实用化量子密钥分发光网络中的资源优化配置

在大规模量子通信网络应用研究中,人们一般通过构建虚拟业务网络并将其映射到实际物理空间来实现资源的分配.在该映射过程中,为简化模型常常做一些假设,比如假定物理拓扑中的密钥资源为某一固定值,即忽略实际物理条件以及不同协议对密钥供给带来的性能差异.这种忽略实际物理条件的假设可能导致该网络在实际应用中无法正常运行.为解决以上问题,本文从链路映射的角度出发,以量子密钥分发光网络为底层网络,提出了改进的虚拟业务映射模型和虚拟业务映射算法,使其更加接近于实际应用场景.一方面通过增加地理位置的约束,对虚拟节点到可映射的物理节点范围做合理限制;另一方面,从硬件成本和实际密钥生成速率角度出发,提出了性价比的评估指标对资源进行分配管理.此外,我们通过结合3种主流的量子密钥分发协议(BB84、测量设备无关、双场),构建了普适的虚拟业务在量子密钥分发光网络中的映射模型,实现了最优协议的推荐和资源的优化配置管理.

一种态制备误差容忍的量子数字签名协议

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QDS理论和实验都忽视了态制备过程中由于调制器件的不完美性可能引入调制误差.本文针对此问题提出态制备误差容忍的QDS协议.仿真结果表明,相比原来的QDS协议,本协议对态制备误差具有较好的容忍度,能实现更高的签名率和签名距离.另外,本协议在密钥产生阶段只需要制备3个量子态,降低了实验要求和难度.因此,本协议将对未来QDS的实际应用提供重要的参考价值.

机器学习在量子通信资源优化配置中的应用

在未来量子通信网络的大规模应用中,如何根据当前用户实际情况实现资源优化配置,比如选择最优量子密钥分发协议(quantum key distribution, QKD)和最优系统参数等,是实现网络应用的一个重要考察指标.传统的QKD最优协议选择以及参数优化配置方法,大多是通过局部搜索算法来实现.该方法需要花费大量的计算资源和时间.为此,本文提出了将机器学习算法应用到QKD资源优化配置之中,通过回归机器学习的方式来同时进行不同情境下的最优协议选择以及最优协议的参数优化配置.此外,将包括随机森林(random forest, RF)、最近邻(k-nearest neighbor, KNN)、逻辑回归(logistic regression)等在内的多种回归机器学习模型进行对比分析.数据仿真结果显示,基于机器学习的新方案与基于局部搜索算法的传统方案相比,在资源损耗方面实现了质的跨越,而且RF在多个回归评估指标上都取得了最佳的效果.此外,通过残差分析,发现以RF回归模型为代表的机器学习方案在最优协议选择以及参数优化配置方面具有很好的环境鲁棒性.因此,本工作将对未来量子通信网络实际应用起到重要的推进作用.

实用化态制备误差容忍参考系无关量子密钥分发协议

在实际量子密钥分发系统中,实际器件不理想可能导致系统存在安全性隐患.比如,光源端的编码设备不理想,可能导致量子态存在误差;探测端的探测器存在缺陷,可能产生后脉冲或死时间效应,从而影响系统的实际安全性.因此,本文提出了一种同时考虑光源端和探测器缺陷的实用化态制备误差容忍参考系无关量子密钥分发协议.本文采用三强度诱骗态方案开展建模分析与数值仿真计算.本协议通过利用虚拟态方法估算相位误码率,降低了态制备误差对密钥率的影响;同时对探测器端的缺陷进行相应参数刻画,具有较强的鲁棒性,为参考系无关量子密钥分发协议的实际应用提供了重要参考价值.

一种运动数据检索的相关反馈算法

本文提出了一种基于Rank Boost的运动数据检索相关反馈算法.该算法具有以下二个方面的特点:首先,以KNN-DTW作为Rank Boost集成学习的弱排序器,在适应变长多变量时间序列(Variable-Length Multivariate Time Series,VLMTS)数据的同时,利用Rank Boost的集成性与高效性解决相关反馈实时性要求与VLMTS数据计算复杂度高的矛盾;其次,以本文提出的最小化排序经验损失和泛化损失风险作为Rank Boost集成学习目标,有效地克服了相关反馈小样本学习环境下的过拟合问题.在CMU动作库上的实验结果验证了该方法的有效性.

基于云计算业务应用的定制化服务器性能研究

作为提供计算能力的核心资源,服务器在云计算中具有重要地位。定制化服务器具备优化的性能、密度、重量、功耗等特性,已经在互联网行业和云计算行业中得到广泛应用。文中在Web应用、虚拟化应用和分布式存储应用三种不同场景下,对不同负载能力下的定制化服务器性能指标进行了测试,找出了性能指标的一般变化规律和主次关系,为服务器定制化和优化硬件配置提供了决策依据。

个性化远程医疗监护系统研究

文中的研究目的是针对当前医疗监护系统不能个性化地反映监护对象身体状况变化等问题,提出一种个性化家庭远程医疗监护系统,对不同年龄、性别、体质的监护对象建立因人而异的监护报警模型。文中的研究方法为通过实时采集人体的体温、心率、血压和血氧饱和度等生理数据,利用支持向量机建立监护对象的生理模型进行诊断。结果显示该模型准确地反映监护对象的身体状况,自动识别出因为传感器误差和监护对象移动所产生的错误报警,同时准确判断出由于生理异常而产生的报警,提高医疗监护系统的诊断效率和准确性。

标记单光子源在量子密钥分发中的应用

本文主要介绍标记单光子源的制备、特性,及其在3种主流量子密钥分发(BB84,测量设备无关,双场)协议中的应用与发展,同时通过对比标记单光子源和基于弱相干态光源在同类协议中的性能,分析讨论不同光源的优缺点.此外,针对双场量子密钥分发协议中对单光子干涉特性的要求,分析了标记单光子源在双场协议应用中的局限性,并讨论了可能的解决方案,对今后发展实用化量子保密通信系统将起到有价值的指导和推进作用.