基于最优纠缠度的量子移动通信6G网络小区软切换策略

聂敏; 寇文翔; 卫容宇; 杨光; 张美玲; 孙爱晶; 裴昌幸

doi:doi:10.3788/LOP57.152701

激光与光电子学进展, 2020, 57 (15): 152701, 网络出版: 2020-08-04

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Cell Soft Handover Strategy for 6G Network of Quantum Mobile Communication Based on Optimal Entanglement Degree

论文大纲

聂敏 ¹寇文翔 ^1,*卫容宇 ¹杨光 ^1,2张美玲 ¹孙爱晶 ¹裴昌幸 ³

作者单位

¹ 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西西安 710121

² 西北工业大学电子与信息学院, 陕西西安 710072

³ 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室, 陕西西安 710071

量子纠缠最优纠缠度软切换移动通信平稳切换 quantum entanglement optimal entanglement degree soft handover mobile communication smooth handover

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摘要

在第六代移动通信网络(6G)中,为了解决量子移动终端在不同小区交叠区域内平稳越区切换问题,提出了基于最优纠缠度的软切换策略。通过建立移动终端Alice与当前小区A和目标小区B之间的纠缠度计算模型,分析了Alice在运动过程中,与不同小区纠缠度的变化趋势,求出最优纠缠度所对应的小区。仿真比较了硬切换与软切换的特性,结果表明,当Alice与A小区的距离增加时,两者间的纠缠度逐渐下降;当Alice逐渐靠近B小区时,Alice与目标小区B的纠缠度逐渐变大。若B小区为最优纠缠小区,在硬切换中会存在短暂的链路中断,而软切换可实现小区之间的平稳切换。证明了在6G组网中,采用最优纠缠软切换策略,能有效提高切换过程中的通信接通率。

Abstract

In the sixth generation mobile communication network (6G), in order to solve the problem of smooth handover of quantum mobile terminals in overlapping regions of different cells, this paper proposes a soft handover strategy based on optimal entanglement degree. By establishing a calculation model of the optimal entanglement degree between the mobile terminal Alice and the current cell A, and the target cell B, the change trend of entanglement between Alice and different cells is in the process of motion is analyzed, and the cell corresponding to optimal entanglement degree is obtained. Through simulation, the characteristics of hard handover and soft handover are compared. The results show that as the distance between Alice and A-cell increases, the degree of entanglement between them decreases gradually. As Alice gradually approaches B-cell, the entanglement degree between Alice and cell B increases. If the B-cell is the optimal entangled cell, there will be a short link interruption during hard handover, and soft handover can achieve smooth handover between cells. It can be seen that in the 6G networking, the optimal entanglement soft handover strategy can effectively improve the communication connection rate during the handover process.

1 引言

第五代移动通信技术(5G)^[1]因具有速率高、容量大、时延低等优点,世界各国都已投入5G网络的组网建设中。由于移动通信空中接口的开放性,不可避免地会导致信息传输的安全性问题^[2-4]。为提高移动通信网络空中接口信息的安全性,将量子卫星通信^[5-6]中信息传输的安全性高、覆盖面广、可实现无缝切换等优点,与5G网络相结合,构成具有组网灵活、空地一体、信息安全保密性强等特点的第六代移动通信网络(6G),是未来移动通信网络的发展趋势。

6G量子移动通信网络,是一种崭新的移动通信方式,它结合了量子保密通信与经典移动通信技术的优点,可解决空中接口的信息安全性问题,同时量子移动通信^[7]具有的安全性和高效性是经典移动通信无法比拟的。陈鹏等^[8-10]在自由空间中完成了百公里级的量子隐形传输和纠缠分发实验,为远距离量子保密通信奠定了基础。2016年,中国发射了举世瞩目的第一颗量子通信卫星墨子号,之后,中国科学院宣布墨子号成功实现了星地高速量子密钥分发^[11-13]、量子纠缠分发和量子隐形传态三个目标。为了研究量子移动通信的组网技术,王志等^[14]定义了一种与角度有关且操作性强的纠缠度模型,计算分析了移动用户在各扇区的切换算法。连涛等^[15]在文献[ 14]的基础上进行了相关仿真分析。王志等^[16]基于纠缠度和距离的关系,提出了相邻小区的切换策略。上述技术都属于硬切换,在切换过程中,移动终端需要先与当前基站断开链路,然后再与目标基站建立通信链路,存在瞬间中断现象,可能会导致切换失败、通话中断,降低了移动终端与基站间的切换成功率。而在软切换过程中,移动用户先与目标基站建立链路后,确认新链路的通信指标满足要求,即信噪比达到阈值后,再断开与原基站间的连接,使移动终端与基站始终保持高质量的连接。

