論文の概要: UAV-Deployed OAM-BB84 QKD: Turbulence- and Misalignment-Resilient Decoy-State Finite-Key Security with AI-Assisted Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11117v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 09:23:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.430304
- Title: UAV-Deployed OAM-BB84 QKD: Turbulence- and Misalignment-Resilient Decoy-State Finite-Key Security with AI-Assisted Calibration
- Title（参考訳）: UAV搭載OAM-BB84QKD:AI支援校正による乱流・微調整・回復型ディコイ状態有限鍵セキュリティ
- Authors: Linxier Deng,
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)プラットフォーム上でBB84を符号化した軌道角運動量を用いた量子鍵分布(QKD)の理論フレームワークを提案する。
確率的揺らぎ、検出器暗数、効率のミスマッチ、誤り訂正リークを含む秘密鍵レートに対する構成可能な有限鍵下限を導出する。
UAVシステムアーキテクチャ、乱流駆動QBERマップ、デコイ最適化、有限鍵スケーリング、AIキャリブレーションメトリクスを含む完全な評価パイプラインの概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a theoretical framework for quantum key distribution (QKD) using orbital angular momentum (OAM) encoded BB84 on an unmanned aerial vehicle (UAV) platform. A unified channel model captures Kolmogorov turbulence, pointing induced misalignment, and finite aperture clipping, enabling quantitative predictions of inter mode crosstalk and the resulting quantum bit error rate (QBER). Using a weak plus vacuum decoy state formulation, we derive composable finite key lower bounds on the secret key rate that incorporate statistical fluctuations, detector dark counts, efficiency mismatch, and error correction leakage. To stabilize performance under non stationary flight conditions, we introduce a lightweight physics informed learning module that combines physical priors with measured link statistics to classify valid pulses, reject corrupted data, and recommend decoding strategies. We outline a complete evaluation pipeline including UAV system architecture, turbulence driven QBER maps, decoy optimization, finite key scaling, and AI calibration metrics. Simulations indicate that under moderate turbulence and milliradian level pointing jitter, the proposed AI assisted method can improve the secret key rate by 10 percent to 30 percent while preserving composable security.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)プラットフォーム上でBB84を符号化した軌道角運動量(OAM)を用いた量子鍵分布(QKD)の理論的枠組みを提案する。
統一チャネルモデルはコルモゴロフ乱流を捕捉し、誘導された不整合と有限開口クリッピングを行い、モード間クロストークと量子ビット誤り率(QBER)の定量的予測を可能にする。
弱と真空のデコイ状態の定式化を用いて、統計的変動、検出暗カウント、効率のミスマッチ、誤り訂正リークを含む秘密鍵レート上の構成可能な有限鍵下限を導出する。
非定常飛行条件下での性能を安定させるために、物理先行と測定リンク統計を組み合わせた軽量な物理情報学習モジュールを導入し、有効なパルスを分類し、破損したデータを拒否し、復号戦略を推奨する。
UAVシステムアーキテクチャ、乱流駆動QBERマップ、デコイ最適化、有限鍵スケーリング、AIキャリブレーションメトリクスを含む完全な評価パイプラインの概要を述べる。
シミュレーションでは、中程度の乱流とミリラディアンレベルのポインティングジッターの下では、提案されたAI支援手法は、構成可能なセキュリティを維持しながら秘密鍵レートを10%から30%向上させることができる。
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