湖南大学廖骎获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于量子k近邻算法的连续变量量子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：CN116318655B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310033932.5，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发方法是由廖骎;刘婕妤设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发方法，包括发送端制备带标签的离散调制相干态并发送接收端；接收端进行测量和特征提取并将特征编码到量子态中；接收端使用一部分相干态作为训练集和测试集训练量子k近邻算法分类器模型；发送端制备不带标签的离散调制相干态并发送给接收端；接收端进行测量和特征提取并将提取到的特征编码到量子态中；接收端采用量子k近邻算法分类器模型对待分类样本集进行预测完成相干态预测的过程；接收端进行若干轮预测，得到一串原始密钥；接收端和发送端进行后处理并得到密钥，完成基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发。本发明方法密钥率更高、安全性更好且可靠性更高。
本发明授权基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发方法，包括如下步骤： S1.发送端制备带标签的离散调制相干态，并发送给接收端； S2.接收端对接收到的相干态进行测量和特征提取，并将提取到的特征编码到量子态中，这些带标签的相干态称为训练样本集； S3.接收端使用一部分相干态分别作为训练集和测试集，用于训练合适的量子k近邻算法分类器模型，完成相干态学习过程； S4.发送端制备不带标签的离散调制相干态，并发送给接收端； S5.接收端对接收到的相干态进行测量和特征提取，并将提取到的特征编码到量子态中，这些不带标签的相干态称为待分类样本集； S6.接收端采用训练好的量子k近邻算法分类器模型，对步骤S4得到的待分类样本集进行预测，完成相干态预测的过程； S7.接收端进行若干轮预测，得到一串原始密钥； S8.接收端和发送端进行后处理，最终得到两串相同的密钥，完成基于量子k近邻算法的连续变量量子密钥分发。
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