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公开(公告)号：CN119783843A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510208652.2
申请日：2025-02-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络驱动的非对称量子纠错码译码方法，首先利用量子非对称噪声模型，获得所需的量子非对称噪声错误#imgabs0#和错误#imgabs1#，确定量子非对称噪声错误#imgabs2#和错误#imgabs3#的伴随式，基于神经网络译码器预测量子系统中的#imgabs4#错误和#imgabs5#错误，判断预测的#imgabs6#错误和#imgabs7#错误是否满足量子逻辑错误的约束性条件，若均满足约束条件，则译码成功，否则译码失败。本发明的方案利用非对称噪声模型破坏了HGP结构的对称性，使得利用非对称噪声来提高译码性能成为可能；利用神经网络技术显著提升了BP算法在量子纠错码译码中的性能，与现有译码技术相比，本发明的译码方法在处理非对称量子信息时展现出显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN114513213A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210036668.6
申请日：2022-01-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称量子循环突发错误码的错误捕获电路及译码方法，所述错误捕获电路通过对错误伴随式进行循环移位以快速定位差错位置，可纠正码字设计译码长度范围之类的任意突发X错误以及Z错误；所述译码方法基于非对称量子循环突发错误码和错误捕获电路，可以分别纠正Z错误与X错误，优化了译码性能，同时，在译码中充分考虑简并特性来充分发挥量子编码理论的译码极限，实现在相同码率下，纠正更多的量子突发错误。
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公开(公告)号：CN119721275A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510212991.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Epsilon‑greedy策略的量子纠缠链路选择方法，首先设置量子纠缠链路选择过程中的各初始参数，运行网络基准测试得到所有纠缠链路的初始保真度，记录并更新保真度集合，最后基于Epsilon‑greedy策略进行迭代，根据迭代结果确定节点A和节点B之间的最高平均保真度的链路，完成量子纠缠链路选择。本发明的方案利用强化学习中的Epsilon‑greedy策略，通过探索和利用的平衡来优化量子链路的选择和保真度的估计，根据网络基准测试结果更新链路保真度估计，从而完善未来的链路选择，不仅能快速识别最佳量子链路，而且能在较低的量子资源消耗下，提供准确的保真度估计。
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公开(公告)号：CN118074892A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410051195.6
申请日：2024-01-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于诱饵态的隐蔽量子密钥分发方法，方法包括：基于诱饵态在发送方处制备多种强度不同的脉冲，并将脉冲中的光子偏振为X基与Z基；接收方通过两个单光子检测器检测传输光子；双方使用认证后的经典隐蔽信道共享脉冲强度信息；接收方根据检测结果与共享结果进行参数估计的计算式；接收者以监控者对隐蔽量子密钥分发的检测偏差作为密钥分发是否隐蔽的性能指标；对原始密钥进行纠错并使用双通用哈希函数提取最终密钥以及密钥长度的计算式。本发明解决了监控者可以借助噪声以及不完美设备对传统量子密钥分发进行攻击的问题，实现了不被监控者检测的量子密钥分发并且能生成比传统量子密钥分发更高的密钥率。
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