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公开(公告)号：CN112398650B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202011309553.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了基于AO单元离散调制连续变量量子密钥分发系统性能改善方法，属于量子通信技术领域，包括以下步骤：步骤A：发送端进行量子密钥的生成和发送；步骤B：接收端进行参数估计、量子密钥接收、以及对接收到的信号进行检测、处理，最后获得一对安全密钥。本发明通过离散调制的CVQKD大大简化了解码过程，使得其能够保持较高的协商效率，从而适用于更远距离的通信距离。另外，在格林伍德频率固定的情况下，通过调整AO单元的闭环控制带宽和相干长度，可以获得更高的混合效率，然后大大提高复杂通信环境下离散调制CVQKD协议的性能。
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公开(公告)号：CN112398650A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011309553.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了基于AO单元离散调制连续变量量子密钥分发系统性能改善方法，属于量子通信技术领域，包括以下步骤：步骤A：发送端进行量子密钥的生成和发送；步骤B：接收端进行参数估计、量子密钥接收、以及对接收到的信号进行检测、处理，最后获得一对安全密钥。本发明通过离散调制的CVQKD大大简化了解码过程，使得其能够保持较高的协商效率，从而适用于更远距离的通信距离。另外，在格林伍德频率固定的情况下，通过调整AO单元的闭环控制带宽和相干长度，可以获得更高的混合效率，然后大大提高复杂通信环境下离散调制CVQKD协议的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113472536B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110932049.0
申请日：2021-08-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了基于人工神经网络的高效连续变量量子密钥分发系统及实现方法，所述系统包括信号发送端、传输信道和信号接收端；所述方法为信号发送端将光进行偏振，幅度、相位调制使其加载有原始密钥信息，然后通过传输信道将其传输至信号接收端，在信号接收端对接收到的光信号进行调制、零差检测，然后选择信号发送端与信号接收端的初始密钥进行人工神经网络学习，进而得到信号发送端和信号接收端密钥的关系，实现信号接收端持有信号发送端的全部密钥。在保证系统安全性的前提下，提高了密钥率和安全传输距离，同时参数估计和整个预测过程的精确性得到保证。本发明不需要添加很多硬件设备，不会带来系统的沉重负担，易于在普通CV‑QKD中实现。
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公开(公告)号：CN111970287B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010855164.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种往返式连续变量量子密钥分配噪声补偿方法，包括发送方产生第一激光脉冲，处理并发送到接收方；接收方处理第一光信息并将得到的第二光信息发回给发送方；接收方产生第三激光脉冲，处理并发送到发送方；发送方进行光电探测得到光电探测结果；进行不可信源噪声估计得到噪声补偿结果并发送接收方；接收方根据噪声补偿结果在后续通信中进行噪声补偿。本发明还公开了一种实现所述往返式连续变量量子密钥分配噪声补偿方法的系统。本发明采用往返式通信的步骤，实现了对不可信源噪声的估计，从而使得接收端子系统能够根据估计得到的噪声补偿结果进行噪声补偿，从而稳定提升系统性能，而且可靠性高、实用性好且安全稳定。
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公开(公告)号：CN111970287A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010855164.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种往返式连续变量量子密钥分配噪声补偿方法，包括发送方产生第一激光脉冲，处理并发送到接收方；接收方处理第一光信息并将得到的第二光信息发回给发送方；接收方产生第三激光脉冲，处理并发送到发送方；发送方进行光电探测得到光电探测结果；进行不可信源噪声估计得到噪声补偿结果并发送接收方；接收方根据噪声补偿结果在后续通信中进行噪声补偿。本发明还公开了一种实现所述往返式连续变量量子密钥分配噪声补偿方法的系统。本发明采用往返式通信的步骤，实现了对不可信源噪声的估计，从而使得接收端子系统能够根据估计得到的噪声补偿结果进行噪声补偿，从而稳定提升系统性能，而且可靠性高、实用性好且安全稳定。
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公开(公告)号：CN113472536A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110932049.0
申请日：2021-08-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了基于人工神经网络的高效连续变量量子密钥分发系统及实现方法，所述系统包括信号发送端、传输信道和信号接收端；所述方法为信号发送端将光进行偏振，幅度、相位调制使其加载有原始密钥信息，然后通过传输信道将其传输至信号接收端，在信号接收端对接收到的光信号进行调制、零差检测，然后选择信号发送端与信号接收端的初始密钥进行人工神经网络学习，进而得到信号发送端和信号接收端密钥的关系，实现信号接收端持有信号发送端的全部密钥。在保证系统安全性的前提下，提高了密钥率和安全传输距离，同时参数估计和整个预测过程的精确性得到保证。本发明不需要添加很多硬件设备，不会带来系统的沉重负担，易于在普通CV‑QKD中实现。
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公开(公告)号：CN215344603U
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202121873003.8
申请日：2021-08-11
IPC: H04L9/08
Abstract: 本实用新型公开了一种连续变量量子密钥分发系统，所述系统包括信号发送端、传输信道和信号接收端；所述信号发送端将光进行偏振，幅度、相位调制使其加载有原始密钥信息，然后通过传输信道将其传输至信号接收端，在信号接收端对接收到的光信号进行调制、零差检测，然后选择信号发送端与信号接收端的初始密钥进行人工神经网络学习，进而得到信号发送端和信号接收端密钥的关系，实现信号接收端持有信号发送端的全部密钥。本实用新型无须公开初始密钥，实现更精确的参数估计，提高最终密钥率并保证系统数据不被窃听者获取，同时保持系统较低的复杂度。
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