迄今为止,尚未展开对6G量子移动通信网络中相邻小区软切换策略的相关研究。因此,本文提出了一种基于最优纠缠度的相邻小区软切换策略。仿真结果表明,该策略可以满足6G通信质量的要求,相比硬切换策略,基于最优纠缠度的相邻小区软切换策略有效提升了小区边缘的信道质量,为量子移动通信网络相关技术提供了理论参考,也为移动通信系统的发展奠定了基础。

2 单量子态信道随距离的演化分析

量子纠缠度可表示为^[17]

E = S (ρ_{M}) = S (ρ_{N}) = - tr (ρ_{M} lo g_{2} ρ_{M}), (1)

式中,ρ_M为子系统M的约化密度矩阵,ρ_N为子系统N的约化密度矩阵,tr为矩阵的迹,S(ρ_N)为冯诺依曼熵函数,子系统M的约化密度矩阵可表示为^[17]

ρ_{M} = t r_{N} (ρ_{MN}), (2)

式中,ρ_MN为子系统M与子系统N共同作用的约化密度矩阵,tr_N为对子系统N取迹。假设选用量子态|φ>₁作为量子信道进行通信,|ε>₀为自然空间背景噪声初始状态,随距离的演化,量子态可表示为

| φ >_{1} = \overset{l}{\int_{0}} \sum_{i} \sqrt[]{p_{i}} | z > | ε >_{0} d l = \sum_{i} \sqrt[]{p_{i}} | z > | ε >_{a}, (3)

式中,|z>为Hilbert空间中的完备基, $\sqrt[]{p_{i}}$ 为约化密度矩阵的非零特征值,i为约化密度矩阵中非零特征值的个数,|ε>_a为量子态|φ>₁与自然空间背景噪声|ε>₀的作用结果,l为量子态在信道中的传输距离。在该信道下,量子信息传输会受到严重影响。

设在自然空间背景噪声干扰下,量子位在t时刻以概率P_t从|1>态跃迁到|0>态,则量子态的约化密度矩阵随传输距离的变化最终演变为

ρ = (\begin{array}{l} ρ_{00} + [1 - (1 - p_{t})^{l}] ρ_{11} & {(\sqrt[]{1 - p_{t}})}^{l} ρ_{01} \\ {(\sqrt[]{1 - p_{t}})}^{l} ρ_{10} & (1 - p_{t})^{l} ρ_{11} \end{array}), (4)

自然空间背景噪声干扰下量子信号的传输能量衰减可表示为^[18]

E_{s} = E_{1} \exp (- δ_{n} l), (5)

式中,E_s为量子态初态|φ>₁与背景噪声|ε>₀在传输距离s后形成的量子态|φ>₁'的能量,E₁为量子态|φ>₁的初始能量,δ_n为背景噪声影响因子,n为不同的环境。根据文献[ 19],令

χ (l) = \frac{E_{s}}{E_{1}} = \exp (- δ_{n} l), (6)

则存在自然空间背景干扰时,光量子的丢失概率为

ζ = \frac{2^{\frac{H 2 [χ (l)]}{1 - χ (l)}}}{1 + 2^{\frac{H 2 [χ (l)]}{1 - χ (l)}}} - \frac{χ (l)}{\{1 + 2^{\frac{H 2 [χ (l)]}{1 - χ (l)}}\} [1 - χ (l)]}, (7)

式中,H₂(χ)为二元香农熵,表示信息量的度量以及不确定性的大小。设量子移动终端的探测效率为η_det,不受干扰条件下的计数率为ξ,则量子误码率可表示为

M_{φ} = \frac{ξ + [1 - χ (l)]}{[ξ + χ (l) (1 - ξ)]} \times \frac{1}{η_{\det}} 。 (8)

根据米散射理论得到自然环境下消光系数为

A_{x} = \sum_{i} \frac{π}{4} c_{i} \int_{0}^{r} D_{i}^{2} \cdot N (D_{i}) \cdot Q_{i} (m, x) d D_{i}, (9)

