CN115599344A - 基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片 - Google Patents

基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，包括相连接的光学芯片和电学芯片；所述光学芯片包括放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD；所述电学芯片包括放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA；所述放大自发辐射ASE噪声光源、光电探测器PD、放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA依次连接。本发明通过采用宽带ASE噪声光信号，在很宽的频率范围内具备平坦频谱，无需复杂干涉光路和反馈控制，只需结合高速探测和采集即可生成高速随机数。同时，通过光电集成封装将光学芯片、电学芯片实现集成化设计，提高系统的稳定性同时实现系统的芯片化。

Description

基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片
技术领域
本发明涉及随机数产生方案技术领域，具体而言，涉及一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片。
背景技术
随机数在各种应用中发挥着至关重要的作用，例如随机建模、统计抽样、计算仿真、密码学、信息安全、量子保密通信等领域。
依据随机数的产生手段不同，随机数发生器主要分为两大类：伪随机数发生器和物理随机数发生器。通常，伪随机数发生器利用随机种子和确定性数学算法产生随机序列，已广泛用于数值模拟、统计抽样等领域。但是，由于算法函数的确定性和可预测性，伪随机数不适合应用于对随机性、安全性有较高要求的领域，例如密码和信息安全系统。相对的，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，具有不可预测性。目前，物理随机数发生器主要包括：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。
其中，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描述，但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(Quantum Random Number Generator，QRNG)基于量子物理系统内在的随机性，理论上产生信息论安全的不可预测、无穷长随机序列，是目前最接近理想真随机的随机数产生技术。此外，其随机数产生速率可达100Gbps量级，远高于传统方案。
近年来，QRNG技术在生成速率方面已得到了极大提高，但现有成果主要基于离散光电器件搭建，普遍存在尺寸大、成本高、稳定性差等问题，大大限制了其应用场景。因此，小型化、芯片化是QRNG技术的必然发展趋势。
目前，随着光子集成技术的发展，已经可以实现耦合器、干涉仪、光电探测器等系列光学器件一体化集成，为提升QRNG的集成度和实用性提供了切实可行的解决方案。
发明内容
本发明旨在提供一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，通过采用宽带ASE噪声光信号，在很宽的频率范围内具备平坦频谱，无需复杂干涉光路和反馈控制，只需结合高速探测和采集即可生成高速随机数。同时，通过光电集成封装将光学芯片、电学芯片实现集成化设计，提高系统的稳定性同时实现系统的芯片化。
本发明提供的一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，包括相连接的光学芯片和电学芯片；
所述光学芯片包括放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD；所述电学芯片包括放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA；
所述放大自发辐射ASE噪声光源、光电探测器PD、放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA依次连接。
进一步的，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由超辐射发光二极管裸片或半导体光放大器裸片提供；
所述光电探测器PD由低暗电流、高带宽、高响应度的光电探测器裸片提供；
通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD混合集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
进一步的，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由磷化铟基底上生长超辐射发光二极管或半导体光放大器提供；
光电探测器PD采用铟镓砷外延技术，在光子芯片上生长出高带宽、低暗电流的光电探测器；
放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD之间采用光学波导连接，通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD异质集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
进一步的，所述电学芯片的实现包括：
放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA采用通用器件直接集成到电学芯片上，形成所述电学芯片。
进一步的，所述光学芯片和电学芯片采用系统级封装的光电集成技术实现混合封装，构成光电集成量子随机数发生器芯片。
上述基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，包括：
放大自发辐射ASE噪声光源提供宽带的ASE噪声光信号；
ASE噪声光信号经过光电探测器PD转换为光电流信号；
