[發明專利]一種基于機器學習的自由空間量子密鑰分發參數優化方法有效
| 申請號： | 202010280417.3 | 申請日： | 2020-04-10 |
| 公開（公告）號： | CN111555866B | 公開（公告）日： | 2023-05-12 |
| 發明（設計）人： | 東晨;王星宇;劉瀟文;冉昊丹;吳田宜;劉偉;李衛 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍國防科技大學 |
| 主分類號： | H04L9/08 | 分類號： | H04L9/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安弘理專利事務所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 410073 *** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 機器 學習 自由空間 量子 密鑰 分發 參數 優化 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于機器學習的自由空間量子密鑰分發參數優化方法，其特征在于：具體包括如下步驟：
步驟1，進行自由空間量子密鑰分發星地鏈路狀態采集；
所述步驟1的采集結果包括三部分，分別為：衛星軌道和地面站參數、大氣環境噪聲采集及量子密鑰分發系統參數；
所述步驟1的具體過程為：通過查詢衛星及地面站數據完成衛星軌道和地面站參數采集，通過MATLAB建模完成大氣環境噪聲采集和量子密鑰分發系統參數采集，從而完成自由空間量子密鑰分發星地鏈路狀態的采集；
步驟2，利用步驟1的采集結果，基于機器學習方法完成自由空間量子密鑰分發的參數優化；
所述步驟2中基于機器學習方法完成自由空間量子密鑰分發的參數優化包括三個依次協作的模塊功能，分別為：信道鏈路狀態樣本集的生成、系統參數與性能指標訓練集的生成及機器學習優化方法選擇計算；
所述步驟2的具體過程為：首先，利用步驟1采集的自由空間量子密鑰分發星地鏈路狀態，生成信道鏈路狀態樣本集；然后通過改變量子密鑰分發系統參數和大氣湍流強度參數、衛星軌道參數和地面站孔徑的系統參數，生成系統參數與性能指標訓練集；最后，通過機器學習優化方法選擇計算實現自由空間量子密鑰分發的參數優化。
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