高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法与流程

1.本发明属于量子通信领域，具体涉及一种高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法。


背景技术：

2.基于量子力学的基本定律，量子密钥分发(quantum key distribution,qkd)已经被证实可以在具有潜在攻击威胁的信道中共享一组安全密钥。因此，量子密钥分发已经成为了现今最为热门的研究内容。根据密钥信息编码和检测方法的不同，量子密钥分发可以分为离散变量量子密钥分发和连续变量量子密钥分发。连续变量量子密钥分发通过光电调制器，将密钥信息加载在光脉冲的幅值和相位上，然后在接收端执行相干检测提取相应的密钥信息。连续变量量子密钥分发可以利用现有成熟的商用光通信器件，因此其也被认为是一种更具有应用前景的量子密钥分发实现方式。
3.在连续变量量子密钥分发的实验验证时，接收端的平衡零差探测器(balanced homodyne detector,bhd)用于相干态的正交分量的测量，从而实现光电脉冲转换和信号的放大。一般情况下，探测器输出的电脉冲是清晰可辩的，而且电脉冲的峰值与正交分量的值成比例；这需要系统的脉冲重复频率远小于平衡零差探测器的带宽。目前，适用于连续变量量子密钥分发系统的平衡零差探测器的最大带宽在1ghz左右。当脉冲的重复频率不断增加时，脉冲的时间周期可能会小于平衡零差探测器的响应时间；在这种情况下，相邻电脉冲的拖尾之间会相互重叠，从而造成探测器的输出脉冲严重非线性失真。为避免上述的测量值失真的情况，目前的量子密钥分发系统的脉冲重复频率都远低于平衡零差探测器的带宽。
4.对于量子密钥分发系统而言，脉冲重复频率直接与系统的密钥比特率正相关，而较低的脉冲重复频率则意味着较低的系统密钥比特率。量子密钥分发系统的密钥比特率太低，则严重制约了量子密钥分发系统的实用化。对于给定带宽的平衡零差探测器，如果能对测量值的非线性失真进行有效地补偿，脉冲重复频率的增加能大幅度提升系统密钥比特率。但是现有的经典通信领域的非线性补偿方法均无法直接应用于量子密钥分发系统；同时，该类非线性补偿方法大多需要先验知识，容易成为量子密钥分发系统的安全漏洞；而且在较低的信噪比时，经典补偿方法的性能也较差。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种可靠性高、有效性好且实施简单方便的高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法。
6.本发明提供的这种高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法，包括如下步骤：
7.s1.搭建连续变量量子密钥分发实验系统；
8.s2.在步骤s1搭建的实验系统上，发送端以实际高速系统中能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测
器进行检测，并获取失真测量值；
9.s3.在步骤s1搭建的实验系统上，在与步骤s2相同的条件下，发送端以能够保证接收端平衡零差探测器正常检测的脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取正常测量值；
10.s4.将步骤s2得到的失真测量值和步骤s3得到的正常测量值进行一一对应，从而构建数据集；
11.s5.构建基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型；
12.s6.采用步骤s4构建的数据集对步骤s5构建的基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型进行训练和优化，从而得到非线性补偿模型；
13.s7.在实际的高速连续变量量子密钥分发系统中，采用步骤s6得到的非线性补偿模型对系统的失真测量值进行补偿。
