本发明涉及连续变量量子密钥分发技术领域，主要是应用于离散调制系统后处理数据协调中的一种协商纠错方法。该方法可以实现高效安全的数据协调算法。
背景技术：
连续变量量子密钥分发(continuous-variablequantumkeydistribution，cv-qkd)是量子信息技术中发展较为成熟的技术，可以为加解密提供安全的密钥，具有很大的应用优势。
离散调制cv-qkd系统相比高斯调制cv-qkd系统具有一定的优势，比如只需要制备少量的相干态即可满足要求。对应的，其后处理需要做相应的改变。发送端的原始数据不是连续的高斯分布，而是离散高斯分布，即原始数据只有有限个值，但是其包络服从高斯分布。这将对后处理过程产生一定的影响。首先与高斯调制系统类似，由于量子信道存在损耗、噪声以及窃听者等干扰，合法通信双方的原始数据不一致且不安全，只是具有相关性。因此，需要通过后处理获得一致且安全的密钥。离散调制cv-qkd后处理主要分为四个步骤：基选择、参数估计、数据协调与私钥放大。数据协调对安全密钥的一致性和安全性具有重要的影响，是本发明关注的重点部分。在cv-qkd后处理中，数据协调主要分为两种：一种是slice协调，通过对原始数据进行量化，纠错得到一致密钥；另外一种是多维协商，通过旋转建立虚拟二进制输入加性高斯白噪声信道，然后用信道编译码进行纠错得到一致密钥。本发明主要涉及多维协商算法，相比于高斯调制系统，离散调制系统的多维协商过程略有不同。主要不同在于，发送端对原始数据进行旋转时，是归一化后d维单位球面上离散点之间的旋转。为了获得良好的数据协调性能，且保证系统的安全性，需要设计一种适合离散调制cv-qkd系统的数据协调方法，对于提高系统性能很有必要。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种用于离散调制连续变量量子密钥分发中的多维协商方法。该方法提出了一种适用于离散调制cv-qkd系统的数据协调方法，可以实现高效纠错，支持高性能离散调制cv-qkd系统。
本发明通过以下步骤实现上述方法：
步骤1：根据多维协商的维数对原始数据进行归一化，然后随机选择均匀分布的二进制随机数，计算二者之间的映射关系，并将其发送给另一方；
步骤2：接收映射关系，对原始数据进行归一化，并用接收到的映射关系做同样的数据旋转；
步骤3：双方选定合适的纠错码，其中一方计算并发送边信息帮助另一方进行译码纠错。
步骤1的具体步骤如下：
步骤1a：在离散调制连续变量量子密钥分发后处理中进行数据协调时，根据多维协商的维数对原始数据进行归一化；
步骤1b：产生一组二进制随机数，计算原始数据与产生的二进制随机数之间的映射关系并将其发给另一方。
步骤2的具体步骤如下：
步骤2a：另一方接收映射关系，对自己的原始数据进行归一化；
步骤2b：用接收到的映射关系，对归一化后的数据进行旋转。
对于离散调制连续变量量子密钥分发系统，发送端数据为离散数据，但是其包络服从高斯分布。那么发送端在多维协商归一化时，与高斯调制不同，原始数据并不服从d维单位球面上的均匀分布，而是服从d维单位球面上离散点之间的均匀分布。其中d为多维协商的维数。
步骤3的具体步骤如下：
步骤3a：合法通信双方选择合适的纠错码；
步骤3b：其中一方计算边信息并发送给另一方，另一方利用边信息进行译码，译码成功后双方共享一组相同的密钥。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
现有的多维协商算法是基于高斯调制cv-qkd系统的，本发明中的方法根据离散调制的特点，实现了基于离散调制cv-qkd系统高效的数据协调算法。相比于slice协商算法，可以实现低信噪比下的高效纠错。能够支持低信噪比下的高性能离散调制cv-qkd系统。
附图说明
图1为离散调制cv-qkd系统后处理算法流程图(正向协调)
具体实施方式
下面举例具体说明本发明的方法。本发明提供一种用于离散调制连续变量量子密钥分发中的多维协商方法，以正向协调为例，具体实施方式如下：
首先根据多维协商的维数d对发送端的原始离散数据x进行归一化。将每d个原始数据分为一组，然后进行归一化。计算方法如下：
则x在超几何空间中单位球面上，且符合球面上离散点之间的均匀分布。然后随机产生d个二进制随机数，其归一化形式为：
然后计算映射关系m，其满足如下关系：
m(x,u)·x＝u
接下来将映射关系m发送至接收端，接收端同样先对其原始数据y进行归一化：
由于y是x的噪声形式，虽然x是离散分布，但是噪声服从高斯分布，因此y也是高斯分布。然后接收端用同样的映射函数对归一化后的数据进行旋转：
m(x,u)y＝v
其中v为u的噪声形式。
完成上述离散调制多维协商过程后，双方根据参数估计步骤的结果，主要是量子信道的信噪比，选择合适的纠错码进行纠错。发送端计算边信息给接收端，接收端利用边信息以及选定的纠错码进行译码，最终双方可以得到一致的密钥。
通过上述实例，详细说明了本发明如何实现离散调制cv-qkd系统的高效多维协商过程。
本发明并不局限于上述实例，凡是在权利要求范围内做出的任何形式的变形或者修改，均属于本发明的保护范围。