[发明专利]基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法

权利要求书

1.一种基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据离散调制CV-QKD协议，使用光强、传输距离、额外噪声这三个参数计算出训练集的数据；将训练集数据中一部分数据作为测试集；

S2：使用训练集对LGBM网络进行训练；

S3：然后采用测试集的数据对LGBM网络进行测试，测试得到预测的码率值，当预测的码率值与标签相差超过0.1的测试数据占测试集数据的比例小于等于百分之十，则LGBM网络训练完成，进行下一步；反之，重新进行S2；

S4：将训练好的LGBM网络用于实际模拟过程，实验测出参数后，进行输入LGBM网络，得到码率对应的结果。

2.根据权利要求1所述的基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，训练集中一次训练的数据以及测试集中一次测试的数据均包括28个特征参数作为输入，一个标签作为输出。

3.根据权利要求2所述的基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法，其特征在于：所述28个特征参数中16个来自于用光强、传输距离、额外噪声计算出来的对于半正定矩阵ρ_AB的约束，另外12个来源于半正定矩阵ρ_AB的非对角元；令为产生算子，为消灭算子，分别代表作用在ρ_B^x上的期望，ρ_B^x表示发送端对ρ_AB做完|xx|的测量后接收端的态，|xx|是测到x对应的态的测量算符；x为0、1、2、3，其分别代表发送α,-α,iα,-iα四个相干态，α表示光的振幅，p_x表示发送相应光的概率。

4.根据权利要求1所述的基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法，其特征在于：所述步骤S2中，LGBM网络的决策树数目设定为两棵，每棵树的叶子数设定为六片，树的深度设定为三层。

5.根据权利要求1所述的基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法，其特征在于：所述步骤S2中，LGBM网络的损失函数采用平方误差函数。

6.一种实现如权利要求1-5任何一项所述的基于LGBM的离散调制CV-QKD协议码率预测方法的系统，其特征在于，包括：

训练数据生成模块：用于产生训练对应离散调制CV-QKD协议的LGBM网络的训练集和测试集；

LGBM网络训练模块：用于训练并完善预测码率的LGBM网络，确保离散调制CV-QKD的无条件安全性得到保证；

码率预测模块：使用训练完成的LGBM网络在具体的通信或实验过程中预测离散调制CV-QKD协议的码率值。