轨道角动量：从状态解纠缠到保密中断概率

如果在多输入多输出（MIMO）系统中，轨道角动量（OAM）复用技术的最优性与效率在实践中失效——这在技术上导致收发机自由度最大可达值显著下降——我们如何能够从理论上解决并克服它？上述挑战性问题在理论上是否可解释？本文以可重构智能表面系统为例证系统模型，考量上述挑战，并由此提出一种孟德尔随机化（MR）技术，通过该技术我们可进一步克服上述挑战。为此，本文考虑一个马尔可夫链 $\mathcal{G}-\circ-\mathcal{X}-\circ-\mathcal{Y}-\circ-\mathcal{V}$，其中 $\mathcal{G}$、$\mathcal{X}$、$\mathcal{Y}$ 和 $\mathcal{V}$ 分别表示发射设计参数、货物质量、数据检测中的误差基底以及 OAM 实现中的非正交性集合——后者由其他非最优性、扰动与低效（如大气 Kolmogorov 湍流）引起。此外，我们考虑一种未必高斯化的随机化方法，依据该方法，所得概率分布函数（PDF）是二维的，对应于关于 $\mathcal{Y}$ 的设计问题中可定义的中断概率——即表示为 $\beta_{\mathcal{X}}\theta$，其中随机化作用于 $\theta$ 作为控制输入，其应被最优地推导为 $\mathcal{X}$ 与 $\mathcal{Y}$ 之间图论关联参数，而 $\beta_{\mathcal{X}}$ 是 $\mathcal{G}$ 与暴露量 $\mathcal{X}$ 之间的关联参数。