To achieve the maximum information transfer and face a possible eavesdropper, the samples transmitted in continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD) protocols are to be drawn from a continuous Gaussian distribution. As a matter of fact, in practical implementations the transmitter has a finite (power) dynamics and the Gaussian sampling can be only approximated. This requires the quantum protocols to operate at small powers. In this paper, we show that a suitable probabilistic amplitude shaping of a finite set of symbols allows to approximate at will the optimal channel capacity also for increasing average powers. We investigate the feasibility of this approach in the framework of CV-QKD, propose a protocol employing discrete quadrature amplitude modulation assisted with probabilistic amplitude shaping, and we perform the key generation rate analysis assuming a wiretap channel and lossless homodyne detection.


翻译:为实现最大信息传输并应对潜在窃听者,连续变量量子密钥分发(CV-QKD)协议中传输的样本需从连续高斯分布中抽取。然而在实际实现中,发射机存在有限的功率动态范围,高斯采样仅能近似实现,这要求量子协议在低功率下运行。本文证明,通过对有限符号集进行适当的概率幅值整形,可在平均功率增大时任意逼近最优信道容量。我们研究了该方案在CV-QKD框架中的可行性,提出了一种采用离散正交幅度调制并辅以概率幅值整形的协议,并在窃听信道和无损零差检测条件下完成了密钥生成速率分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2022】面向多标签分类的端到端概率标签特征学习
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月27日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
VIP会员
最新内容
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
1+阅读 · 24分钟前
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
4+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
8+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
8+阅读 · 6月24日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员