Quantum networks face a fundamental challenge absent in classical networks; finite memory coherence times mean that queuing delay directly degrades information quality, causing decoherence that has no classical analog. Existing routing protocols optimize for hop count or channel fidelity while treating scheduling delays as a secondary concern, leaving fidelity vulnerable to congestion-induced decoherence. We present a coherence-aware routing protocol that integrates decoherence constraints into path selection via a priority-modulated aging model derived analytically from Weighted Fair Queueing theory, where high-priority traffic receives compressed effective queue delay. We build a custom discrete-event simulator verified against NetSquid (across 104 states), and evaluate across two structurally diverse topology classes under identical physical parameters, isolating topology structure as the sole independent variable. In all experiments, our protocol is benchmarked against loss-only Dijkstra routing and FIFO scheduling as baselines. On topologies, P2 traffic achieves 96.08% fidelity under a 9x load increase with only 0.04 percentage point degradation, versus a 13.51 percentage point collapse for the loss-only baseline; P2 tail latency holds stable at 0.055 ms while Dijkstra degrades 5.5x. On Barabasi-Albert scale-free topologies, our protocol delivers a +4.12 percentage point fidelity advantage with 97.8% higher aggregate throughput at operational loads over the baseline, with a clearly characterized hub-saturation boundary at 160k QPS. FIFO scheduling provides negligible priority differentiation on both topology classes, providing strong evidence that coherence-aware routing-not scheduling alone is responsible for the observed QoS gains.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
利用神经网络进行序列到序列转换的学习
AI研习社
12+阅读 · 2019年4月26日
下载 | 512页教程《神经网络与深度学习》,2018最新著作
机器学习算法与Python学习
51+阅读 · 2019年1月6日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+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
3+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 · 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
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
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
4+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
利用神经网络进行序列到序列转换的学习
AI研习社
12+阅读 · 2019年4月26日
下载 | 512页教程《神经网络与深度学习》,2018最新著作
机器学习算法与Python学习
51+阅读 · 2019年1月6日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17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
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+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
3+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 · 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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员