公开(公告)号：CN111738426A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010787769.8

申请日：2020-08-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王琴 ,  陈以鹏 ,  丁华健 ,  刘靖阳

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于GRU模型的量子密码系统稳定控制方法，应用于量子密码（QKD）系统。利用QKD传输系统调制器件和外部环境等参数变量的时序数据并结合NLP领域中的Sequence to Sequence思想，训练一个GRU时序预处理模型，根据输入当前时间步的环境参数和之前时间步的系统参数向量，快速地预测出下一时间步的系统参数向量。该方法大大加快了补偿参数的获取过程，并降低了补偿参数获取的硬件支持。

公开(公告)号：CN113411185A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110641809.2

申请日：2021-06-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈以鹏 ,  王琴 ,  丁华建 ,  刘靖阳

IPC: H04L9/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及量子通信领域，尤其是一种可以同时补偿量子密码分发系统多个系统参数的软件设计方案，利用常规的GRU时序神经网络模型结合多个待补偿系统参数构成的参数向量，完成QKD系统多个参数的优化补偿从而实现QKD系统的稳定控制。通过参数向量的构建并借助GRU神经网络对前时间步参数向量的处理，可以快速地预测出后时间步的参数向量，结合对应的参数向量解构过程，可以实现QKD系统多个补偿参数的快速获取。本方案可应用于包括BB84协议、参考系无关(RFI)协议、六态协议、SARG协议等在内的多种协议，在软件层面降低系统参数补偿所带来的的额外硬件需求，同时可以大幅提高QKD系统的工作效率。