6、自适应级联:量子密钥交换中的错误纠正与块大小选择

自适应级联:量子密钥交换中的错误纠正与块大小选择

1. 量子密码密钥交换简介

量子密码密钥交换是未来秘密传输的一项有前景的技术。它避免了计算不可行性假设,并且几乎不需要每个对等方机器中预先共享的秘密。不过,相邻链路设备仍需要少量预先共享的秘密信息,用于身份验证。量子密钥分发并非凭空创建密钥,而是一种密钥扩展方法。其显著特点是能够通过异常高的量子比特错误率检测到窃听行为,但它本身无法抵御中间人攻击,因此身份验证至关重要。

在BB84协议的最后步骤中,Alice和Bob需要纠正他们从测量中创建的比特串中的错误。密钥协调涉及Alice和Bob公开交换奇偶校验位,以纠正错误并提取相同的密钥。

2. 错误纠正与级联协议

物理传输介质中的错误通常呈现突发结构,即连续错误序列比稀疏分散的错误更易出现。因此,在进行错误纠正之前,对这些比特进行置换是一种常用技巧,目的是将长的错误突发分割成小块,理想情况下使错误比特分布几乎均匀。这是级联协议的第一步。

在就公开已知的比特置换达成一致后,Alice和Bob将他们的打乱后的字符串分成大小为k的块,使得单个块中很可能最多只有一个错误。但目前缺乏对最佳块大小选择的理论处理。

接下来的错误纠正步骤如下:
- 公开比较奇偶校验位 :将字符串分成大小为k的块后,Alice和Bob公开比较每个块的奇偶校验位。一个错误会改变奇偶性,一般来说,任何奇数个错误都可以通过观察不一致的奇偶性被发现,但偶数个错误无法用此方法检测到。
- 二分搜索 :对于奇偶性不一致的块,使用标准的二分搜索来查找错误,这会揭示更多子块的

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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