量子通信与网络前沿：NISQ时代算法与应用创新

《Journal of Communications and Networks》：Special issue on quantum technologies for communication systems

本专刊聚焦量子技术对通信系统的革新潜力。研究人员针对NISQ设备资源受限的现状，开展了量子优化算法、量子机器学习(QML)及量子通信网络等主题研究。成果表明，通过相位匹配简化G-QAOA参数、QNN框架实现多分类NOMA检测、无人机量子网络保真度路由协议等方法，能显著提升计算效率与系统性能。这些突破为6G网络、自动驾驶等分布式系统提供了新范式。

　　

随着经典计算逐渐逼近物理极限，量子计算以其并行处理和叠加态特性，成为突破算力瓶颈的关键路径。当前量子设备正处于"嘈杂中型量子"(NISQ)时代，仅能支持数百个物理量子比特，且易受环境噪声干扰。然而，在低地球轨道(LEO)卫星协同、自动驾驶车辆集群、6G超连接网络等复杂分布式系统中，对计算效率和安全通信的需求日益迫切。这种需求与现有量子硬件局限性形成尖锐矛盾，特别是如何在有限量子资源下实现"量子优势"——即量子算法在特定任务上超越经典算法的能力，成为学术界与工业界共同关注的焦点。

《Journal of Communications and Networks》本期特刊集中展示了五项前沿研究，分别从量子计算理论、量子通信网络、量子优化与机器学习三大维度推进该领域发展。在理论层面，Youngjin Seo等研究者发现Grover量子近似优化算法(G-QAOA)中相位匹配条件可简化3-SAT问题的优化路径；在通信应用层面，Hye Yeong Lee团队成功将量子神经网络(QNN)应用于非正交多址接入(NOMA)检测系统，而Haoran Hu等人则设计了无人机量子网络的保真度保障纠缠路由协议；在交叉应用领域，Chia-Ho Ou团队利用数字量子退火解决电动汽车充电站布局优化问题，Emily Jimin Roh则开发出多阶段量子卷积神经网络(QCNN)提升自动驾驶系统的图像分析稳定性。这些研究共同指向一个核心目标：通过算法创新最大限度挖掘NISQ设备的潜在价值，为后NISQ时代的量子技术规模化应用铺平道路。

关键技术方法包括：1) 针对3-SAT问题提出相位匹配条件简化G-QAOA参数空间；2) 构建支持最大似然(ML)、连续干扰消除(SIC)和旋转ML(RML)的QNN分类框架；3) 结合节点能量与链路脆弱性设计多尝试纠缠纯化方案；4) 将充电站布局问题映射为二次无约束二进制优化(QUBO)模型并通过量子退火求解；5) 利用李雅普诺夫优化框架动态调整多阶段QCNN模型参数。

Category 1: Quantum Computing for Computational Theory

通过分析Grover-QAOA算法在求解3-SAT问题时的相位关系，研究者提出新型相位匹配条件，使问题哈密顿量与混合哈密顿量相位对齐。该方法将变分参数数量显著降低，并进一步扩展出单角度G-QAOA架构，为组合优化问题提供更高效的量子解决方案。

Category 2: Quantum Communications and Networks

在NOMA下行链路多分类检测任务中，量子神经网络框架在不同信噪比(SNR)和功率分配系数下均展现出优异性能。同时，面向无人机量子网络提出的FGER D协议通过端到端保真度路由度量与多尝试纠缠纯化方案，在噪声环境中实现可靠的量子纠缠连接。

Category 3: Emerging Applications in Quantum Optimization and Machine Learning

将电动汽车充电站布局建模为QUBO问题后，数字量子退火算法能快速获得近最优解。而用于自动驾驶的多阶段QCNN模型，通过李雅普诺夫优化实现时间平均效率最大化与系统队列稳定性平衡，有效适应动态环境变化。

综合而言，本专刊研究成果表明：量子算法可通过参数优化策略在NISQ设备上实现计算效率的阶跃式提升；量子机器学习模型在通信信号处理与自动驾驶等场景展现出参数效率优势；量子网络协议设计需统筹考虑硬件约束与通信保真度。这些突破不仅为量子计算在通信系统的实际部署提供理论支撑，更启示经典人工智能与量子计算的融合将形成双向赋能格局——量子机器学习(QML)增强经典系统性能的同时，经典AI技术也可反哺量子软件工程与电路设计。随着2026年后NISQ时代的临近，这些早期探索将为量子技术在未来通信基础设施中的规模化应用奠定关键基石。