論文の概要: A compressive sensing based parameter estimation for free space
continuous variable quantum key distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14181v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 23:58:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 21:15:40.454415
- Title: A compressive sensing based parameter estimation for free space
continuous variable quantum key distribution
- Title（参考訳）: 自由空間連続変数量子鍵分布に対する圧縮センシングに基づくパラメータ推定
- Authors: Xiaowen Liu, Chen Dong, Xingyu Wang, Tianyi Wu
- Abstract要約: 衛星による自由空間連続変動QKD(CV-QKD)では,大気チャネル変動のパラメータ推定が重要である。
CS理論をCV-QKDに適用し,計算量が少なく,少ないデータ量でチャネルパラメータ推定を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.993734284815687
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In satellite-based free-space continuous-variable QKD (CV-QKD), the parameter
estimation for the atmospheric channel fluctuations due to the turbulence
effects and attenuation is crucial for analyzing and improving the protocol
performance. In this paper, compressive sensing (CS) theory is applied to
free-space CV-QKD to achieve the channel parameter estimation with low
computational complexity and small amount of data. According to CS theory, the
possibility of the sparse representation for free-space channel is analyzed and
the two types of sparse reconstruction models for the channel parameters are
constructed combining with the stability of the sub-channels. The most part of
variable for parameter estimation is saved by using the model relying on the
variables in the quantum signals, while all the variables can be used to
generate the secret key by using the model relying on the second-order
statistics of the variables. The methods are well adapted for the cases with
the limited communication time since a little or no variable is sacrificed for
parameter estimation. Finally, simulation results are given to verify the
effectiveness of the proposed methods.
- Abstract（参考訳）: 衛星による自由空間連続変動QKD(CV-QKD)では,乱流効果と減衰による大気チャネル変動のパラメータ推定がプロトコル性能の解析と改善に不可欠である。
本稿では,圧縮センシング(CS)理論を自由空間CV-QKDに適用し,計算量が少なく,少ないデータ量でチャネルパラメータ推定を実現する。
CS理論によれば、自由空間チャネルのスパース表現の可能性を分析し、チャネルパラメータのスパース再構成モデルとサブチャネルの安定性を組み合わせた2種類のスパース再構成モデルを構築した。
パラメータ推定のための変数の大部分は、量子信号の変数に依存するモデルを使用して保存されるが、変数の2次統計に依存するモデルを使用することで、すべての変数が秘密鍵を生成するために使用することができる。
これらの手法は,パラメータ推定のために変数を犠牲にしているため,通信時間に制限がある場合によく適応する。
最後に,提案手法の有効性を検証するためのシミュレーション結果を得た。
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