式中,c_i为自然环境各粒子的比例,r_max为粒子最大半径,Q_i(m,x)为各粒子的消光因子,m为平均复折射率,x为尺寸系数,N(D_i)为各粒子的空间分布,D_i为各粒子的平均粒径。可以看出,自然环境下消光系数与大气中不同粒子的组成及空间分布等因素相关。在无人区中,气候变化频繁且经常伴有沙尘天气,因此网络应根据气候变化做出相应的调整。

量子光信号传输时的链路衰减A可表示为

A = 10 \times l \times A_{x} \times \lg e, (10)

式中,e为自然底数。可以发现,链路衰减A与光量子传输距离l成正比,分析可得,在自然环境中,单量子态信道参数随距离的增大影响较大。因此,在量子移动通信网络中,若用户在小区的边缘时,信道质量较低。如何在用户进行越区切换时,提高信道纠缠度,具有重要的研究意义。

3 量子移动通信软切换策略

为解决上述问题,通过建立量子移动终端与基站的纠缠度数学模型,提出了基于最优纠缠度的量子移动通信相邻小区软切换策略。

3.1 量子移动终端纠缠度模型

用三个扇区划分量子移动基站,如图1所示。其中,原点o为基站所在位置,Alice为量子移动终端,处于k点,θ为Alice和o点的连线与第一扇区零度角边界线的夹角,即ok和og的夹角,r为Alice到基站中心o的水平距离,h为Alice的高度,H为量子基站的高度(假设相邻小区量子基站等高),α_i为一个很小并接近于零的系数,i为三个扇区之一。

图 1. 量子基站扇区纠缠度模型

Fig. 1. Model of the quantum base station sector entanglement degree

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由于纠缠度和角度有密不可分的关系,则量子移动终端与量子移动基站三个扇区之间的纠缠度可表示为^[20-23]

\begin{array}{l} E_{m 1} = |\cos [θ - \frac{π}{3} - \frac{π + α_{1}}{6} δ (θ) + \frac{π + α_{1}}{6} δ (θ - \frac{2}{3} π)]| / R, (0 \leq θ \leq \frac{2}{3} π), (11) \\ E_{m_{2}} = |\cos [θ - \frac{π + α_{2}}{6} δ (θ - \frac{2}{3} π) + \frac{π + α_{2}}{6} δ (θ - \frac{4}{3} π)]| / R, (\frac{2}{3} π \leq θ \leq \frac{4}{3} π), (12) \\ E_{m 3} = |\cos [θ - \frac{5}{3} π - \frac{π + α_{3}}{6} δ (θ - \frac{4}{3} π) + \frac{π + α_{3}}{6} δ (θ - 2 π)]| / R, (\frac{4}{3} π \leq θ \leq 2 π), (13) \\ R = 2 \times \sqrt[]{r^{2} + {|h - H|}^{2}} 。 (14) \end{array}

对第一扇区的纠缠度E_m₁与距离r和角度θ进行仿真,结果如图2所示。可以发现,当角度θ固定时,纠缠度随距离r的增加而减小;当距离r固定时,纠缠度随角度θ的增大,先增大后减少,且纠缠度在π/3 rad处达到最大(1/R),在0,2π/3 rad处最小,几乎为零。这表明纠缠度和距离成反比,且在各扇区中θ取中间值时纠缠度最大,在扇区边界处的纠缠度最小。

图 2. 纠缠度与扇区角度、距离之间的关系

Fig. 2. Relationship between entanglement degree and sector angle, distance

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3.2 6G量子移动通信蜂窝网络软切换模型

6G量子移动通信蜂窝网络模型如图3所示。设量子移动终端Alice呼叫Bob时,Alice处于A小区,Bob处于D小区,保持静止。当Alice开始运动后,不断计算周围小区基站与自己的纠缠度,并上报给基站子系统,基站子系统根据纠缠度是否达到阈值,判决Alice是否需要切换,以及向哪个小区切换。当Alice从A小区移动到B小区,Alice与B小区中基站的距离逐渐减小,而与周围小区基站的距离逐渐增大,此时Alice与B小区的纠缠度逐渐变大,当纠缠度达到一定阈值(Alice刚进入B小区)时,网络向Alice发出切换指令,启动软切换。Alice多次向目标小区B发送切换命令,直到成功接入目标小区B,此时Alice同时与A、B小区建立连接,直到Alice与A小区的纠缠度小于一定阈值(Alice离开A小区边界)时,Alice与基站A断开连接。

