深度学习驱动的自由空间OAM量子密钥分发抗湍流相补偿策略

本文探讨了在自由空间中利用深度学习技术来实现高维量子密钥分发（Quantum Key Distribution, QKD）中的相位补偿问题，尤其是在存在大气湍流的情况下。高维QKD依赖于轨道角动量（Orbital Angular Momentum, OAM）态的多个自由度，这使得它具有潜在的安全性和高速传输的优势。然而，携带OAM的涡旋光束的螺旋相位对大气湍流非常敏感，容易受到干扰和扭曲，从而影响通信质量。 研究者提出了一种基于深度学习的自适应补偿方法，该方法旨在提高OAM编码的QKD系统的性能。具体来说，他们采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型作为核心工具。CNN以其在图像处理中的出色表现而闻名，能够有效地从复杂的数据中提取特征并进行模式识别。在这个场景中，CNN被训练来分析和预测大气湍流对OAM光束相位的影响，然后实时调整补偿策略，以抵消这种影响。 首先，实验数据集包含在不同湍流条件下传输的OAM光束的测量结果，这些数据包含了原始的螺旋相位以及相应的扰动参数。通过训练CNN模型，输入是这些观测到的光束特性，输出则是预估的补偿参数。模型在训练过程中学习到了大气湍流与相位失真之间的映射关系，使得它能够根据实时的环境变化提供精确的补偿。 经过优化的补偿方法可以显著改善OAM编码QKD系统的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），延长通信距离，并增强其抵抗外界干扰的能力。这种方法对于在实际环境中部署高维QKD系统，特别是在远程、易受大气影响的光纤或自由空间通信中，具有重要的应用价值。 这项研究将深度学习技术与量子通信领域的关键挑战相结合，展示了深度学习在解决物理现象如大气湍流对光束传播影响的问题上的潜力，为未来实现更稳定、高效的高维量子密钥分发提供了新的思路和技术支撑。随着量子通信的发展，这样的集成创新将有助于推动整个领域的前沿进展。