14.步骤s1所述的连续变量量子密钥分发实验系统，具体包括发送端和接收端；发送端包括发送端激光器、发送端第一幅值调制器、发送端相位调制器、发送端任意波形发生器、发送端第二幅值调制器、发送端分束器、发送端可调衰减器和发送端偏振分束器；发送端激光器、发送端第一幅值调制器、发送端相位调制器、发送端第二幅值调制器和发送端分束器依次串联，发送端任意波形发生器的两个信号输出口分别连接发送端相位调制器和发送端第二幅值调制器；发送端分束器的本振输出端连接发送端偏振分束器的第一输入端，发送端分束器的信号输出端连接发送端可调衰减器的输入端，发送端可调衰减器的输出端连接发送端偏振分束器的第二输入端；发送端偏振分束器的输出端通过光纤信道连接接收端；接收端包括接收端偏振分束器、接收端相位调制器、接收端平衡零差探测器、接收端模数转换器和接收端后处理器；接收端偏振分束器的输入端连接光纤信道；接收端偏振分束器的本振输出端连接接收端相位调制器的输入端，接收端相位调制器的输出端连接接收端平衡零差探测器的第一输入端；接收端偏振分束器的信号输出端连接接收端平衡零差探测器的第二输入端；接收端平衡零差探测器的输出端连接接收端模数转换器的输入端；接收端模数转换器的输出端连接接收端后处理器；发送端激光器用于产生连续光信号，并输出到发送端第一幅值调制器；发送端第一幅值调制器用于将接收到的连续光信号转换为光脉冲，并输出到发送端相位调制器；发送端任意波形发生器用于根据发送端产生的高斯随机数生成调制电压信号，并输出到发送端相位调制器和发送端第二幅值调制器；发送端相位调制器用于根据接收到的调制电压信号，将密钥信息加载到接收到的光脉冲的相位上，并将调制后的光脉冲信号传输到发送端第二幅值调制器；发送端第二幅值调制器用于根据接收到的调制电压信号，将密钥信息加载到接收到的光脉冲的幅值上，并将调制后的光脉冲信号输出到发送端分束器；发送端分束器用于将接收到的光脉冲信号分成信号光和本振光，信号光通过发送端可调衰减器衰减后再输入到发送端偏振分束器，本振光则直接输入到发送端偏振分束器；发送端偏振分束器用于将接收到的信号光和本振光进行偏振复用和时间复用后，再传输到接收端；接收端偏振分束器用于将接收到的信号解复用并得到信号光和本振光，其中本振光通过接收端相位调制器进行相位选择后输入到接收端平衡零差探测器，信号光则直接输入到接收端平衡零差探测器；接收端平衡零差探测器用于将接收到的信号光和本振光转换为电脉冲信号并放大，并输入到接收端模数转换器；接收端模数转换器用于将接收到的信号转换为数字信号，并传输到接收端后处理器进行后处理。
15.步骤s2所述的在步骤s1搭建的实验系统上，发送端以实际高速系统中能够导致接收端平衡零差探测器失真的同一脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取失真测量值，具体包括如下步骤：
16.在步骤s1搭建的实验系统上，发送端先以实际高速系统中能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率将连续光转换为光脉冲信号，然后生成一组服从高斯分布的随机数，并将生成的随机数调制到光脉冲的幅值和相位上以制备相干态，并发送到接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取存在非线性失真的失真测量值；所述的能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率，具体为脉冲重复频率大于平衡零差探测器带宽的三分之一。
17.步骤s3所述的在步骤s1搭建的实验系统上，在与步骤s2相同的条件下，发送端以能够保证接收端平衡零差探测器正常检测的脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取正常测量值，具体包括如下步骤：
18.在步骤s1搭建的实验系统上，发送端先以能够保证接收端平衡零差探测器正常探测的脉冲重复频率将连续光转换成为光脉冲信号，并采用步骤s2生成的同一组随机数，将生成的随机数调制到光脉冲的幅值和相位上以制备相同的相干态序列，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行探测，并获取正常情况下的正常测量值；所述的能够保证接收端平衡零差探测器正常探测的脉冲重复频率，具体为脉冲重复频率小于平衡零差探测器带宽三分之一；
19.步骤s4所述的将步骤s2得到的失真测量值和步骤s3得到的正常测量值进行一一对应，从而构建数据集，具体包括如下步骤：
20.a.对步骤s2中探测器输出的非线性失真的电脉冲进行过采样，获得失真测量值序列；
21.b.对步骤s3中探测器输出的电脉冲进行过采样，筛选出每个脉冲周期内最大的采样值作为正常测量值序列；
22.c.将步骤a中获得的失真测量值序列，每m个失真测量向量作为数据集单个样本的输入数据；将步骤b中获得的正常测量值序列，每m/2个正常测量值作为数据集相应样本的标签数据；m为时间步；
23.d.对步骤c获得的样本进行标准化，从而将样本数据映射到区间[0,1]内；最终得到数据集。
[0024]
