CN111988136B - 一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置与方法 - Google Patents

一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置与方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置与方法，该装置迭代译码阶段，进行分段迭代，不同的迭代轮数采用不同的精度的译码方案，由于译码中各种中间过程变量的变化较大，在迭代译码的前面阶段，采用较低精度就可以刻画这种变化的主要部分，而在迭代译码的后面阶段，由于译码中各种中间过程变量的变化较小，采用较高精度就可以刻画这种变化。因此，本发明能够在有限硬件资源下提高译码速度。

Description

一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置与方法
技术领域
本发明涉及量子加密技术领域，特别是涉及一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置与方法。
背景技术
随着量子计算技术的发展，基于计算复杂度的经典密码体系面临重大的安全隐患。量子密钥分发(Quantum Key Distribution，QKD)是一种基于量子物理原理的密钥分发系统，具有无条件安全性，引起了广泛的关注与研究。连续变量量子密钥分发(ContinuousVariable Quantum Key Distribution,CV-QKD)采用光场的正则分量作为密钥信息的载体，大部分器件与经典相干光通信通用，与传统光通信网络兼容性好，具备安全码率高和易集成等潜在优势，是一种极有发展前景的量子密钥分发技术。
对于CV-QKD，发送方制备的微弱量子信号经过长距离光纤传输后，信噪比非常低，导致发送方和接收方的原始数据误码率非常高。为了实现接收方与发送方共享相同的密钥，需要通过数据后处理进行数据协商。
数据协商中的重要步骤是纠错译码，纠错译码是保证密钥发送方和接收方共享相同密钥的关键步骤，其纠错效率和速率直接决定系统核心性能指标。对于CV-QKD，由于量子信号经过长距离光纤传输后信噪比非常低，业界现有解决方案为采用多边类型低密度校验(Multi-Edge Type Low Density Parity Check，MET-LDPC)码实现极低信噪比下误码纠错。但是，该方案的译码迭代次数多，精度要求高，导致译码对硬件资源要求非常高，在有限硬件资源条件下译码速率严重受限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于DSP和FPGA架构的低功耗处理方法，能够在有限硬件资源下提高译码速度。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置，包括基对比单元、参数估计单元、数据离散单元、多精度纠错译码单元和私钥放大单元，所述多精度纠错译码单元包括初始化模块、k个译码模块和译码判断模块；所述基对比单元用于从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据；所述参数估计单元用于计算预定数量的筛选数据的关键参数，所述关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵；所述数据离散单元用于对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据；所述初始化模块用于从预设关系表中选择所述关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据所述离散数据计算得到先验信息
Figure BDA0002567893900000021
再根据所述先验信息
Figure BDA0002567893900000022
确定初始变量信息
Figure BDA0002567893900000023
其中，所述预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，所述译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同；从第一个译码模块开始，每一所述译码模块进行不同或相同轮数的迭代译码，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA0002567893900000024
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000025
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000026
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000027
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，m′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有译码模块的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一个译码模块到最后一个译码模块，
Figure BDA0002567893900000028
和
Figure BDA0002567893900000029
的精度逐渐升高；对于第n个变量节点，所述译码判断模块根据先验信息
Figure BDA00025678939000000210
和最后一个译码模块得到的所有第一变量信息
Figure BDA00025678939000000211
计算得到后验信息
Figure BDA00025678939000000212
再根据后验信息
Figure BDA00025678939000000213
计算得到第n个变量节点对应的码字；所述私钥放大单元用于根据所述关键参数确定压缩比例，根据所述压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
优选的，所述初始变量信息
Figure BDA00025678939000000214
等于先验信息
Figure BDA00025678939000000215
优选的，k等于2，第一个译码模块在迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000216
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000217
Figure BDA0002567893900000031
Figure BDA0002567893900000032
优选的，所述第一个译码模块在迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA0002567893900000033
的计算公式为：
Figure BDA0002567893900000034
Figure BDA0002567893900000035
Figure BDA0002567893900000036
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
优选的，所述第一变量信息
Figure BDA0002567893900000037
的计算公式为：
Figure BDA0002567893900000038
