随机数在各个领域有着广泛的应用,如密码学与信息安全中的密钥生成和加密算法,计算机模拟与仿真中的蒙特卡洛方法和数值计算,娱乐与游戏中保证公平性和趣味性等。随着量子技术的发展,我们已经迈入了一个新的科学时代。量子计算、量子通信和量子密码学等领域取得的突破性进展为实现更高效、安全和可靠的信息处理与传输提供了新的可能性。在这个过程中,高质量的随机数扮演着举足轻重的角色。在量子密码学中,随机数被用于量子密钥分发,以实现无条件安全的通信。同时,量子技术还为生成真正的随机数提供了新的途径。量子随机数发生器(Quantum Random Number Generator,QRNG)利用量子现象,如量子纠缠和量子态的随机塌缩,可以生成具有更高随机性和不可预测性的随机数。本文主要利用基于ZYNQ的开发平台(FPGA+ARM)实现了一个基于真空涨落的量子随机数高速传输方案,并通过机器学习的方法对生成的随机数进行了性能评估,主要包括以下方面:(1)我们介绍了目前两款热门的基于ZYNQ系列的开发板:Red Pitaya和ZCU111,并对两款开发板进行了以太网传输测试。然后构建了一个基于真空涨落的QRNG,并成功搭建了相应的实验系统,经过数据采集和后处理,生成的随机数具有高度的随机性和不可预测性。在这个过程中我们利用Red Pitaya开发板,实现了处理器与硬件资源的高速数据交互。利用千兆以太网接口,借助一个轻量级网络协议栈(Lightweight IP,Lwip)完成了随机数的高速传输,并将生成的随机数上传至计算机端。(2)我们建立了一个基于Transformer的机器学习模型来量化QRNG的随机性。由于传统的检测套件主要是针对随机数序列的统计特性进行检测,但它无法检测到随机数发生器内在的设计缺陷或攻击漏洞。我们的方法不仅适用于数据量较小的量子随机数,而且可以量化其随机性。我们将基于Transformer的模型和基于LSTM的模型进行了比较,该模型比基于LSTM的模型具有更高的预测精度,而且其训练时间成本仅为后者的47%。(3)我们将整个实验装置封装进一个机箱中确保了实验装置的稳定性、安全性并且便于携带和使用。根据实验装置的尺寸和布局需求,通过3D建模设计一个大小合适的机箱并进行制作。将实验装置、开发板等关键元件固定在机箱内部,并使用合适的支架和螺丝确保它们的稳定性。为了方便设备的维护和调试,我们还在前面板预留了一些开口和接口,以便在需要时能够轻松访问其中元件。
有源可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)相比于传统无源RIS不仅可以改变信号的相位,还能实现对信号的放大。为解决集成雷达传感和无线功率传输(Integrated Radar Sensing and Wireless Power Transfer,ISWPT)系统...
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有源可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)相比于传统无源RIS不仅可以改变信号的相位,还能实现对信号的放大。为解决集成雷达传感和无线功率传输(Integrated Radar Sensing and Wireless Power Transfer,ISWPT)系统中雷达功能和功率传输功能相互制约的问题,本文研究了一种有源RIS辅助的ISWPT系统,通过联合优化基站发射波束和有源RIS的功率放大系数和反射相位,使系统的传感能力和功率传输能力同时达到最优。针对模型中存在的由于多个变量耦合导致的非凸问题,本文采用交替优化算法和半正定松弛算法来解决。大量的实验数据证明,有源RIS的引入使得ISWPT系统功率传输功能明显增强。
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