11、量子密钥分发(QKD)系统技术解析

量子密钥分发(QKD)系统技术解析

1. 引言

量子密钥分发(QKD)系统旨在利用量子力学原理,为远程通信双方提供绝对安全的密钥,从而保障通信的安全性。目前有七种QKD系统成为构建QKD网络原型的候选方案,分别是:
- 即插即用系统(PP)
- 单向弱相干脉冲QKD(东芝,采用相位编码)
- 相干单向系统(COW,采用时间编码)
- 连续变量系统(CV)
- 基于纠缠的QKD系统(EB)
- 自由空间QKD系统(FS)
- 低成本QKD系统(LC)

下面将详细介绍其中三种QKD系统的技术细节和工作原理。

2. 即插即用(PP)系统

2.1 系统概述

即插即用(PP)系统是一种长距离(可达67 km)的光纤QKD系统,工作在电信波长(1550 nm),采用标准电信组件。该系统通过两个连续脉冲之间的相对相位对量子比特进行编码,并使用具有主动相位调制的非平衡干涉仪进行分析,能够自动补偿光纤中的偏振旋转。

2.2 工作原理

  • 脉冲生成与分离 :Bob端的激光L产生强线性偏振光子脉冲,频率为5 MHz(周期200 ns)。光束在50/50分束器BS处分为两部分,长臂包含10 m(50 ns)的延迟线DL,短臂将线性偏振旋转90°。两束光在偏振分束器PBS处重新组合,由于脉冲的正交偏振态,它们以50 ns的时间延迟从同一端口输出。
  • 脉冲传输与编码 :脉冲传输到Alice端,经过10/90分束器BS10/90(90%的光强被
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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