論文の概要: Phase Correction using Deep Learning for Satellite-to-Ground CV-QKD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18737v1
- Date: Tue, 30 May 2023 04:21:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 18:18:51.469877
- Title: Phase Correction using Deep Learning for Satellite-to-Ground CV-QKD
- Title（参考訳）: 衛星間CV-QKDのための深層学習による位相補正
- Authors: Nathan K. Long, Robert Malaney, Kenneth J. Grant
- Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワークへの入力としてRPからの強度測定のみを用いて、RLOの位相補正を推定する新しい手法を提案する。
衛星と地上のチャネルを通した安全でない鍵レートを提供するために必要な位相補正精度は、我々の強度のみの測定によって達成されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coherent measurement of quantum signals used for continuous-variable (CV)
quantum key distribution (QKD) across satellite-to-ground channels requires
compensation of phase wavefront distortions caused by atmospheric turbulence.
One compensation technique involves multiplexing classical reference pulses
(RPs) and the quantum signal, with direct phase measurements on the RPs then
used to modulate a real local oscillator (RLO) on the ground - a solution that
also removes some known attacks on CV-QKD. However, this is a cumbersome task
in practice - requiring substantial complexity in equipment requirements and
deployment. As an alternative to this traditional practice, here we introduce a
new method for estimating phase corrections for an RLO by using only intensity
measurements from RPs as input to a convolutional neural network, mitigating
completely the necessity to measure phase wavefronts directly. Conventional
wisdom dictates such an approach would likely be fruitless. However, we show
that the phase correction accuracy needed to provide for non-zero secure key
rates through satellite-to-ground channels is achieved by our intensity-only
measurements. Our work shows, for the first time, how artificial intelligence
algorithms can replace phase-measuring equipment in the context of CV-QKD
delivered from space, thereby delivering an alternate deployment paradigm for
this global quantum-communication application.
- Abstract（参考訳）: 連続可変(CV)量子鍵分布(QKD)の衛星間チャネル間のコヒーレントな測定は、大気乱流による位相波面歪みの補償を必要とする。
1つの補償手法は、古典的な参照パルス(RP)と量子信号の多重化であり、RPの直接位相測定は、地上の実際の局所振動子(RLO)を変調するために使用される。
しかし、これは実際には面倒な作業であり、機器要件とデプロイメントに相当な複雑さを必要とします。
本稿では, 畳み込みニューラルネットワークへの入力としてRPからの強度測定のみを用い, 位相波面を直接測定する必要性を完全に緩和することにより, RLOの位相補正を推定する新しい手法を提案する。
従来の知恵では、そのようなアプローチは実りがないだろう。
しかし,衛星と地上のチャネルを通した安全でない鍵レートを提供するために必要な位相補正精度は,我々の強度のみの測定によって達成されている。
我々の研究は、宇宙から供給されるCV-QKDの文脈において、人工知能アルゴリズムがフェーズ計測機器をどのように置き換えるかを初めて示し、このグローバルな量子通信アプリケーションのための代替のデプロイメントパラダイムを提供する。
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