光电流信号经过放大器AMP进行放大并转化为电压信号；该电压信号即为原始随机信号；
原始随机信号通过模数转换器ADC进行离散采样以及现场可编程门阵列FPGA进行后处理，最终生成高速、稳定的真随机序列。
进一步的，在交流耦合方式下，原始随机信号的统计分布服从均值为0、标准差为σ的高斯分布P(m)，表示为：
Figure BDA0003874858090000031
其中，m包含了量子噪声q和经典噪声e；由于量子噪声q服从均值为0、标准差为σq的高斯分布，经典噪声e服从均值为0、标准差为σe的高斯分布，则有：
Figure BDA0003874858090000041
相应量子噪声部分概率密度函数表示为：
Figure BDA0003874858090000042
通过模数转化器ADC对原始随机信号进行离散采样，获得原始随机序列Pq[X＝x]；
将原始随机序列Pq[X＝x]输入量子最小熵计算公式得到量子最小熵：
H∞(X)＝-log2(maxPq[X＝x])
现场可编程门阵列FPGA根据量子最小熵对原始随机序列Pq[X＝x]进行后处理，最终获得高速、稳定的量子随机序列。
进一步的，在实际系统测量中，通过打开放大自发辐射ASE噪声光源和关闭放大自发辐射ASE噪声光源分别获得总噪声方差σ2和经典噪声e的方差
Figure BDA0003874858090000043
进而计算得到量子噪声统计分布信息。
进一步的，现场可编程门阵列FPGA根据量子最小熵对原始随机序列Pq[X＝x]进行后处理的方法采用随机性提取方法。
进一步的，所述随机性提取方法包括截位异或或者Toeplitz矩阵。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明针对量子随机数发生器小型化、芯片化需求，提出了基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片。本发明在光学芯片上集成了放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD，电学芯片上集成了放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA，同时使用光电集成封装的方式将光学芯片、电学芯片实现一体化集成设计，大幅缩小了QRNG整体尺寸，提升了系统稳定性。同时，本发明通过采用宽带ASE噪声光信号，在很宽的频率范围内具备平坦频谱，因此只需结合高速探测和采集即可生成高速随机数。此外，本发明无需复杂干涉光路和反馈控制，进一步降低了工艺集成的难度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的结构图。
图2为本发明实施例中基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示，本实施例提出一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，包括相连接的光学芯片和电学芯片；
所述光学芯片包括放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD；所述电学芯片包括放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA；
所述放大自发辐射ASE噪声光源、光电探测器PD、放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA依次连接。
所述光学芯片和电学芯片的实现如下：
1、光学芯片
所述光学芯片有两种实现方式：
第一种，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由超辐射发光二极管裸片或半导体光放大器裸片提供；
所述光电探测器PD由低暗电流、高带宽、高响应度的光电探测器裸片提供；
通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD混合集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
第二种，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由磷化铟基底上生长超辐射发光二极管或半导体光放大器提供；
光电探测器PD采用铟镓砷外延技术，在光子芯片上生长出高带宽、低暗电流的光电探测器；
放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD之间采用光学波导连接，通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD异质集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
2、电学芯片
所述电学芯片的实现包括：
放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA采用通用器件直接集成到电学芯片上，形成所述电学芯片。
最后，所述光学芯片和电学芯片采用系统级封装等光电集成技术实现混合封装，构成光电集成量子随机数发生器芯片。
上述基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法如图2所示，包括：
放大自发辐射ASE噪声光源提供宽带的ASE噪声光信号；
ASE噪声光信号经过光电探测器PD转换为光电流信号；
光电流信号经过放大器AMP进行放大并转化为电压信号；该电压信号即为原始随机信号；
原始随机信号通过模数转换器ADC进行离散采样以及现场可编程门阵列FPGA进行后处理，最终生成高速、稳定的真随机序列。
由上可知，本发明基于典型的量子自发辐射随机现象，采用具有随机强度的放大自发辐射ASE噪声光信号，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即可获得量子随机性。同时，结合高速采样和数据后处理来生成高速随机数。
进一步的，在交流耦合方式下，原始随机信号的统计分布服从均值为0、标准差为σ的高斯分布P(m)，表示为：
Figure BDA0003874858090000071
