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该研究团队提出了一个基于无人机平台的轨道角动量编码BB84量子密钥分发理论框架。通过建立统一信道模型，该框架能够量化分析柯尔莫哥洛夫湍流、指向偏差和有限孔径截断效应导致的多模串扰及其引发的量子误码率。采用弱真空诱骗态方案，研究人员推导出了包含统计涨落、探测器暗计数、效率失配和纠错信息泄露等因素的可组合有限长密钥生成率下界。 为应对非稳态飞行条件下的性能波动，该工作创新性地引入了一个轻量级物理信息学习模块，通过融合物理先验知识与实测链路统计特征，实现了有效脉冲分类、损坏数据剔除和解码策略推荐。该团队详细阐述了完整的评估流程，包括无人机系统架构、湍流驱动的量子误码率分布图、诱骗态优化、有限长密钥规模效应以及人工智能校准指标。仿真结果表明，在中等湍流强度和毫弧度级指向抖动条件下，所提出的人工智能辅助方法能在保持可组合安全性的同时，将密钥生成率提升10%至30%。