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码方法，包括以下步骤：从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据；计算预定数量的筛选数据的关键参数，所述关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵；对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据；从预设关系表中选择所述关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据所述离散数据计算得到先验信息
Figure BDA0002567893900000039
再根据所述先验信息
Figure BDA00025678939000000310
确定初始变量信息
Figure BDA00025678939000000311
其中，所述预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，所述译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同；从第一个译码模块开始，进行多次迭代译码，每次迭代译码包括不同或相同轮数，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA00025678939000000312
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure BDA00025678939000000313
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure BDA00025678939000000314
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure BDA00025678939000000315
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，m′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有次数的迭代译码的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一次迭代译码到最后一次迭代译码，
Figure BDA00025678939000000316
Figure BDA0002567893900000041
和
Figure BDA0002567893900000042
的精度逐渐升高；对于第n个变量节点，根据先验信息
Figure BDA0002567893900000043
和最后一次迭代译码得到的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000044
计算得到后验信息
Figure BDA0002567893900000045
再根据后验信息
Figure BDA0002567893900000046
计算得到第n个变量节点对应的码字；根据所述关键参数确定压缩比例，根据所述压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
优选的，所述初始变量信息
Figure BDA0002567893900000047
等于先验信息
Figure BDA0002567893900000048
优选的，k等于2，进行第1次迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA0002567893900000049
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000410
Figure BDA00025678939000000411
Figure BDA00025678939000000412
优选的，进行第2次迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000413
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000414
Figure BDA00025678939000000415
Figure BDA00025678939000000416
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
优选的，所述第一变量信息
Figure BDA00025678939000000417
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000418
区别于现有技术的情况，本发明的有益效果是：本发明针对现有CV-QKD采用的基于MET-LDPC码的纠错方案遇到的迭代次数多，精度要求高，从而在有限硬件资源条件下译码速率受限的问题，提出进行分段迭代，不同的迭代轮数采用不同的精度的译码方案，从而在规定的轮数降低译码对精度的要求，从而能够在有限硬件资源下提高译码速度。
附图说明
图1是本发明实施例的一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置的原理框图；
图2是本发明实施例的多精度纠错译码单元的原理框图；
图3是本发明实施例的译码模块的译码示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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做出创造性劳动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。
参阅图1和图2，本发明实施例的用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置包括包括基对比单元10、参数估计单元20、数据离散单元30、多精度纠错译码单元40和私钥放大单元50，多精度纠错译码单元40包括初始化模块41、k个译码模块42和译码判断模块43。其中，k的大小是预先确定的，是一个经验值。
基对比单元10用于从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据。其中，举例而言，假如发送方和接收方各有10000个数据，而发送方与接收方的测量基相同的数据只有5000个，那么基对比单元10选择发送方的该5000个数据，得到筛选数据。
参数估计单元20用于计算预定数量的筛选数据的关键参数，关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵。其中，预定数量可以根据实际需要确定。例如预定数量为1000个，那么，参数估计单元20计算前1000个筛选数据的关键参数。
数据离散单元30用于对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据。其中，离散化处理的目的是将一个多元数据转换为二元数据。
初始化模块41用于从预设关系表中选择关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据离散数据计算得到先验信息
Figure BDA0002567893900000051
再根据先验信息
Figure BDA0002567893900000052
确定初始变量信息
