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Enregistrement W2964116681 · doi:10.1103/physreva.84.062326

How to implement decoy-state quantum key distribution for a satellite uplink with 50-dB channel loss

2011· article· en· W2964116681 sur OpenAlexafffund
Evan Meyer-Scott, Zhizhong Yan, Allison MacDonald, Jean Philippe Bourgoin, Hannes Hübel, Thomas Jennewein

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuantum key distributionTelecommunications linkPayload (computing)SatelliteComputer scienceTransmission (telecommunications)Key (lock)Channel (broadcasting)Computer networkNode (physics)Quantum channelElectronic engineeringTelecommunicationsPhotonPhysicsQuantumEngineeringAerospace engineeringComputer securityOpticsQuantum informationNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum key distribution (QKD) takes advantage of fundamental properties of quantum physics to allow two distant parties to share a secret key; however, QKD is hampered by a distance limitation of a few hundred kilometers on Earth. The most immediate solution for global coverage is to use a satellite, which can receive separate QKD transmissions from two or more ground stations and act as a trusted node to link these ground stations. In this article we report on a system capable of performing QKD in the high loss regime expected in an uplink to a satellite using weak coherent pulses and decoy states. Such a scenario profits from the simplicity of its receiver payload, but has so far been considered to be infeasible due to very high transmission losses (40--50 dB). The high loss is overcome by implementing an innovative photon source and advanced timing analysis. Our system handles up to 57 dB photon loss in the infinite key limit, confirming the viability of the satellite uplink scenario. We emphasize that while this system was designed with a satellite uplink in mind, it could just as easily overcome high losses on any free space QKD link.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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