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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121012631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511507121.X，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法是由袁昊;陈玉玲;何忠祥;罗运;孙静设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法，包括向计算机系统输入量子信道原始观测数据，提取每步量子特征向量；堆叠成二维矩阵经卷积神经网络得空间‑时间表示；结合双向长短期记忆网络与注意力机制获时序清洁特征；提取关联量子信道特征及噪声统计量，执行异常检测与纠错预测；输入两者用近端策略优化算法调整传输距离与协议参数；结合调整参数构建饱和噪声信道模型，纠错并隐私放大生成最终安全密钥。旨在充分结合量子特征感知、深度序列建模与强化学习优化机制，通过构建高维量子特征映射并进行标准化、滤波与异常值处理，实现对量子信道原始观测的鲁棒特征提取。

本发明授权一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能量子通信网络的量子感知智能密钥分发方法，其特征在于，包括以下步骤： 向计算机系统输入量子信道原始观测数据，计算每个量子比特或光子的信息并进行预处理，提取得到每一时间步的量子特征向量； 将所述量子特征向量的时间序列特征按时间堆叠成二维特征映射矩阵，输入卷积神经网络提取时间维与特征维局部相关性，得到作为空间-时间表示的量子特征序列； 利用所述量子特征序列构建序列嵌入矩阵，经双向长短期记忆网络捕获长程时间依赖得前向与反向隐状态表示，引入注意力机制加权不同时间步特征，融合卷积特征与加权特征得到时序清洁特征； 通过卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制联合提取时序清洁特征关联的量子信道特征，统计该量子信道特征对应的噪声数据及纠错预测误差概率形成噪声统计量，执行异常检测任务和纠错预测任务得到异常检测值和纠错掩码； 向计算机系统输入所述量子信道特征与噪声统计量，通过近端策略优化算法动态调整传输距离与协议参数； 计算机系统结合调整后的传输距离与协议参数，利用量子信道特征与噪声统计量构建饱和噪声信道模型，利用生成的异常检测值与纠错掩码对原始密钥序列纠错得到纠错密钥，采用通用哈希函数对纠错密钥执行隐私放大生成最终安全密钥； 在通过近端策略优化算法动态调整传输距离与协议参数时，系统利异常检测值与纠错掩码动态调整物理和协议参数，实现多节点的吞吐量与安全性平衡；包括： RL智能体收集个QKD节点的聚合状态： 表示在时刻t中，节点N的平均相干性度量；是在时刻t节点N的量子密钥分发过程中的平均量子比特错误率；表示节点N在时刻t上的平均信噪比；表示在时间窗口[t-L,t-1]内，对节点N所执行的控制动作进行的平均计算；表示在时刻t上节点N的错误发生概率的平均值，其中，错误指模型的预测值与节点实际测量得到的真实量子态值之间的偏差；表示节点N在时间窗口[t-L,t-1]内的动作序列； 每个节点根据网络协同策略调整局部参数，包括发射强度调制方差、编码率纠错等级、块长度以及隐私放大参数； 奖励函数综合节点间的量子态保真度、网络异常抑制效果及吞吐量： 其中，为信息协调效率，双方互信息，为窃听者上界，表示折扣因子,表示在量子通信过程中，信号在节点i上从发送端到接收端所经历的时间延迟量，是奖励函数中的权重系数，用于调节延迟对总奖励的影响，为安全阈值违背指示量，用于表征节点i的当前运行状态是否超出预设的安全通信条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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