Figure BDA0002567893900000053
其中，预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同。预设关系表是预先确定的，例如，第一个参数范围对应的译码矩阵是H1矩阵，第二个参数范围对应的译码矩阵是H2矩阵，如果关键参数在第一个参数范围内，则译码矩阵选择H1矩阵，如果关键参数在第二个参数范围内，则译码矩阵选择H2矩阵。
在MET-LDPC纠错方案中，译码过程通常包括四类变量
Figure BDA0002567893900000054
和
Figure BDA0002567893900000055
如图3所示，
Figure BDA0002567893900000056
表示先验信息，也就是初始的信息，
Figure BDA0002567893900000057
表示第i轮迭代后的后验信息，
Figure BDA0002567893900000061
表示第i轮迭代后从变量节点Vn向校验节点Cm传递的第一变量信息，
Figure BDA0002567893900000062
表示第i轮迭代后从校验节点Cm向变量节点Vn传递的第二变量信息。
从第一个译码模块42开始，每一译码模块42进行不同或相同轮数的迭代译码，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA0002567893900000063
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000064
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000065
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000066
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，m′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有译码模块的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一个译码模块42到最后一个译码模块42，
Figure BDA0002567893900000067
和
Figure BDA0002567893900000068
的精度逐渐升高。
每一译码模块42进行迭代译码的轮数是预先确定的，具体而言，对于第1个译码模块42，定义其迭代译码的轮数从第1轮到第w1轮，对于第2个译码模块42，定义其迭代译码的轮数为第w1+1轮到第w2轮，对于第i个译码模块42，定义其迭代译码的轮数为第wi-1+1轮到第N轮，N表示预设迭代总轮数。
在进行迭代译码时，首先从第1个译码模块42开始，第1个译码模块42在每一轮迭代译码中，对于第m个校验节点Cm，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，如图3所示，与第m个校验节点Cm有连接的变量节点有3个，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA0002567893900000069
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure BDA00025678939000000610
需要注意的是，如果本轮是第1轮，则上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA00025678939000000611
为初始变量信息
Figure BDA00025678939000000612
对于第n个变量节点Vn，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure BDA00025678939000000613
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure BDA00025678939000000614
第1个译码模块42在每一轮迭代译码都重复上述过程，直到第w1轮结束。然后第2个译码模块42开始进行从第w1+1轮到第w2轮的迭代译码。需要注意的是，第2个译码模块42在第w1+1轮迭代译码时，上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA0002567893900000071
为第1个译码模块42在第w1轮的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000072
并且
Figure BDA0002567893900000073
Figure BDA0002567893900000074
和
Figure BDA0002567893900000075
的精度相较于第1个译码模块42更高。
之后的每个译码模块42均按照上述规律完成迭代译码，直到最后一个译码模块42完成第N轮的迭代译码，并且
Figure BDA0002567893900000076
和
Figure BDA0002567893900000077
的精度越来越高。
以上译码过程适用于洪水调度，但是本发明不仅适用于洪水调度，也适用于分层调度等其他调度。
对于第n个变量节点Vn，译码判断模块43根据先验信息
Figure BDA0002567893900000078
和最后一个译码模块42得到的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000079
计算得到后验信息
Figure BDA00025678939000000710
再根据后验信息
Figure BDA00025678939000000711
计算得到第n个变量节点Vn对应的码字。
私钥放大单元50用于根据关键参数确定压缩比例，根据压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
下面将通过具体应用对多精度纠错译码单元40进行详细说明，在该具体应用中，译码模块42为2个，即k＝2，第1个译码模块42的迭代轮数从第1轮到第w1轮，第2个译码模块42的迭代轮数从第w1+1轮到第N轮。
首先，初始化模块41根据离散数据计算得到先验信息
Figure BDA00025678939000000712
再根据先验信息
Figure BDA00025678939000000713
确定初始变量信息
Figure BDA00025678939000000714
其中，初始变量信息
Figure BDA00025678939000000715
等于先验信息
Figure BDA00025678939000000716
然后，第1个译码模块42开始进行迭代译码，第1个译码模块42在迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000717
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000718
Figure BDA00025678939000000719
Figure BDA00025678939000000720
第一变量信息
Figure BDA00025678939000000721
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000722
其中，
Figure BDA00025678939000000723
