基于路径派生图的QKD光网络资源分配方案研究：面向量子密钥分发的高效协同管理

针对QKD光网络中路由、信道、密钥速率和时隙分配(RCKTA)的复杂性问题，研究人员创新性地提出路径派生图模型，通过将网络资源映射为图论顶点和边，开发了PDG-RCKTA算法。该研究解决了量子信道、QKD模块与量子密钥池(QKP)的协同优化难题，实验表明算法在USNET和NSFNET拓扑中显著提升资源利用率，为量子通信网络部署提供理论支撑。

　　

在量子计算威胁传统加密体系的时代背景下，量子密钥分发(QKD)技术凭借量子力学原理提供了绝对安全的通信方案。然而，当QKD与波分复用(WDM)技术深度融合时，光网络面临着资源管理的全新挑战——如何协调可信中继、光旁路和量子密钥池(QKP)等关键技术，成为制约量子通信实用化的瓶颈。长春理工大学计算机科学技术学院的研究团队在《Optical Fiber Technology》发表的研究，正是瞄准这一科技前沿问题展开攻坚。

研究团队创新性地构建了路径派生图(Path-Derived Graph)模型，将复杂的网络拓扑转化为可计算的图论问题。通过定义顶点属性和边约束，该模型直观呈现了量子信道、QKD模块和QKP资源间的依赖关系。基于此开发的PDG-RCKTA算法，采用动态规划与启发式搜索相结合的策略，首次实现了路由、信道、密钥速率和时隙的四维资源协同优化。关键技术突破包括：建立链路成本计算模型量化密钥速率随距离衰减的规律；设计光学旁路机制减少中间节点资源占用；开发基于QKP的动态密钥调度方案。

QKD网络相关技术
研究系统梳理了BB84协议的核心机制，指出可信中继技术通过建立可信节点突破量子信号传输距离限制，光旁路技术允许非相邻节点直接建立量子信道，而QKP技术则实现密钥资源的集中存储与动态调度。这三种技术的协同应用构成了研究的基础框架。

问题陈述与网络模型
首次明确定义了RCKTA问题的数学边界，构建了包含物理层、量子层、密钥层和应用层的四层网络架构。特别引入ITU-T标准模型，模拟了链路长度对密钥生成速率的非线性影响，为算法设计奠定理论基础。

基于路径派生图的资源分配方案
路径派生图模型将网络节点映射为顶点，链路和信道转化为带权边，通过定义"时隙可用性"、"QKP容量"等属性实现多维约束表达。PDG-RCKTA算法采用两阶段优化：先通过Dijkstra算法筛选候选路径，再基于资源冲突检测进行时隙-信道联合分配，最终输出满足密钥需求的Pareto最优解。

仿真与结果
在USNET和NSFNET拓扑的对比实验中，算法较传统RWTA方案提升密钥分配成功率23.7%，时隙利用率达82.4%。值得注意的是，在链路长度8km、QKD模块受限场景下，光学旁路技术减少中继节点消耗达40%，验证了模型的工程适用性。

这项研究的意义不仅在于解决特定技术难题，更开创了量子光网络资源管理的新范式。通过图论方法将物理约束转化为可计算问题，为后续研究提供通用框架。论文同时指出，动态场景下的资源预测、异构网络融合等方向值得进一步探索。该成果对推进量子通信网络从实验室走向规模化部署具有重要指导价值。