論文の概要: Modulating Retroreflector-Aided UAV-Based FSO/QKD Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25928v1
- Date: Tue, 22 Sep 2026 09:31:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.675849
- Title: Modulating Retroreflector-Aided UAV-Based FSO/QKD Systems
- Title（参考訳）: UAVベースFSO/QKDシステムの制御
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)ベースの自由空間光学(FSO)/量子鍵分布(QKD)システムは高精度なポインティング機構を必要とする。
本稿では, BB84-QKDシステムに対するMRRを組み込んだUAVアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3592625530347717
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs)-based free-space optics (FSO)/quantum key distribution (QKD) systems require high-precision pointing mechanisms. This increases system complexity and limits rapid deployment for lightweight and energy-constrained UAVs. This paper proposes a modulating retroreflector (MRR)-equipped UAV architecture for BB84-QKD systems that enables simplified yet accurate tracking while relaxing pointing requirements. A realistic quantum channel model is developed, for which we newly derive the channel probability distribution of transmittance (PDT). Capitalizing on the derived channel PDT, several QKD performance metrics are analytically obtained. Numerical results verify the feasibility of the proposed MRR-aided UAV for practical QKD deployment, highlight its effectiveness over conventional UAV-ground systems, and validate the accuracy of the developed analytical framework.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)ベースの自由空間光学(FSO)/量子鍵分布(QKD)システムは高精度なポインティング機構を必要とする。
これにより、システムの複雑さが増加し、軽量でエネルギーに制約のあるUAVの迅速な展開が制限される。
本稿では, BB84-QKDシステムに対するMRRを組み込んだUAVアーキテクチャを提案する。
本稿では,透過率(PDT)のチャネル確率分布を新たに導出した,現実的な量子チャネルモデルを提案する。
導出チャネルPDTに基づいて、いくつかのQKDパフォーマンスメトリクスを解析的に取得する。
提案したMRR支援UAVの実用的QKD展開への適用性を検証するとともに,従来のUAV地上システムに対する有効性を明らかにするとともに,開発した解析フレームワークの精度を検証した。
関連論文リスト
- Joint Channel Estimation and Computation Offloading in Fluid Antenna-assisted MEC Networks [81.36647816787713]
チャネル推定の遅延を最小限に抑えるためのFA支援オフロードフレームワークを提案する。
提案方式は,効率的な通信を行う場合の精度を大幅に低下させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-16T08:48:44Z) - Fast and Accurate RFIC Performance Prediction via Pin Level Graph Neural Networks and Probabilistic Flow [0.5599792629509228]
本研究は,アクティブRF回路の重要な性能指標を予測するために,軽量かつデータ効率,トポロジ対応グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
回路はデバイス-端末レベルでモデル化され、データ要求を減らしながらスケーラブルなメッセージパッシングを可能にする。
データセットの実験では、対称平均絶対パーセンテージ誤差(sMAPE)と平均相対誤差(MRE)はそれぞれ平均2.40%と2.91%と高い予測精度を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-22T14:06:21Z) - A Unified Framework for UAV-Based Free-Space Quantum Links: Beam Shaping and Adaptive Field-of-View Control [1.8383247806376757]
本稿では,無人航空機(UAV)-地上量子通信リンクのモデリングと性能評価のための総合的な枠組みを開発する。
主な物理的障害としては、ビームのばらつき、送信機と受信機の両方の誤差の指摘、大気の減衰、乱流による暗視、視野の狭い(FoV)フィルタリング、背景光子ノイズがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-25T11:46:56Z) - Fully passive Measurement Device Independent Quantum Key Distribution [15.545098722427678]
測定デバイスに依存しない量子鍵分布(MDI-QKD)は、検出デバイスに対する全ての攻撃に抵抗することができる。
可能な解決策の1つは、ソースでアクティブな変調器によって導入されたサイドチャネルを取り除くために、パッシブプロトコルを使用することである。
我々は、ソース変調器の両側チャネルと計測装置への攻撃からシステムを保護できる完全にパッシブなMDI-QKD方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T10:18:52Z) - Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple
Access [65.21117658030235]
本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。
MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。
その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z) - Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints [15.423422040627331]
達成可能な情報レートを最大化しつつ,選択した制約を満たすOFDMベースの波形を設計するための学習ベース手法を提案する。
エンドツーエンドシステムは,PAPRとACLRの制約を満たすことができ,スループットを著しく向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-21T08:58:59Z) - Power Control for a URLLC-enabled UAV system incorporated with DNN-Based
Channel Estimation [82.16169603954663]
この手紙は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくチャネル推定を組み込んだ超信頼性低遅延通信(URLLC)有効無人航空機(UAV)システムの電力制御に関するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-14T02:31:04Z) - Deep Denoising Neural Network Assisted Compressive Channel Estimation
for mmWave Intelligent Reflecting Surfaces [99.34306447202546]
本稿では,mmWave IRSシステムに対するディープデノイングニューラルネットワークを用いた圧縮チャネル推定法を提案する。
我々はまず、受信チェーンをほとんど使わず、アップリンクのユーザ-IRSチャネルを推定するハイブリッド・パッシブ/アクティブIRSアーキテクチャを導入する。
完全チャネル行列は、圧縮センシングに基づいて限られた測定値から再構成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T12:18:57Z) - Millimeter Wave Communications with an Intelligent Reflector:
Performance Optimization and Distributional Reinforcement Learning [119.97450366894718]
ミリ波基地局のダウンリンクマルチユーザ通信を最適化するための新しいフレームワークを提案する。
チャネル状態情報(CSI)をリアルタイムで計測するために,チャネル推定手法を開発した。
最適赤外反射を学習し、ダウンリンク能力の期待を最大化するために、分布強化学習(DRL)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-24T22:18:54Z) - Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms [98.78553146823829]
無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-19T14:04:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。