和
Figure BDA00025678939000000724
的精度为单浮点精度。
接着，第2个译码模块42开始进行迭代译码，第2个译码模块42在迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000725
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000726
Figure BDA0002567893900000081
Figure BDA0002567893900000082
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
第一变量信息
Figure BDA0002567893900000083
的计算公式为：
Figure BDA0002567893900000084
其中，
Figure BDA0002567893900000085
和
Figure BDA0002567893900000086
的精度为双浮点精度
最后，译码判断模块43计算每个变量节点对应的码字，计算公式为：
Figure BDA0002567893900000087
Figure BDA0002567893900000088
其中，code(n)表示第n个变量节点对应的码字。
通过上述方式，本发明的多精度译码装置可以解决现有CV-QKD数据后处理采用的基于MET-LDPC码纠错方案遇到的迭代次数多，精度要求高，从而在有限硬件资源的条件下译码速率受限等问题，从而有效提高CV-QKD数据后处理在有限硬件资源下的吞吐量，或者在给定吞吐量条件下降低对硬件资源需求，从而降低成本。
本发明还保护一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码方法，该方法包括以下步骤：
从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据；
计算预定数量的筛选数据的关键参数，关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵；
对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据；
从预设关系表中选择关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据离散数据计算得到先验信息
Figure BDA0002567893900000089
再根据先验信息
Figure BDA00025678939000000810
确定初始变量信息
Figure BDA00025678939000000811
其中，预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同；
从第一个译码模块开始，进行k次迭代译码，每次迭代译码包括不同或相同轮数，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure BDA0002567893900000091
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000092
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure BDA0002567893900000093
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000094
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，m′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有次数的迭代译码的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一次迭代译码到最后一次迭代译码，
Figure BDA0002567893900000095
和
Figure BDA0002567893900000096
的精度逐渐升高；
对于第n个变量节点，根据先验信息
Figure BDA0002567893900000097
和最后一次迭代译码得到的所有第一变量信息
Figure BDA0002567893900000098
计算得到后验信息
Figure BDA0002567893900000099
再根据后验信息
Figure BDA00025678939000000910
计算得到第n个变量节点对应的码字；
根据关键参数确定压缩比例，根据压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
在本实施例中，初始变量信息
Figure BDA00025678939000000911
等于先验信息
Figure BDA00025678939000000912
在一些具体应用中，k等于2，进行第1次迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000913
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000914
Figure BDA00025678939000000915
Figure BDA00025678939000000916
进行第2次迭代译码时，第二变量信息
Figure BDA00025678939000000917
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000918
Figure BDA00025678939000000919
Figure BDA00025678939000000920
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
第一变量信息
Figure BDA00025678939000000921
的计算公式为：
Figure BDA00025678939000000922
本实施例的多精度译码方法具有与前述实施例的多精度译码装置相同的技术特征，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码装置，其特征在于，包括基对比单元、参数估计单元、数据离散单元、多精度纠错译码单元和私钥放大单元，所述多精度纠错译码单元包括初始化模块、k个译码模块和译码判断模块；
所述基对比单元用于从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据；
所述参数估计单元用于计算预定数量的筛选数据的关键参数，所述关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵；
所述数据离散单元用于对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据；
所述初始化模块用于从预设关系表中选择所述关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据所述离散数据计算得到先验信息
Figure FDA0002567893890000011
再根据所述先验信息
Figure FDA0002567893890000012
确定初始变量信息
Figure FDA0002567893890000013
