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Improved Grey Wolf-Differential Evolution Algorithm for UAV OAM-MDI-QKD Parameter Optimization
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AI
DOI：10.1002/qute.202400423.png)
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摘要
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量子密钥分发（QKD）的无条件安全性与其与无人机（UAVs）的灵活性相结合，为部署综合量子网络提供了显著潜力。然而，实际QKD系统的不完善组件为窃听提供了途径，而无人机的有限载荷能力和振动则带来了重大挑战。本文介绍了一种轨道角动量（OAM）编码策略，结合诱骗态和测量设备无关QKD（MDI-QKD）协议，以解决基于UAV的QKD系统中的安全问题及参考系错位问题。然而，OAM-MDI-QKD系统的通信性能受到空载信道中复杂环境挑战的显著影响。为改善空载平台的劣化通信性能，开发了一种增强型灰狼优化-差分进化（GWO-DE）算法，利用混沌映射和非线性衰减因子来强化全局搜索和收敛能力，有效解决了局部搜索算法（LSA）在处理高维目标函数时的搜索局限性。仿真结果表明，GWO-DE算法在优化精度和传输距离增强方面优于其他传统优化算法，且计算速度满足系统要求。
Keyword:
differential evolution
grey wolf optimization
OAM-MDI-QKD
parameter optimization
unmanned aerial vehicle
期刊
A
IF:
4.3
论文数:
533
被引数:
3.2K
机构
引用论文
Full-field implementation of a perfect eavesdropper on a quantum cryptography system.png)
NATURE COMMUNICATIONS
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