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公开(公告)号：CN111447056A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010186683.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种可配置诱骗态的量子数字签名方法，所述方法包括分发阶段和信息阶段，所述分发阶段包括如下步骤：发送方将待签名信息制备成量子态后发给接收方；发送方与接收方通过信道进行对基获得密钥；发送方与接收方将密钥进行处理得到估计的误码率；通过估计的误码率对密钥进行更新；所述信息阶段包括如下步骤：验证者将签名者发送的签名信息通过密钥进行验证；验证成功，验证者将签名消息接收并发送给接收者；接收者根据密钥对签名消息进行验证，验证成功则接收签名消息。在量子数字签名的量子态制备阶段，本发明通过配置不同数目的诱骗态以达到提高签名率和简化系统操作的目的。
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公开(公告)号：CN110798314A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911058422.3
申请日：2019-11-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及量子通信领域，提供了一种基于随机森林算法的量子密钥分发参数优化方法。在有限数据长的情况下，经全局优化的参数能显著提高实际诱骗态QKD系统的安全码率。传统的局部搜索算法可以用来寻找最优参数，但是它们一般会消耗较多的时间资源和计算资源，无法满足高速QKD系统实时参数优化和大型量子通信网络资源优化配置的需求。本发明利用原始数据预先训练一个随机森林模型，而后利用它直接预测最优参数，可以根据当前系统配置快速准确地预测出待优化的传输参数，大大加快了参数优化过程。数值仿真证明，我们的方法相比于传统搜索算法时间成本更低，并且有着较高的预测精度，在高速QKD系统和未来大规模量子通信网络中有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110365473A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910469672.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于机器学习的量子通信系统的主动反馈控制方法，在量子密钥分发系统的传输过程中，本发明利用已预先训练完成的双层LSTM网络，根据外界环境中实时温度、湿度、激光器光强起伏，以及过去时刻的电压变化预测下一时刻接收端的相位调制器的零相位电压值，并通过固定时间间隔对网络进行更新，使该LSTM网络能够长时间准确预测，从而保证量子密钥分发系统长时间高效稳定运行。本发明通过主动预测、反馈控制的方法，极大地提高了量子密钥分发系统的传输效率。本发明不仅限于应用在量子密钥分发系统或相位编码系统之中，也同样适用于基于其他编码方式的量子密钥分发系统或量子通信网络之中。
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公开(公告)号：CN107872316A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710780124.X
申请日：2017-09-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/08
CPC classification number: H04L9/0858
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于衰减光光源的被动式诱骗态QKD系统，使用两束独立且相位随机的弱相干光在分束器上干涉，分束器的输出作为信号光和休闲光分别发送给接收端和用于本地探测。在发送端的本地探测处增加一个可调分束器VBS和两个探测器，休闲光经过VBS后，产生四种不同的响应事件，记录并利用这四种不同的响应事件对接收端接收的信号进行估计和处理。发射端仅使用衰减光光源和标准的线性光学器件，就可以得到四种不同的响应事件，并能获得更多的诱骗态，同时使用紧致的估计方法，对密钥提取率公式的各项参数进行很好的估计。本发明通过对发送端不同响应事件进行分类，获得更多的输入参数便于接收端进行后处理，以提高密钥提取率和传输距离。
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公开(公告)号：CN114666843B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210185518.1
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/14 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W4/06 , H04L67/568 , H04L67/5683 , H04W40/32 , H04L45/00
