Resource Allocation for Satellite QKD Networks with Atmospheric Forecast
Notice bibliographique
Résumé
Quantum Key Distribution (QKD) is a foundational technology for future secure communications, and several QKD networks have been already deployed and tested around the world using optical fibers. However, these networks cannot scale in size due to the inefficiency of fiber QKD networks with increasing distances, making satellite networks a major candidate for long-distance QKD networks. In satellite QKD networks, satellites and ground stations can act as trusted relays, distributing keys between satellite-ground station pairs to serve requests among ground stations. Satellite QKD networks face fundamental challenges due the time-varying nature of the connection between ground stations and satellites, caused by both the satellite’s orbital movement and fluctuating atmospheric attenuation. Thus, it is necessary to design novel schemes to dynamically allocate resources for satellite QKD networks that adapt to evolving network conditions in different time intervals. In this work, we investigate the problem of resource allocation in satellite QKD networks taking into account the changing key generation rates, calculated according to evolving weather conditions and satellite visibility. We first model the achievable key rate of connections between satellite and ground stations under different weather conditions, which is used as an input for optimization. We formulate a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model to allocate resources in satellite QKD networks, which decides both link assignments (i.e., deciding which ground to connect to for satellites) and the appropriate routing path for the trusted relay. In addition, the MILP models multiple timeslots and considers keys stored in the quantum key pool (QKP), allowing keys generated during low-load periods to be used later during high-load periods. Moreover, we propose to decide the link configuration with heuristic algorithms and then utilize ILP to decide the appropriate routing path for the trusted relay, which significantly reduces the execution time. The numerical results show that incorporating link configuration within the ILP achieves up to 20% more total served keys compared to heuristicbased baseline approaches, but with an execution time up to 700x longer.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».