其中，m包含了量子噪声q和经典噪声e；由于量子噪声q服从均值为0、标准差为σq的高斯分布，经典噪声e服从均值为0、标准差为σe的高斯分布，则有：
Figure BDA0003874858090000072
其中，在实际系统测量中，通过打开放大自发辐射ASE噪声光源和关闭放大自发辐射ASE噪声光源分别获得总噪声方差σ2和经典噪声e的方差
Figure BDA0003874858090000073
进而计算得到量子噪声统计分布信息。
相应量子噪声部分概率密度函数表示为：
Figure BDA0003874858090000074
通过模数转化器ADC将原始随机信号进行离散采样，获得原始随机序列Pq[X＝x]；
将原始随机序列Pq[X＝x]输入量子最小熵计算公式得到量子最小熵：
H∞(X)＝-log2(maxPq[X＝x])
现场可编程门阵列FPGA根据量子最小熵对原始随机序列Pq[X＝x]进行后处理，最终获得高速、稳定的量子随机序列。其中，后处理的方法采用随机性提取方法，如截位异或或者Toeplitz矩阵等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，其特征在于，包括相连接的光学芯片和电学芯片；
所述光学芯片包括放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD；所述电学芯片包括放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA；
所述放大自发辐射ASE噪声光源、光电探测器PD、放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA依次连接。
2.根据权利要求1所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，其特征在于，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由超辐射发光二极管裸片或半导体光放大器裸片提供；
所述光电探测器PD由低暗电流、高带宽、高响应度的光电探测器裸片提供；
通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD混合集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
3.根据权利要求1所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，其特征在于，所述光学芯片的实现包括：
放大自发辐射ASE噪声光源由磷化铟基底上生长超辐射发光二极管或半导体光放大器提供；
光电探测器PD采用铟镓砷外延技术，在光子芯片上生长出高带宽、低暗电流的光电探测器；
放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD之间采用光学波导连接，通过合理的光路设计，将放大自发辐射ASE噪声光源和光电探测器PD异质集成在所述光学芯片上，构成光学芯片。
4.根据权利要求1所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，其特征在于，所述电学芯片的实现包括：
放大器AMP、模数转换器ADC和现场可编程门阵列FPGA采用通用器件直接集成到电学芯片上，形成所述电学芯片。
5.根据权利要求1所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片，其特征在于，所述光学芯片和电学芯片采用系统级封装的光电集成技术实现混合封装，构成光电集成量子随机数发生器芯片。
6.一种如权利要求1-5任一项所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，其特征在于，包括：
放大自发辐射ASE噪声光源提供宽带的ASE噪声光信号；
ASE噪声光信号经过光电探测器PD转换为光电流信号；
光电流信号经过放大器AMP进行放大并转化为电压信号；该电压信号即为原始随机信号；
原始随机信号通过模数转换器ADC进行离散采样以及现场可编程门阵列FPGA进行后处理，最终生成高速、稳定的真随机序列。
7.根据权利要求6所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，其特征在于，在交流耦合方式下，原始随机信号的统计分布服从均值为0、标准差为σ的高斯分布P(m)，表示为：
Figure FDA0003874858080000021
其中，m包含了量子噪声q和经典噪声e；由于量子噪声q服从均值为0、标准差为σq的高斯分布，经典噪声e服从均值为0、标准差为σe的高斯分布，则有：
Figure FDA0003874858080000022
相应量子噪声部分概率密度函数表示为：
Figure FDA0003874858080000023
通过模数转化器ADC对原始随机信号进行离散采样，获得原始随机序列Pq[X＝x]；
将原始随机序列Pq[X＝x]输入量子最小熵计算公式得到量子最小熵：
H∞(X)＝-log2(maxPq[X＝x])
现场可编程门阵列FPGA根据量子最小熵对原始随机序列Pq[X＝x]进行后处理，最终获得高速、稳定的量子随机序列。
8.根据权利要求7所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，其特征在于，在实际系统测量中，通过打开放大自发辐射ASE噪声光源和关闭放大自发辐射ASE噪声光源分别获得总噪声方差σ2和经典噪声e的方差
Figure FDA0003874858080000031
进而计算得到量子噪声统计分布信息。
9.根据权利要求7所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，其特征在于，现场可编程门阵列FPGA根据量子最小熵对原始随机序列Pq[X＝x]进行后处理的方法采用随机性提取方法。
10.根据权利要求9所述的基于放大自发辐射噪声的光电集成量子随机数发生器芯片的工作方法，其特征在于，所述随机性提取方法包括截位异或或者Toeplitz矩阵。
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