Abstract: 本发明公开了一种分层网络体系结构中的协作缓存方法，包括：构建核心服务器、宏基站以及各车辆之间的网络边缘缓存模型；将边缘层中的节点按区域划分为多个集群，每个集群节点数不超过阈值β；将一组流行文件集通过拉链分布建模，寻找不同的用户对不同车辆节点中最流行的文件；通过使用编码缓存，把内容分割为分离的编码包，构建内容放置矩阵m；以最小化总能耗为优化目标，进一步优化内容放置矩阵m的具体值，制定内容放置策略。本发明旨在最小化能耗的情况下，选择内容缓存节点，并对内容进行协作放置，具有更高的内容传递效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116743364B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202310697599.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双光子干涉定量刻画测量无关类量子密钥分发系统中实际光源缺陷的方法。本发明将光分束为上下两个支路，其中上支路通过偏振调制单元和强度调制单元进行编码和诱骗态调制，下支路作为未经调制的参考光，两支路的光在监测模块的分束器上进行干涉，通过干涉可见度实现光源缺陷的监测与刻画。在理论方法上，本发明建立了干涉可见度和保真度之间的关系，通过干涉可见度表征了发送端存在的实际漏洞。与现有技术相比，本发明可以刻画高维的安全性漏洞，适配诱骗态的应用场景，有效提高方案安全性，在安全性上接近设备无关量子密钥分发协议，且在光源存在较大误差情况下依旧可以获得较远的传输距离。
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公开(公告)号：CN119232374A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411407583.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种量子密钥分发系统的脉冲同步方法及系统，发送端通过经典公共信道发送帧信号，通过量子信道发送信号光；所述信号光S包括M帧的帧信号、M帧的帧反转信号和密钥信号；帧信号包括N位随机二进制比特，帧反转信号由帧信号取反得到；接收端根据信号光的到达时间计算信号周期并得到解码信号，逐位计算经典信道的帧信号与解码信号之间的第一误码率，进行位定位；然后逐帧计算经典信道的帧信号与解码信号之间的第二误码率，进行脉冲同步。本发明利用部分量子位信号光传输同步信息，不依赖于辅助设备，精确计算信号周期实现时钟同步，在位定位的基础上，进一步精确对齐发送端和接收端的信号脉冲位置，确保了脉冲同步的准确性与成功率。
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公开(公告)号：CN117078518B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311154465.8
申请日：2023-09-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明属于三维点云超分领域，公开了基于多模态迭代融合的三维点云超分方法，主要包括以下步骤：采用Unet特征提取模块对低分点云和K次触觉点云分别进行特征提取，将低分点云特征和K次触觉特征再进行迭代融合，经过K次迭代融合后的特征与原有低分点云一起送入Transformer编码器模块，经过特征重排操作和坐标重建得到高分点云；迭代融合包括，首次迭代融合时输入为低分点云特征和首次触觉特征，第k+1次迭代的输入为k次迭代融合的特征加上第k次触觉特征。本发明有效提高了多次触觉信息对低分点云超分任务的辅助作用，提高了高分辨率点云的质量，并且在实验中观察不同迭代次数的效果，得到迭代次数最优值K。
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公开(公告)号：CN119155020A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410970042.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种全被动式量子密钥分发装置、方法及其密钥率估计方法，发送端的任意量子态被动生成模块被动地生成在Bloch球上的任意量子相干态，经过第一分束器后的第一反射光用于进行偏振方向测量和量子态的后选择，经过第一分束器后的第一透射光进入所述本地探测响应模块；本地探测响应模块中，第二分束器的透射光进入接收端，反射光经过分束分别进入两个单光子探测器，利用单光子探测器的响应和不响应事件建立相应的光子数分布模型；接收端根据偏振方向、光子数分布模型和接收端的测量结果得到安全密钥。本发明避免了由于信号态与诱骗态区分带来的强度探测误差。可以实现更高的安全密钥率。
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公开(公告)号：CN118784225A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410934353.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标记源结合光源监测的量子密钥分发装置、方法及其密钥率估计方法，该装置的发送端中，第一光开关和第二光开关同时随机抽取一段时间分别将第二信号光发送到光源监测模块和将第一闲置光发送到光源监测模块；闲置光经过偏振旋转器后得到偏振态与第二信号光一致的第二闲置光；第二信号光和第二闲置光经过分束器之后分别进入单光子探测器测量符合计数，并计算HOM干涉可见度，实现对光源的监测。本发明采用标记单光子源并结合三强度诱骗态方案和光源监测方案提高了量子密钥传输过程中的安全性和保密性，通过测量Hong‑Ou‑Mandel干涉可见度的大小可以刻画出源端可能泄露信息量的大小，从而更准确地估算测量端可提取密钥率的大小。
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