步骤s5所述的构建基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型，具体包括如下步骤：
[0025]
a.模型包括编码器和解码器；
[0026]
b.编码器由两层长短期记忆网络组成；第一层长短期记忆网络包括64个记忆单元，并在后面连接一个dropout层防止过拟合；第二层长短期记忆网络包括128个记忆单元，输出一个128*1的特征表示向量；
[0027]
c.解码器由长短期记忆网络和全连接层组成；解码器中的长短期记忆网络的记忆单元数量与失真测量向量的维度相同，并连接一个dropout层；解码器中全连接层的神经元数量分别为16和1，输出重构数据，从而得到补偿之后的测量值；
[0028]
d.解码器中的全连接层采用线性函数作为激活函数；
[0029]
e.训练过程中，采用如下算式作为损失函数：
[0030][0031]
式中l(y’,y)为标准化后的标签数据，y与重构数据y’的均方差；λ为惩罚因子；w为最优解的权值向量；为l2正则表达式。
[0032]
本发明提供的这种高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法，通过建立自编码器神经网路模型学习高速量子密钥分发系统中平衡零差探测器输出的非线性失真数据和正常数据的映射关系，并采用训练优化后的模型对接收端的失真测量值进行实时补偿；因此本发明方法能够在不增加系统额外器件且平衡零差探测器带宽受限的情况下，有效地对连续变量量子密钥分发系统非线性失真测量值进行补偿，从而大幅度提高脉冲重复频率，增加系统的密钥比特率，而且可靠性高、有效性好且实施简单方便。
附图说明
[0033]
图1为本发明方法的方法流程示意图。
[0034]
图2为本发明方法搭建的连续变量量子密钥分发实验系统示意图。
[0035]
图3为本发明方法的实施效果示意图。
具体实施方式
[0036]
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图：本发明提供的这种高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法，包括如下步骤：
[0037]
s1.搭建连续变量量子密钥分发实验系统；
[0038]
具体实施时，搭建的连续变量量子密钥分发实验系统如图2所示，具体包括发送端和接收端；发送端包括发送端激光器、发送端第一幅值调制器、发送端相位调制器、发送端任意波形发生器、发送端第二幅值调制器、发送端分束器、发送端可调衰减器和发送端偏振分束器；发送端激光器、发送端第一幅值调制器、发送端相位调制器、发送端第二幅值调制器和发送端分束器依次串联，发送端任意波形发生器的两个信号输出口分别连接发送端相位调制器和发送端第二幅值调制器；发送端分束器的本振输出端连接发送端偏振分束器的第一输入端，发送端分束器的信号输出端连接发送端可调衰减器的输入端，发送端可调衰减器的输出端连接发送端偏振分束器的第二输入端；发送端偏振分束器的输出端通过光纤信道连接接收端；接收端包括接收端偏振分束器、接收端相位调制器、接收端平衡零差探测器、接收端模数转换器和接收端后处理器；接收端偏振分束器的输入端连接光纤信道；接收端偏振分束器的本振输出端连接接收端相位调制器的输入端，接收端相位调制器的输出端连接接收端平衡零差探测器的第一输入端；接收端偏振分束器的信号输出端连接接收端平衡零差探测器的第二输入端；接收端平衡零差探测器的输出端连接接收端模数转换器的输入端；接收端模数转换器的输出端连接接收端后处理器；发送端激光器用于产生连续光信号，并输出到发送端第一幅值调制器；发送端第一幅值调制器用于将接收到的连续光信号转换为光脉冲，并输出到发送端相位调制器；发送端任意波形发生器用于根据发送端产生的高斯随机数生成调制电压信号，并输出到发送端相位调制器和发送端第二幅值调制器；发送端相位调制器用于根据接收到的调制电压信号，将密钥信息加载到接收到的光脉冲的
相位上，并将调制后的光脉冲信号传输到发送端第二幅值调制器；发送端第二幅值调制器用于根据接收到的调制电压信号，将密钥信息加载到接收到的光脉冲的幅值上，并将调制后的光脉冲信号输出到发送端分束器；发送端分束器用于将接收到的光脉冲信号分成信号光和本振光，信号光通过发送端可调衰减器衰减后再输入到发送端偏振分束器，本振光则直接输入到发送端偏振分束器；发送端偏振分束器用于将接收到的信号光和本振光进行偏振复用和时间复用后，再传输到接收端；接收端偏振分束器用于将接收到的信号解复用并得到信号光和本振光，其中本振光通过接收端相位调制器进行相位选择后输入到接收端平衡零差探测器，信号光则直接输入到接收端平衡零差探测器；接收端平衡零差探测器用于将接收到的信号光和本振光转换为电脉冲信号并放大，并输入到接收端模数转换器；接收端模数转换器用于将接收到的信号转换为数字信号，并传输到接收端后处理器进行后处理；
