【大气湍流】基于大气湍流诱导相位波动下卫星量子密钥分布的性能附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、背景与核心问题关联

卫星量子密钥分布（S-QKD）是实现广域量子保密通信的核心技术，其通过卫星与地面站之间传输单光子（如偏振态、相位编码光子）生成共享密钥，安全性基于量子力学的测不准原理与不可克隆定理。然而，星地通信链路需穿越 10-80 公里的大气湍流层（尤其是对流层与平流层下部），大气湍流引发的折射率随机起伏会导致量子光信号产生相位波动 —— 这种波动会破坏量子态的稳定性，导致密钥误码率（QBER）升高、密钥生成率下降，甚至威胁通信安全性，成为制约 S-QKD 性能的关键瓶颈。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    %Laguerre polynomial weights and abscissas

    %tl-abscissas factor of Laguerre polynomial

    t=[0.137793470540,0.729454549503,1.808342901740,3.401433697855,5.552496140064,...

      8.330152746764,11.843785837900,16.279257831378,21.996585811981,29.920697012274];

    %vl-weight factor of Laguerre polynomial

    v=[0.308441115765,0.401119929155,0.218068287612,0.0620874560987,0.00950151697518,...

      0.000753008388588,0.0000282592334960,0.000000424931398496,0.00000000183956482398,0.000000000000991182721961]; 

    global bit_Alice_Glo;

    global bit_Bob_Glo;

    global ScaleCo_Glo;

    global C2n_Glo;

    global delta_fIF;

    global P_dBm;                  %Peak transmitted power

    global Omega_z_P;  

    global Omega_z_G;

    global ModDepth;

    global B;

    global C2n_0;                  %The value of C2n at the ground level   

    global H_G;                    %The height of the ground node (m)

    global Omega;                  %Windspeed

    global G_TX_S_dB

    global G_RX_G_dB

    global G_TX_P_dB

    global G_RX_P_dB

    H_G=5; 

    Omega=21;

    %======================================================================

    %FSO channel  

    %Variance of background noise

    sigmab_P_2=4.435*10^(-28);  %Satellite-to-HAP

    sigmab_G_2=1.445*10^(-25);  %HAP-to-ground

    sigmab_SG_2=7.7*10^(-27);   %Satellite-to-ground

    sigma1=0.43;                %Attenuation coefficient (dB/km)

    sigma=sigma1/4.343;  

    B0=125*10^9;                %Optical bandwidth

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 通信方面

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