其中，所述预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，所述译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同；
从第一个译码模块开始，每一所述译码模块进行不同或相同轮数的迭代译码，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure FDA0002567893890000014
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure FDA0002567893890000015
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure FDA0002567893890000016
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure FDA0002567893890000017
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有译码模块的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一个译码模块到最后一个译码模块，
Figure FDA0002567893890000018
和
Figure FDA0002567893890000019
的精度逐渐升高；
对于第n个变量节点，所述译码判断模块根据先验信息
Figure FDA00025678938900000110
和最后一个译码模块得到的所有第一变量信息
Figure FDA00025678938900000111
计算得到后验信息
Figure FDA00025678938900000112
再根据后验信息
Figure FDA00025678938900000113
计算得到第n个变量节点对应的码字；
所述私钥放大单元用于根据所述关键参数确定压缩比例，根据所述压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
2.根据权利要求1所述的多精度译码装置，其特征在于，所述初始变量信息
Figure FDA0002567893890000021
等于先验信息
Figure FDA0002567893890000022
3.根据权利要求2所述的多精度译码装置，其特征在于，k等于2，第一个译码模块在迭代译码时，第二变量信息
Figure FDA0002567893890000023
的计算公式为：
Figure FDA0002567893890000024
Figure FDA0002567893890000025
Figure FDA0002567893890000026
4.根据权利要求3所述的多精度译码装置，其特征在于，所述第二个译码模块在迭代译码时，第二变量信息
Figure FDA0002567893890000027
的计算公式为：
Figure FDA0002567893890000028
Figure FDA0002567893890000029
Figure FDA00025678938900000210
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
5.根据权利要求4所述的多精度译码装置，其特征在于，所述第一变量信息
Figure FDA00025678938900000211
的计算公式为：
Figure FDA00025678938900000212
6.一种用于连续变量量子密钥分发的多精度译码方法，其特征在于，包括以下步骤：
从发送方和接收方的原始密钥中选择出测量基相同的数据，得到筛选数据；
计算预定数量的筛选数据的关键参数，所述关键参数至少包括信噪比、协方差矩阵；
对剩余数量的筛选数据进行离散化处理，得到离散数据；
从预设关系表中选择所述关键参数所在的参数范围对应的译码矩阵，以及根据所述离散数据计算得到先验信息
Figure FDA00025678938900000213
再根据所述先验信息
Figure FDA00025678938900000214
确定初始变量信息
Figure FDA00025678938900000215
其中，所述预设关系表记录有不同参数范围以及每个参数范围对应的译码矩阵，所述译码矩阵包括多个变量节点以及多个校验节点，在不同的译码矩阵中，多个变量节点与多个校验节点之间的连接关系不同；
从第一个译码模块开始，进行k次迭代译码，每次迭代译码包括不同或相同轮数，在每一轮迭代译码中，对于每个校验节点，将与第m个校验节点Cm有连接的变量节点加入变量节点集合N(m)，利用上一轮得到的第一变量信息
Figure FDA0002567893890000031
更新得到本轮的所有第二变量信息
Figure FDA0002567893890000032
以及对于每个变量节点，将与第n个变量节点Vn有连接的校验节点加入校验节点集合M(n)，利用本轮的所有第二变量信息
Figure FDA0002567893890000033
更新得到本轮的所有第一变量信息
Figure FDA0002567893890000034
其中，n′为变量节点集合N(m)中除m以外的元素，m′为集合M(n)中除n以外的元素，n为集合N(m)中元素，m为集合M(n)中元素，2≤i≤k，所有次数的迭代译码的轮数之和为预设迭代总轮数，从第一次迭代译码到最后一次迭代译码，
Figure FDA0002567893890000035
和
Figure FDA0002567893890000036
的精度逐渐升高；
对于第n个变量节点，根据先验信息
Figure FDA0002567893890000037
和最后一次迭代译码得到的所有第一变量信息
Figure FDA0002567893890000038
计算得到后验信息
Figure FDA0002567893890000039
再根据后验信息
Figure FDA00025678938900000310
计算得到第n个变量节点对应的码字；
根据所述关键参数确定压缩比例，根据所述压缩比例对所有变量节点的码字进行压缩。
7.根据权利要求6所述的多精度译码方法，其特征在于，所述初始变量信息
Figure FDA00025678938900000311
等于先验信息
Figure FDA00025678938900000312
8.根据权利要求7所述的多精度译码方法，其特征在于，k等于2，进行第1次迭代译码时，第二变量信息
Figure FDA00025678938900000313
的计算公式为：
Figure FDA00025678938900000314
Figure FDA00025678938900000315
Figure FDA00025678938900000316
9.根据权利要求8所述的多精度译码方法，其特征在于，进行第2次迭代译码时，第二变量信息
Figure FDA00025678938900000317
的计算公式为：
Figure FDA00025678938900000318
Figure FDA00025678938900000319
Figure FDA00025678938900000320
其中，f(x)＝f-1(x)＝-ln(tanh(x/2))。
10.根据权利要求8所述的多精度译码方法，其特征在于，所述第一变量信息
Figure FDA0002567893890000041
的计算公式为：
Figure FDA0002567893890000042
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