图 3. Alice和Bob位置图及Alice运动趋势

Fig. 3. Position diagram of Alice and Bob and motion direction of Alice

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具体的量子链路建立及信息交换步骤如图4所示。

图 4. 量子纠缠交换模型

Fig. 4. Model of quantum entanglement exchange

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1) 当Alice运动到A小区和B小区重叠处时,Alice同时与A小区和B小区进行连接。此时Bob与D小区进行连接。

2) 基站A制备纠缠对|ψ₁₂>,其中粒子1和粒子2是一对纠缠比特,将粒子1发送给Alice,将粒子2发送给C基站。B基站制备纠缠对|ψ₃₄>,其中粒子3和粒子4是一对纠缠比特,将粒子3发送给Alice,将粒子4发送给C基站。D基站制备纠缠对|ψ₅₆>,其中粒子5和粒子6是一对纠缠比特,将粒子5发送给Bob,将粒子6发送给C基站。

3) 为了使粒子1和粒子5、粒子3和粒子5产生两对纠缠比特,在C基站进行量子纠缠交换。以产生的纠缠比特|ψ₁₅>为例

\begin{array}{l} | ψ_{12} > = \frac{1}{\sqrt[]{2}} (| 0_{1} 1_{2} > + | 1_{1} 0_{2} >), (15) \\ | ψ_{56} > = \frac{1}{\sqrt[]{2}} (| 0_{5} 1_{6} > + | 1_{5} 0_{6} >), (16) \end{array}

式中,下标的数字为对应的粒子号,为了使粒子1和粒子5产生纠缠,首先让纠缠比特|ψ₁₂>和|ψ₅₆>构成一个复合系统,四个粒子组成的系统状态可表示为

|Ψ > = | ψ_{12} > \otimes | ψ_{56} >, (17)

式中,􀱋为张量积。对粒子2和粒子6进行Bell测量,选取的测量基为

| ψ_{26} > = \frac{1}{\sqrt[]{2}} (| 0_{2} 1_{6} > + | 1_{2} 0_{6} >) 。 (18)

投影测量基可得到

| ψ_{15} > = < ψ_{26} | (| ψ_{12} > \otimes | ψ_{56} >) = \frac{1}{\sqrt[]{2}} (| 0_{1} 1_{5} > + | 1_{1} 0_{5} >), (19)

式中,<ψ₂₆|(|ψ₁₂>􀱋|ψ₅₆>)为|ψ₂₆>和|ψ₁₂>􀱋|ψ₅₆>的内积。通过(19)式可将原本相互独立的粒子1和粒子5构成一对纠缠比特,同理粒子3和粒子5也可构成一对纠缠比特,该技术使Alice和Bob可以进行直接通信。

4 软切换和硬切换对比仿真分析

4.1 硬切换纠缠度分析

由于距离r是小区间越区切换的主要影响因素,为方便研究,设θ=π/6,此时的纠缠度可表示为

\begin{array}{l} E_{A 1} = \frac{1}{\sqrt[]{r^{2} + |h^{2} + H^{2}|}}, (20) \\ E_{B 1} = \frac{1}{\sqrt[]{{\tilde{r}}^{2} + |h^{2} + H^{2}|}}, (21) \end{array}

式中,E_A1为Alice与A小区之间的纠缠度,r为Alice和A小区的水平距离,E_B1为Alice与B小区之间的纠缠度, $\tilde{r}$ 为Alice和B小区的水平距离。

设基站高度H=34 m,单个基站覆盖半径L=1000 m,量子终端的高度h=1.7 m,且相邻基站是同等规模,与该小区的最大重叠宽度为200 m。硬切换的阈值为

E_{A 1} = E_{B 1} 。 (22)

设E为Alice的纠缠度,仿真得到E与距离r的关系如图5所示。可以发现,随Alice与A小区距离的增加,Alice离B小区越来越近。Alice的纠缠度先减小后增大,并在r=900 m处与A小区断开连接后,再与B小区建立连接,中间会有一个短暂的中断。

