连续变量量子密钥分发系统高吞吐量纠错技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61901425
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    李扬
  • 依托单位：
    中国电子科技集团公司第三十研究所
  • 学科分类：
    F0110.量子通信与量子信息处理
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Quantum key distribution technology has a broad application prospect in government affairs, finance, diplomacy, military and other fields. Among them, continuous-variable quantum key distribution protocol can utilize existing optical communication devices without single photon source and single photon detector, and has the potential to obtain high key rate by improving the system repetition frequency. It is an important direction in the field of information security and also a research hotspot. At present, the postprocessing error correction throughput limitation is one of the bottlenecks that restrict the rate improvement of continuous-variables quantum key distribution. In order to enhance error correction throughput, this project intends to study the scientific reason for error correction throughput limitation, focus on optimizing the multi-edge type low density check code error correction scheme, exploring the non-iterative neural network decoding error correction scheme and verifying the error correction scheme in the real channel, provide key technical support for new generation of high speed continuous-variable quantum key distribution system, and promote the practical process of the continuous-variable quantum key distribution technology.
量子密钥分发技术在政务、金融、外交、军事等领域具有广阔的应用前景。其中，连续变量量子密钥分发协议可利用现有光通信器件，无需单光子源和单光子探测器，具有通过提高系统重复频率获得高密钥速率的潜力，是信息安全领域的重要发展方向，也是当前的研究热点。目前，后处理过程纠错吞吐量限制是制约连续变量量子密钥分发的速率提升的关键瓶颈问题之一。针对这个难题，以提升纠错吞吐量为目标，本项目拟深入研究制约纠错吞吐量提升的核心科学原因，重点开展多边类型低密度校验码纠错方案优化研究、新型神经网络非迭代译码纠错方案探索研究和真实信道纠错方案验证研究，为新一代高速连续变量量子密钥分发系统提供关键技术支撑，推进连续变量量子密钥分发技术的实用化进程。

结项摘要

随着量子计算等新型破译技术的发展，传统的基于算法安全性的密码体制受到严重威胁，严重影响各类国防、电力、金融等关系国家命脉的行业的安全性。量子密钥分发技术基于量子物理基本原理，具有信息论可证安全性，可抵御以量子计算为代表的新型破译攻击。现有的量子密钥分发技术主要分为离散变量和连续变量两大类。其中，连续变量量子密钥分发可采用成熟的相干光通信器件，在城域范围内具有潜在安全码率高的优势。然而，对于连续变量量子密钥分发技术，信号的信噪比极低，后处理特别是其中的密钥纠错难度非常大，纠错速度慢，严重制约了连续变量量子密钥分发技术的实时安全码率。本项目针对制约CV-QKD实时后处理的纠错译码技术瓶颈，首先，开展了制约纠错吞吐量提升的科学问题探索。研究发现，由于信号的信噪比极低，纠错译码需要多次迭代才能实现所有错误的纠正，制约了纠错吞吐量的提升。接着，开展了适用于CV-QKD的高吞吐量纠错理论研究。基于常规的纠错译码算法迭代次数过多的问题，提出采用基于准循环方案的分层译码方案。然后，开展了高吞吐量纠错方案优化设计。通过环消除算法优化准循环矩阵的性能，通过分层译码提升吞吐量。最后，针对CV-QKD系统实际情况，系统开展了CV-QKD实验与理论研究，为CV-QKD真实信道的高吞吐量纠错方案提供了优化基础，并针对实际CV-QKD系统，完成了纠错方案验证研究。同时，系统研究了有限纠错能力对CV-QKD性能的影响。本项目针对CV-QKD典型传输距离，在码率为0.1,0.05和0.02时，实现了64.11Mbps，48.65Mbps和39.51Mbps的最高译码吞吐量，该技术指标相比当期公开文献报道的最高记录提升超过1倍，达到国际领先水平，研究成果已成功应用了实际CV-QKD系统，为新一代高速CV-QKD系统提供了关键技术支撑。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（3）
专利数量（6）
Phase-reference-intensity attack on continuous-variable quantum key distribution with a local local oscillator
使用本地本地振荡器对连续可变量子密钥分发进行相位参考强度攻击
  • DOI：
    10.1103/physreva.105.032601
  • 发表时间：
    2021-11
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Yun Shao;Yang Li;Heng Wang;Yan Pan;Yaodi Pi;Yichen Zhang;Wei Huang;Bingjie Xu
  • 通讯作者：
    Bingjie Xu
Polarization Attack on Continuous-Variable Quantum Key Distribution with a Local Local Oscillator.
使用本地本地振荡器对连续可变量子密钥分发的极化攻击
  • DOI：
    10.3390/e24070992
  • 发表时间：
    2022-07-18
  • 期刊：
    Entropy (Basel, Switzerland)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
High-throughput GPU layered decoder of quasi-cyclic multi-edge type low density parity check codes in continuous-variable quantum key distribution systems
连续变量量子密钥分配系统中准循环多边型低密度奇偶校验码的高吞吐量GPU分层解码器
  • DOI：
    10.1038/s41598-020-71534-5
  • 发表时间：
    2020-09-03
  • 期刊：
    SCIENTIFIC REPORTS
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Li, Yang;Zhang, Xiaofang;Huang, Wei
  • 通讯作者：
    Huang, Wei
Phase noise model for continuous-variable quantum key distribution using a local local oscillator
使用本地本地振荡器的连续可变量子密钥分发的相位噪声模型
  • DOI：
    10.1103/physreva.104.032608
  • 发表时间：
    2021-09
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Shao Yun;Wang Heng;Pi Yaodi;Huang Wei;Li Yang;Liu Jinlu;Yang Jie;Zhang Yichen;Xu Bingjie
  • 通讯作者：
    Xu Bingjie
Sub-Gbps key rate four-state continuous-variable quantum key distribution within metropolitan area
城域内Sub-Gbps密钥速率四态连续可变量子密钥分发
  • DOI：
    10.1038/s42005-022-00941-z
  • 发表时间：
    2022-06-25
  • 期刊：
    COMMUNICATIONS PHYSICS
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Wang, Heng;Li, Yang;Xu, Bingjie
  • 通讯作者：
    Xu, Bingjie

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其他文献

博弈论在电力需求侧的应用研究综述
  • DOI：
    10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0039
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    电网技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘晓峰;高丙团;李扬
  • 通讯作者：
    李扬
中国分区域城镇居民福利水平测度
  • DOI：
    10.16538/j.cnki.jfe.2018.10.008
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    财经研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈志鸿;李扬
  • 通讯作者：
    李扬
基于自然激励技术的颤振边界预测
  • DOI：
    10.13224/j.cnki.jasp.2016.11.024
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    航空动力学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李扬;周丽;杨秉才
  • 通讯作者：
    杨秉才
In situ growth of SnO2 nanosheets on a substrate via hydrothermal synthesis assisted by electrospinning and the gas sensing properties of SnO2/polyaniline nanocomposites
静电纺丝辅助水热合成法在基底上原位生长 SnO2 纳米片以及 SnO2/聚苯胺纳米复合材料的气敏性能
  • DOI：
    10.1039/c6ra10280h
  • 发表时间：
    2016-08
  • 期刊：
    RSC Advances
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    李扬;班会涛;焦明飞;杨慕杰
  • 通讯作者：
    杨慕杰
半城镇化农民可持续生计与农村可持续发展——理论框架、研究进展及未来展望
  • DOI：
    10.18306/dlkxjz.2018.08.002
  • 发表时间：
    2018-09
  • 期刊：
    地理科学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汤青;李扬;陈明星;徐勇
  • 通讯作者：
    徐勇

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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