論文の概要: Machine Learning assisted excess noise suppression for
continuous-variable quantum key distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10444v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 12:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-04 05:33:12.747683
- Title: Machine Learning assisted excess noise suppression for
continuous-variable quantum key distribution
- Title（参考訳）: 連続可変量子鍵分布に対する機械学習による余剰雑音抑制
- Authors: Kexin Liang, Geng Chai, Zhengwen Cao, Qing Wang, Lei Wang and Jinye
Peng
- Abstract要約: 等化に基づく余剰雑音抑制手法を提案する。
このスキームでは、ニューラルネットワークとパイロットトーンが補助する等化により歪んだ信号を補正することができる。
実験結果から, 余剰雑音を低レベルに抑えることが可能であり, 性能が著しく向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.533604439090514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Excess noise is a major obstacle to high-performance continuous-variable
quantum key distribution (CVQKD), which is mainly derived from the amplitude
attenuation and phase fluctuation of quantum signals caused by channel
instability. Here, an excess noise suppression scheme based on equalization is
proposed. In this scheme, the distorted signals can be corrected through
equalization assisted by a neural network and pilot tone, relieving the
pressure on the post-processing and eliminating the hardware cost. For a
free-space channel with more intense fluctuation, a classification algorithm is
added to classify the received variables, and then the distinctive equalization
correction for different classes is carried out. The experimental results show
that the scheme can suppress the excess noise to a lower level, and has a
significant performance improvement. Moreover, the scheme also enables the
system to cope with strong turbulence. It breaks the bottleneck of
long-distance quantum communication and lays a foundation for the large-scale
application of CVQKD.
- Abstract（参考訳）: 過剰ノイズは、チャネル不安定に起因する量子信号の振幅減衰と位相変動から主に導かれる高性能連続可変量子鍵分布(CVQKD)の大きな障害である。
ここでは,等化に基づく余剰雑音抑制手法を提案する。
この方式では、ニューラルネットワークとパイロットトーンによる等化によって歪んだ信号を補正し、後処理への圧力を軽減し、ハードウェアコストを削減できる。
より強いゆらぎを持つ自由空間チャネルに対しては、受信した変数を分類するために分類アルゴリズムを追加し、異なるクラスに対する識別等化補正を行う。
実験結果から, 余剰雑音を低レベルに抑えることが可能であり, 性能が著しく向上していることがわかった。
さらに、このスキームにより、システムは強い乱流に対処できる。
長距離量子通信のボトルネックを突破し、CVQKDの大規模応用の基礎を築いた。
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