单一基窃听方式下B92协议的安全性研究

从概率论和信息论两个角度对单一基窃听方式下B92协议的安全性进行了研究,得出了最佳窃听角度和信源概率分布之间的关系;以马尔柯夫串联信道模型计算了Alice和Eve之间及Alice和Bob之间的信息量,并与广义量子测量窃听进行了比较,结果表明,Eve采用单一基窃听不仅能以较高概率猜中Alice发出的量子态,并且能获得较高平均互信息.得出的结论为合法通信者的安全通信和对窃听者的检测提供了标准.     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

量子反常霍尔效应及其应用前景

最近,由中国科学家领衔的团队首次观测到了量子反常霍尔效应,这是物理学领域的重要发现,并可能对信息技术进步产生巨大影响.文章介绍霍尔效应、量子霍尔效应及量子反常霍尔效应的概念和内涵,分析量子反常霍尔效应可能的应用,思考其发现对科学研究的启发.     

量子信息研究概述

文章介绍了量子信息研究发展沿革,分析量子信息研究的重点领域,提出了我国量子信息研究未来展望。     

新一代惯性导航技术——量子导航

针对卫星导航系统所面临的问题,国际上新近提出了基于原子量子效应的高精度惯性导航技术,即量子导航。文章介绍了量子导航的提出和系统构成,对惯性传感单元所包含的原子陀螺仪、原子加速度计和原子钟的国内外研究进展进行了阐述,最后对这一新型的惯性导航技术进行了总结,并对其发展前景进行了展望。     

五位量子纠错码的各种形式

在各种量子纠错方案中五位量子纠错码被讨论得最多,本文按照正交条件,用图表对各种错误形式进行分类,再利用图表的直观性和对称性提供了一个较方便地找出５位量子纠错码各种形式的方法。     

变“庞然大物”为“掌中宝”的生力军——纳米技术

纳米是一个长度单位,1纳米等于十亿分之一米。纳米技术是指在0.1～100纳米尺度的空间内操纵原子或分子,实现从原子级尺寸开始完整地组装物质的技术。它也被称为“分子制造技术”,是20世纪90年代出现的一门新兴技术。纳米技术涉及纳米电子学、纳米材料学、纳米制造技术、纳米生物学、纳米显微学和纳米机械加工技术等领域,是一门多学科交叉的综合性技术。许多外国科学家认为:纳米技术正像20世纪70年代引起信息革命的微电子技术的出现和应用所产生的巨大影响一样,将创造人们想象不到的诸多奇迹,成为21世纪信息时代的核心技术。因此,纳米技术一…     

逆向调制光通信技术

逆向调制光通信是一种新型的自由空间光通信技术,与传统的自由空间光通信系统不同,它采用光学逆向调制器作为调制器件,实现信息传输。文章介绍了逆向调制光通信的国内外研究现状,分析了逆向调制光通信系统的链路预算,并总结了逆向调制器的原理和分类,最后讨论了逆向调制光通信技术的发展趋势。     

卫星遥测数据相关性知识发现方法

为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。     

基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法

针对二维熵法阈值分割中精度和时间性能较差的问题,提出了基于改进二维熵-量子遗传算法的多阈值图像分割方法。定义了二维阈值量子染色体的编码方式,解决了传统遗传算法优化二维最大指数熵阈值过程中速度慢、多样性小的缺点;在产生阈值解时,提出了半随机策略来代替传统的完全随机策略,加快寻优速度;改进了量子门旋转角度方式,提出了一种新的自适应旋转角度的方法,提高了算法的精度和收敛速度。并进行了分割实验和SAR图像变化检测实验。结果表明:该方法比基于一维熵的图像分割算法具有更高的抗噪性;其寻优速度较完全随机产生阈值解的量子遗传算法提高了3倍～5倍;避免了算法发散或过早收敛。与其他基于阈值分割的变化检测算法相比,性能更好。