ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法技术

本发明专利技术公开了一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法，所述方法包括步骤：S1，计算ASE光源模式数M；S2，计算ASE光信号每个模式下的平均光子数；S3，计算采样电压v与光子数n的综合响应系数c；S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布和最小熵。本发明专利技术能够评估初始序列中经典电噪声占比，量化评估纯粹由量子过程产生的随机性，从而提升了输出随机序列安全性。从而提升了输出随机序列安全性。从而提升了输出随机序列安全性。

【技术实现步骤摘要】
ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法


[0001]本专利技术涉及随机数产生方案领域，更为具体的，涉及一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法。

技术介绍

[0002]随机数在博彩、统计抽样、计算仿真、密码学、信息安全、量子保密通信等领域都起到重要作用。怎样安全而可靠地产生高速、高质量的真随机数是密钥安全保护的关键，是密码学乃至信息安全的重要研究方向。
[0003]依据产生手段，当前随机数发生器产生方案主要分为两种：伪随机数发生器和物理随机数发生器。伪随机数发生器利用确定性的计算机算法产生，已广泛用于现代数字电子信息系统中。但是，由于算法具有确定性和可预测性，伪随机数不适合要求真正随机性的应用，例如，密码和信息安全系统。物理随机数发生器通过对非确定性的物理过程进行观测得到随机序列，目前物理随机数发生器分为两大类：基于经典噪声的随机数发生器和基于量子噪声的随机数发生器。基于经典噪声的随机数发生器所采用的噪声源可用经典物理学完整描述：如电子元器件的热噪声、振荡器的抖动及时钟漂移等，该类随机数发生器难以建立严格的数学模型来证明其安全性，且随机数产生速率较低。相对的，量子随机数发生器（QRNG）具有如下优势：1、随机性好，QRNG通过观测量子噪声产生高质量的随机序列，具备理论严格可证明的安全性，理论上能产生无穷长、非周期、独立同分布的真随机序列；2、产生速率高，QRNG的随机数产生速率可达100Gbps量级，远超基于经典噪声的随机数发生器。
[0004]在过去数十年里，已经提出并证明了若干种QRNG方案，包括探测光子路径，光子到达时间，光子数量分布，真空涨落，量子相位波动和放大自发辐射（ASE）噪声等。在已构建的QRNG方法中，ASE噪声方案因为结构简单且速率高，得到广泛的关注和研究。一方面，自发辐射是典型的量子随机现象，而ASE噪声是具有随机强度的自发辐射噪声信号的放大结果，可以通过光电探测器（PD）直接测量，无需复杂干涉光路和反馈控制，实用性好。另一方面，采用光纤放大器或超亮发光二极管（SLED）可以很容易地产生ASE噪声。此外，ASE噪声通常在很宽的频率范围内具备平坦频谱，因此可结合高速探测和采集系统来生成高速随机数。
[0005]基于ASE噪声的量子随机数产生方案的原理如图1所示，ASE光源产生放大自发辐射噪声光信号、高速光电探测器PD对ASE噪声光信号进行光电转换产生随机电信号、高速模数转换器ADC对随机电信号进行采样以获取原始随机序列、高速后处理模块对原始随机序列进行数据后处理以获取最终随机序列。其中，常用的数据后处理方法如截位异或、Toeplitz等均是直接基于初始序列最小熵计算进而得到最终输出的随机序列长度。在实际探测过程中，PD探测输出结果不仅包含噪声光信号引起的变化，而且还包含系统本底电噪声。因此，在计算初始序列最小熵过程中包含经典电噪声的影响，则最终随机序列仍然包含经典电噪声成分。原理上，窃听者可通过控制系统经典电噪声信息来获取最终随机序列部分信息，则系统存在安全隐患。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法，能够评估初始序列中经典电噪声占比，量化评估纯粹由量子过程产生的随机性，从而提升了输出随机序列安全性。
[0007]本专利技术的目的是通过以下方案实现的：一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，包括：ASE噪声信号产生装置，在ASE噪声信号产生装置中设有ASE光源，在每个时间窗口i内，ASE光源都会发射n
i
个光子，光子数目是服从独立同分布的随机变量；探测装置，在探测装置设有光电探测器，光电探测器探测ASE光源的光子并产生光电流i
i
，该光电流i
i
与光子数n
i
成正比，即，其中c1为光电探测器的响应系数；采样装置，在采样装置中设有模数转换器ADC，模数转换器ADC采样光电探测器的光电流并获得对应输出电压v
i
，该电压与光电流i
i
成正比，且包含经典电噪声，即，其中c2为ADC采样电路的响应系数。