[0039]
s2.在步骤s1搭建的实验系统上，发送端以实际高速系统中能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取失真测量值；具体包括如下步骤：
[0040]
在步骤s1搭建的实验系统上，发送端先以实际高速系统中能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率将连续光转换为光脉冲信号，然后生成一组服从高斯分布的随机数，并将生成的随机数调制到光脉冲的幅值和相位上以制备相干态，并发送到接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取存在非线性失真的失真测量值；所述的能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率，具体为脉冲重复频率大于平衡零差探测器带宽的三分之一。
[0041]
s3.在步骤s1搭建的实验系统上，在与步骤s2相同的条件下，发送端以能够保证接收端平衡零差探测器正常检测的脉冲重复频率制备相干态，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测，并获取正常测量值；具体包括如下步骤：
[0042]
在步骤s1搭建的实验系统上，发送端先以能够保证接收端平衡零差探测器正常探测的脉冲重复频率将连续光转换成为光脉冲信号，并采用步骤s2生成的同一组随机数，将生成的随机数调制到光脉冲的幅值和相位上以制备相同的相干态序列，并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行探测，并获取正常情况下的正常测量值；所述的能够保证接收端平衡零差探测器正常探测的脉冲重复频率，具体为脉冲重复频率小于平衡零差探测器带宽三分之一；
[0043]
s4.将步骤s2得到的失真测量值和步骤s3得到的正常测量值进行一一对应，从而构建数据集；具体包括如下步骤：
[0044]
a.对步骤s2中探测器输出的非线性失真的电脉冲进行过采样，获得失真测量值序列；
[0045]
b.对步骤s3中探测器输出的电脉冲进行过采样，筛选出每个脉冲周期内最大的采样值作为正常测量值序列；
[0046]
c.将步骤a中获得的失真测量值序列，每m个失真测量向量作为数据集单个样本的输入数据；将步骤b中获得的正常测量值序列，每m/2个正常测量值作为数据集相应样本的标签数据；m为时间步；
[0047]
d.对步骤c获得的样本进行标准化，从而将样本数据映射到区间[0,1]内；最终得
到数据集；
[0048]
s5.构建基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型；具体包括如下步骤：
[0049]
a.模型包括编码器和解码器；
[0050]
b.编码器由两层长短期记忆网络组成；第一层长短期记忆网络包括64个记忆单元，并在后面连接一个dropout层防止过拟合；第二层长短期记忆网络包括128个记忆单元，输出一个128*1的特征表示向量；
[0051]
c.解码器由长短期记忆网络和全连接层组成；解码器中的长短期记忆网络的记忆单元数量与失真测量向量的维度相同，并连接一个dropout层；解码器中全连接层的神经元数量分别为16和1，输出重构数据，从而得到补偿之后的测量值；
[0052]
d.解码器中的全连接层采用线性函数作为激活函数；
[0053]
e.训练过程中，采用如下算式作为损失函数：
[0054][0055]
式中l(y’,y)标准化后的标签数据，y与重构数据y’的均方差；λ为惩罚因子；w为最优解的权值向量；为l2正则表达式；
[0056]
s6.采用步骤s4构建的数据集对步骤s5构建的基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型进行训练和优化，从而得到非线性补偿模型；
[0057]
s7.在实际的高速连续变量量子密钥分发系统中，采用步骤s6得到的非线性补偿模型对系统的失真测量值进行补偿。
[0058]
如图3所示则为本发明方法的实施效果示意图：从图中可以看到，本发明方法确实能够在脉冲重复频率较高的高速连续变量量子密钥分发系统中，对非线性失真的测量值进行有效补偿，训练优化后的模型能够准确地重构理想实验数据；此外，本发明方法不需要增加额外的系统器件，安全可靠、具备实际使用价值。