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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明提出了一种基于机器学习的CVQKD系统相位补偿方法及装置，涉及量子密钥分发的相位补偿技术领域。该方法在有效传输数据前插入一段双方已知的标准序列，经接收端数据和发送端数据对比得到相位偏移量，通过基于支持向量机回归算法得到时间和相位漂移值的预测模型。在系统传输有效序列时，通过此模型对相位漂移值进行预测，作为相位补偿角度加载到发送端的相位调制器上进行相位补偿。本发明采用机器学习的方式，可以很好地分析系统相位漂移值，并能够作为相位补偿算法进行优化。此外，通过预测值直接对原始数据重构，不用对相位漂移值实时进行计算，一定程度上减少了系统开销。
主权项：1.一种基于机器学习的CVQKD系统相位补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：在CVQKD系统的有效序列数据开始传输前，插入一段被发送端和接收端已知的标准序列，标准序列工作的重复频率与CVQKD系统工作的重复频率一致；在发送端，首先传输标准序列数据，分束器将光脉冲分束为量子信号光和本振光，量子信号光经幅度和相位调制器完成高斯调制，经偏振分束器和法拉第镜完成与本振光的偏振复用，本振光经延迟线完成与量子信号光的时分复用，最后信号光经衰减器到达另一偏振分束器；在接收端，偏振分束器将量子信号光和本振光分束，本振光完成测量基选择和时间延迟，与量子信号光同时到达分束器完成合束，平衡零差检测器对合束后的信号进行测量并转换成电信号，信号采集设备从电信号中获得相位角度，通过与发送端数据进行对比，得到相位漂移角度；在接收端，通过支持向量机回归算法构建时间t与相位漂移角度φt的回归预测模型，预测未来时间的相位漂移角度；在传输有效序列时，将未来时间的相位漂移角度作为相位补偿角度加载到发送端的相位调制器上以进行相位补偿。
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