中科大突破百公里限制,融合量子密钥分发和光纤振动传感

1年前 (2023)发布 aixure
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导读:近日,中国科学技术大学潘建伟院士团队与济南量子技术研究院团队合作,实现了一套融合量子密钥分发和光纤振动传感的实验系统。 前述团队在完成光纤双场量子密钥分发(TF-QKD)同时,实现了658公里的远距离光纤传感,定位精度达到1公里,大幅突破了传统光纤振动…

近日,中国科学技术大学潘建伟院士团队与济南量子技术研究院团队合作,实现了一套融合量子密钥分发和光纤振动传感的实验系统。

前述团队在完成光纤双场量子密钥分发(TF-QKD)同时,实现了658公里的远距离光纤传感,定位精度达到1公里,大幅突破了传统光纤振动传感技术难以超过100公里的距离限制。相关成果以“编辑推荐”的形式发表在《物理评论快报》(Physical Review Letters),并被美国物理学会(APS)下属网站“Physics”报道。

图片来自《物理评论快报》(Physical Review Letters)

光纤振动传感以光纤作为传感器进行振动感知,通过利用单根光纤同时实现振动监测和信号传输,由于具有灵敏度高、响应快、结构简单、分布均匀等优点,在结构健康监测、油气管道泄漏监测、周界防护和地震监测等工程领域具有广泛的应用前景,因此引起了人们的广泛关注和研究。当前,光纤振动传感多使用分布式声波传感技术,其传感距离被限制在100公里以内,面临的一个重要技术挑战是如何克服距离限制,实现远距离的光纤振动传感。

量子密钥分发(QKD)则基于量子力学基本原理,结合“一次一密”的加密方式,可以实现无条件安全的保密通信。因为其重要的现实意义,QKD一直是过去几十年来国际学术界的研究热点。2018年提出的TF-QKD协议,可以突破QKD成码率的线性界限,被认为是实现超远距离光纤QKD的最优方案。然而,TF-QKD技术要求相当苛刻,需要两个远程独立激光器的单光子干涉。而光源频率微小的偏差以及光纤链路的任何波动,都会积累相位噪声而降低单光子干涉的质量。

光纤艺术图,图片来自Sono Creative/stock.adobe.com

在实际应用中,沿光纤链路的声音、振动等噪声不可避免,因此,TF-QKD实验过程中需要实时探测环境噪声引起的光纤相位变化,并对其进行实时或数据后处理补偿。一般来说,这些相位变化的信息在QKD实验结束后会被丢弃。但事实上,这些“冗余”信息反映了光纤中透射光的实时相位变化,可能来源于沿光纤链路的振动扰动或者温度漂移。通过分析这些相位变化信息,再结合振动的一些特性,即可获得振动信息并进行定位,从而实现超远距离光纤振动传感。

此次,中国科学技术大学潘建伟、张强研究组基于济南量子技术研究院王向斌提出的“发”或“不发送”TF-QKD(SNS-TF-QKD)协议,利用时频传输等关键技术,精确控制两台独立激光器(Alice和Bob)的频率。团队与中科大陈和赵东锋合作,利用附加相位参考光来估算光纤的相对相位快速漂移,恢复了加载在光纤信道上的人工可控振源产生的外部扰动,并结合中科院上海微系统所尤立星团队研制的高计数率低噪声单光子探测器,最终实现了658公里的光纤双场量子密钥分发和光纤振动传感,对链路上人工振源的扰动位置进行了定位,精度优于1公里。

SNS-TF-QKD实验的安全密钥率,图片来自论文

“我们展示了不在TF-QKD网络添加新的光纤或硬件情况下,收集振动传感数据的可能性。”张强说道。

TF-QKD实验由两个位于光纤两端的光学装置组成,分别名为Alice和Bob。每个装置产生一个随机的比特串,并将其作为光信号通过光纤发送到一个名为Charlie的中间节点,两种信号在此相互干扰,所得到的光信号随后被传输回Alice和Bob,并利用干扰结果生成一个共享密钥。

实验装置示意图,图片来自论文

研究团队表示,前述实验系统可以用来检测地震振动,其方法是安装一个压电装置,使Alice的光纤在特定位置振动,频率设置在1到1000Hz(赫兹)之间,在地震传感范围内。其振动产生的相位变化在0.9到50弧度(1弧度为57.296角度)之间,系统可以捕捉到这些变化。张强表示,地震波应该会产生更大的相位变化,在几百到几千弧度之间。团队对频率校准链路进行了类似测试,即在TF-QKD系统上用一根单独的光纤来锁定Alice和Bob激光器的频率,并使用这一链路来精确定位振动源的位置,精度为1公里。

“未来基于这项新技术的QKD网络,可以从已有光纤中提供有用的地震相关信息。”英国国家物理实验室(NPL)量子专家Giuseppe Marra说道。

通过QKD网络的振动测试结果,图片来自论文

前述成果表明,TF-QKD网络架构不仅能实现超长距离分发安全密钥,同时也能应用于超长距离振动传感,实现广域量子通信网和光纤传感网的融合,以及用于探测和定位地震。

论文第一作者为中国科学技术大学博士生陈玖朋和张驰,前述研究获得科技部、自然科学基金委、中科院、山东省和安徽省等的资助。

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