[0008]一种适用ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，基于如上方案中ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，且包括如下步骤：S1，测量ASE光信号谱宽，结合系统电子学带宽，计算ASE光源模式数M；S2，测量ASE光信号输出功率P，结合探测时间窗口T以及光信号的中心波长，计算ASE光信号每个模式下的平均光子数；S3，测量不同光功率下对应的平均采样电压值，计算采样电压v与光子数n的综合响应系数c；S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布和最小熵。
[0009]进一步地，在步骤S1中，包括子步骤：按照如下公式计算ASE光源模式数M：对于光谱形状服从高斯型的ASE光信号，其模式数由偏振因子、被光电探测器实际探测到的光信号谱宽、系统电子学带宽直接决定；其中，系统为偏振光时，偏振因子；系统为非偏振光时，偏振因子；为误差函数；exp是指以e为底的指数函数；在该实施方案中，光信号谱宽可为光谱仪测得ASE光源的3dB带宽；系统电子学带宽取决于探测器带宽。
[0010]进一步地，在步骤S2中，包括子步骤：S21，按照如下公式计算ASE光信号每个模式下的平均光子数：对于包含个独立模式的ASE光信号，其光子数的统计分布服从玻色
‑
爱因斯坦分布：
其中为ASE噪声光源平均光子数，是伽玛函数；设ASE光源每种模式都具有相等的平均光子数，则通过光功率计测得进入光电探测器前的光功率P，则计算得到每种模式的平均光子数：其中h是普朗克常数，c是真空中的光速，是光信号的中心波长，取决于PD的探测器带宽；表示探测时间内的平均光子数，T表示探测时间窗口；S22，将M和代入步骤S21中的计算公式，则计算出在实际检验中探测到的ASE光信号的光子数理论分布；此时，ASE光信号的光子数理论分布简化为一个仅由光子数n作为自变量的函数，记为n~P(n)：。
[0011]进一步地，在步骤S3中，包括子步骤：S31，将在每个时间窗口中探测到的光子数n与相应的采样输出电压v之间的关系描述为：其中e表示检测到的电子噪声；S32，采用功率稳定的单频激光器在不同光功率下进行实验；按照如下公式计算不同光功率下的每个时间窗口的平均光子数个时间窗口的平均光子数测量不同光功率下对应的平均采样电压值；对不同光功率的、进行线性函数拟合得到综合响应系数c：。
[0012]进一步地，在步骤S4中，包括子步骤：S41，按照如下公式计算分辨率：
；；；表示向上取整，m为采集的电压值发生变化所需的最小探测光子数增量，为单个光子导致的预期增量，v
max
、v
min
分别为采样电压的最大值和最小值，length为采样电压的取值种类。
[0013]S42，在探测采样输出结果中，量子信号对应的实测电压概率分布表征为：S43，计算采样结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，其特征在于，包括：ASE噪声信号产生装置，在ASE噪声信号产生装置中设有ASE光源，在每个时间窗口i内，ASE光源都会发射n
i
个光子，光子数目是服从独立同分布的随机变量；探测装置，在探测装置设有光电探测器，光电探测器探测ASE光源的光子并产生光电流i
i
，该光电流i
i
与光子数n
i
成正比，即，其中c1为光电探测器的响应系数；采样装置，在采样装置中设有模数转换器ADC，ADC采样光电探测器的光电流并获得对应输出电压v
i
，该电压与光电流i
i
成正比，且包含经典电噪声，即，其中c2为ADC采样电路的响应系数。2.一种适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，其特征在于，基于权利要求1中ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，且包括如下步骤：S1，测量ASE光信号谱宽，结合系统电子学带宽，计算ASE光源模式数M；S2，测量ASE光信号输出功率P，结合探测时间窗口T以及光信号的中心波长，计算ASE光信号每个模式下的平均光子数；S3，测量不同光功率下对应的平均采样电压值，计算采样电压v与光子数n的综合响应系数c；S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布和最小熵。3.根据权利要求2所述的适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，其特征在于，在步骤S1中，包括子步骤：按照如下公式计算ASE光源模式数M：对于光谱形状服从高斯型的ASE光信号，其模式数由偏振因子、被光电探测器实际探测到的光信号谱宽、系统电子学带宽直接决定；其中，系统为偏振光时，偏振因子；系统为非偏振光时，偏振因子；为误差函数；exp指以e为底的指数函数。4.根据权利要求2所述的适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴梅，徐兵杰，杨杰，樊矾，刘金璐，李扬，黄伟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：