图 5. Alice在小区A和B之间的硬切换

Fig. 5. Hard switching of Alice between cells A and B

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4.2 软切换纠缠度分析

由于在切换区域Alice同时与A小区和B小区建立连接,定义Alice在A小区和B小区间软切换过程中的联合纠缠度为E_AB,可表示为

E_{AB} = \sqrt[]{E_{A 1}^{2} + E_{B 1}^{2}} 。 (23)

仿真得到E与距离r的关系,如图6所示,可以发现,切换阈值设定为当Alice进入B小区边界时连接B小区,离开A小区的边界时断开A小区的连接。当r为0~800 m时,Alice只和A小区建立连接,纠缠度E随距离r的增加而减少。当r为800~1000 m时,Alice开始进去B小区,此时与B小区建立连接的同时和A小区保持连接,纠缠度E在切换点会有跃变。当r为1000~1800 m时,Alice离开A小区,并与A小区断开连接,纠缠度E随距离r的增加而增加。

图 6. Alice在小区A和B之间的软切换

Fig. 6. Soft switching of Alice between cells A and B

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4.3 软切换和硬切换的比较分析

Alice在小区A和B之间的软切换和硬切换在切换区域的对比如图7所示,可以发现,当r从800 m增加到1000 m时,软切换的纠缠度E明显比硬切换高,且不存在间断点。这表明在6G量子移动通信中,软切换在纠缠度方面是明显优于硬切换的。

图 7. 两种切换方式Alice在小区A和B之间的对比

Fig. 7. Comparison of two handover methods Alice between cells A and B

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5 结论

研究了基于最优纠缠度的6G量子移动通信网络小区软切换策略,建立了基于纠缠度的切换模型,对硬切换和软切换的过程进行了比较分析。仿真结果表明,随着移动用户位置的变化,当Alice远离当前小区,逐渐进入目标小区时,Alice与当前小区的纠缠度逐渐降低,与目标小区的纠缠度逐渐增大,在两个小区交界处,软交换可以实现纠缠度的平稳切换。

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1 引言

2 单量子态信道随距离的演化分析

3 量子移动通信软切换策略

3.1 量子移动终端纠缠度模型

图 1. 量子基站扇区纠缠度模型

Fig. 1. Model of the quantum base station sector entanglement degree

图 2. 纠缠度与扇区角度、距离之间的关系

Fig. 2. Relationship between entanglement degree and sector angle, distance

图 3. Alice和Bob位置图及Alice运动趋势

Fig. 3. Position diagram of Alice and Bob and motion direction of Alice

图 4. 量子纠缠交换模型

Fig. 4. Model of quantum entanglement exchange

4 软切换和硬切换对比仿真分析

4.1 硬切换纠缠度分析

图 5. Alice在小区A和B之间的硬切换

Fig. 5. Hard switching of Alice between cells A and B

4.2 软切换纠缠度分析

图 6. Alice在小区A和B之间的软切换

Fig. 6. Soft switching of Alice between cells A and B

4.3 软切换和硬切换的比较分析

图 7. 两种切换方式Alice在小区A和B之间的对比

Fig. 7. Comparison of two handover methods Alice between cells A and B

5 结论

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基于最优纠缠度的量子移动通信6G网络小区软切换策略 下载： 1105次

1 引言

2 单量子态信道随距离的演化分析

3 量子移动通信软切换策略

3.1 量子移动终端纠缠度模型

图 1. 量子基站扇区纠缠度模型

Fig. 1. Model of the quantum base station sector entanglement degree

图 2. 纠缠度与扇区角度、距离之间的关系

Fig. 2. Relationship between entanglement degree and sector angle, distance

图 3. Alice和Bob位置图及Alice运动趋势

Fig. 3. Position diagram of Alice and Bob and motion direction of Alice

图 4. 量子纠缠交换模型

Fig. 4. Model of quantum entanglement exchange

4 软切换和硬切换对比仿真分析

4.1 硬切换纠缠度分析

图 5. Alice在小区A和B之间的硬切换

Fig. 5. Hard switching of Alice between cells A and B

4.2 软切换纠缠度分析

图 6. Alice在小区A和B之间的软切换

Fig. 6. Soft switching of Alice between cells A and B

4.3 软切换和硬切换的比较分析

图 7. 两种切换方式Alice在小区A和B之间的对比

Fig. 7. Comparison of two handover methods Alice between cells A and B

5 结论

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