
则
Figure BDA0002055982710000026
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
优选的是，修正因子α为1。
优选的是，针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，所述S1根据此量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率。
优选的是，针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，减小η，同时S1采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L。
本发明还提供一种面向量子密钥分发系统的误码估计装置，所述装置包括：
最优块长计算模块，用于根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L；
Figure BDA0002055982710000027
其中，
Figure BDA0002055982710000028
表示求整数，α表示修正因子；
误码估计模块，用于根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
优选的是，所述误码估计模块包括：
部分校验块误码估计模块，用于当
Figure BDA0002055982710000029
则从
Figure BDA00020559827100000210
个校验块中随机抽取
Figure BDA00020559827100000211
个进行奇偶校验位误码估计；
全部校验块误码估计模块，用于当
Figure BDA00020559827100000212
则
Figure BDA00020559827100000213
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
优选的是，修正因子α为1。
针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，优选的是，在最优块长计算模块中，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率。
针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，优选的是，在最优块长计算模块中，减小η，同时采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L。
本发明的有益效果在于，本发明对基于奇偶校验位误码估计算法进行了优化，通过理论推导得出了最优校验块长的计算方法，并根据实际系统中有限码长效应的影响对计算公式进行了修正。其次针对原始校验位误码估计算法需要全部校验块参与的问题，提出了根据暴露信息量随机抽取校验块的方法。本发明提出的优化算法可以在保证误码估计精度的前提下减少误码规矩环节的暴露信息量，进而提高QKD系统的最终安全密钥率。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本实施方式的本发明的一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法，包括：
S1、根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L，由于
Figure BDA0002055982710000031
其中eparity为奇偶校验位误码率。为了减少统计波动对误码估计准确性的影响，f'(e)＝L(1-2e)L-1越大越好。而f'(e)随着L的增大呈现先增后减趋势，因此f'(e)的最大值可以在f”(e)＝0时取得。令f”(e)＝0，则
Figure BDA0002055982710000032
在实际QKD系统中，考虑有限码长效应的影响，为了提高误码估计性能，理论的校验位块长公式需要加入修正因子α，经过修正的计算公式如下所示。
Figure BDA0002055982710000041
其中，α表示修正因子；
针对新的QKD系统，若QBER设置为可以产生安全密钥的最大值11％，此时根据公式二，L的取值为3。
S2、根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
针对原始校验位误码估计算法需要全部校验块参与的问题，本实施方式S2根据暴露信息量选择校验块参与奇偶校验位误码估计，具体为：
如果
Figure BDA0002055982710000042
则从
Figure BDA0002055982710000043
个校验块中随机抽取
Figure BDA0002055982710000044
个进行奇偶校验位误码估计；
如果
Figure BDA0002055982710000045
则
Figure BDA0002055982710000046
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
最优块长L与QBER密切相关，针对不同的应用场景，QBER预设值的选择有所不同，从而影响L的计算。
实施例1：针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率。其现实意义为若量子比特误码率e在某一误码率范围内的概率达到预期，则e设置为emax，进而根据此时的e利用公式二求得L，本实施例修正因子α通常取1。
根据暴露信息量选择校验块参与奇偶校验位误码估计：
本实施例暴露信息比η＝8％且N＝100000；
假设L＝5，此时
Figure BDA0002055982710000047
则需要从
Figure BDA0002055982710000048
个校验块中随机抽取
Figure BDA0002055982710000049
个校验块用于奇偶校验位误码估计；
假设L＝25，此时
Figure BDA00020559827100000410
则全部
Figure BDA00020559827100000411
个校验块都需要参与奇偶校验位误码估计。
实施例2：针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，利用公式二计算误码估计校验块的最优块长L，本实施例修正因子α通常取1。
本实施例适当减小暴露信息比η，根据暴露信息比η选择校验块参与奇偶校验位误码估计：
根据暴露信息量选择校验块参与奇偶校验位误码估计：
本实施例暴露信息比η＝5％且N＝100000；
假设L＝5，此时
Figure BDA0002055982710000051
则需要从
Figure BDA0002055982710000052
个校验块中随机抽取
Figure BDA0002055982710000053
个校验块用于奇偶校验位误码估计；
假设L＝25，此时
Figure BDA0002055982710000054
则全部
Figure BDA0002055982710000055
个校验块都需要参与奇偶校验位误码估计。
本实施方式还提供一种面向量子密钥分发系统的误码估计装置，所述装置包括：
最优块长计算模块，用于根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L；
Figure BDA0002055982710000056
其中，α表示修正因子；
误码估计模块，用于根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
优选实施例中，本实施方式误码估计模块包括：
部分校验块误码估计模块，用于当
Figure BDA0002055982710000057
则从
Figure BDA0002055982710000058
个校验块中随机抽取Nη个进行奇偶校验位误码估计；
全部校验块误码估计模块，用于当
Figure BDA0002055982710000059
则
Figure BDA00020559827100000510
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
优选实施例中，修正因子α为1。
针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，优选实施例中，在最优块长计算模块中，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率。
针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，优选实施例中，在最优块长计算模块中，减小η，同时采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L。

Claims (8)

1.一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L：
Figure FDA0002598326960000011
其中，
Figure FDA0002598326960000012
表示求整数，α表示修正因子，修正因子α为1；
S2、根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
2.根据权利要求1所述的误码估计方法，其特征在于，所述S2中，根据暴露信息量选择校验块参与奇偶校验位误码估计，具体为：
如果
Figure FDA0002598326960000013
则从
Figure FDA0002598326960000014
个校验块中随机抽取
Figure FDA0002598326960000015
个进行奇偶校验位误码估计；
如果
Figure FDA0002598326960000016
则
Figure FDA0002598326960000017
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
3.根据权利要求1或2所述的误码估计方法，其特征在于，针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，所述S1根据此量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率，emax表示量子比特误码率的最大值。
4.根据权利要求2所述的误码估计方法，其特征在于，针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，减小η，同时S1采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L。
5.一种面向量子密钥分发系统的误码估计装置，其特征在于，所述装置包括：
最优块长计算模块，用于根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L；
Figure FDA0002598326960000018
其中，
Figure FDA0002598326960000019
表示求整数，α表示修正因子，修正因子α为1；
误码估计模块，用于根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计。
6.根据权利要求5所述的误码估计装置，其特征在于，所述误码估计模块包括：
部分校验块误码估计模块，用于当
Figure FDA00025983269600000110
则从
Figure FDA00025983269600000111
个校验块中随机抽取
Figure FDA00025983269600000112
个进行奇偶校验位误码估计；
全部校验块误码估计模块，用于当
Figure FDA0002598326960000021
则
Figure FDA0002598326960000022
个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；
η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
7.根据权利要求5或6所述的误码估计装置，其特征在于，针对量子比特误码率e波动大的量子密钥分发系统，在最优块长计算模块中，若Pr[emax-Δ≤e≤emax]≥1-β，则e＝emax，根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L,其中β和Δ为预设参数，Pr[]表示emax-Δ≤e≤emax的概率，emax表示量子比特误码率的最大值。
8.根据权利要求6所述的误码估计装置，其特征在于，针对量子比特误码率e稳定的量子密钥分发系统，在最优块长计算模块中，减小η，同时采用上一轮的奇偶校验位误码估计的量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L。
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