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國際首例基于無人機移動平臺的量子密鑰分發

研發快訊 2024年11月21日 09:25:25來源:南京大學 17102
摘要近日,南京大學謝臻達、龔彥曉、祝世寧團隊與中國科學技術大學郭光燦、韓正甫團隊的銀振強教授、王雙教授、陳巍教授合作,在國際上率先完成基于無人機平臺的量子密鑰分發實驗,證明了利用無人機等移動平臺能夠完成實用化的光量子信息任務。

  【儀表網 研發快訊】近日,南京大學謝臻達、龔彥曉、祝世寧團隊與中國科學技術大學郭光燦、韓正甫團隊的銀振強教授、王雙教授、陳巍教授合作,在國際上率先完成基于無人機平臺的量子密鑰分發實驗,證明了利用無人機等移動平臺能夠完成實用化的光量子信息任務。在該項研究中,團隊自主研發了集成化量子密鑰分發系統、全自動小型化高精度跟蹤瞄準系統和運動狀態下的偏振控制系統,搭載于自主研發的小型多旋翼無人機平臺,完成了空地之間的量子密鑰分發,安全密鑰生成速率達到8 kbps。
 
  量子信息傳輸的最終目標是直接用量子態傳輸信息,現階段人們能夠實現的是通過量子密鑰分發(Quantum key distribution,QKD),利用量子方法實現信息加密傳輸。此前,量子密鑰分發已經通過光纖和衛星作為載體獲得實驗驗證,并逐步走向實用。但是量子密鑰分發的實際應用迫切需要將單光子直接傳輸到終端用戶的能力,這有賴于移動平臺量子網絡的實現。南京大學團隊曾在國際上率先提出利用無人機等移動平臺構建量子網絡的構想,并先后完成了基于無人機的糾纏光子分發(Natl. Sci. Rev. 2020, 7, 921)與光學中繼糾纏分發(Phys. Rev. Lett. 2021, 126, 020503)的實驗驗證,這些工作證明通過無人機進行量子態傳輸是可行的,但是基于無人機移動平臺的量子密鑰分發尚待實驗驗證。
 
  想要基于無人機移動平臺實現量子密鑰分發,系統的重量、體積、穩定性等方面面臨多項技術挑戰。研究者們通過若干核心技術的原創設計與研發成功解決了所有挑戰,實現了首例無人機與地面站之間的量子密鑰分發,實驗的流程見圖1。
 
圖1 基于無人機的量子密鑰分發示意圖
 
  研發的核心技術與系統包括:
 
  (1)集成化量子密鑰分發系統
 
  該系統主要由一對可機載QKD發射模塊與便攜式QKD接收模塊組成。不同于常規的桌面級系統,該系統中的重要光學元件均采用微光學技術研發,并與相關控制電學元件封裝在同一個PCB板之上。封裝后的發射模塊體積僅179×179×60 mm3,重量1.5 kg。
 
  (2)全自動自由空間跟蹤瞄準系統
 
  該系統由一對收發一體的捕獲、指向和跟蹤(acquisition, pointing, and tracking,APT)系統組成,可以在自由空間實現光學信號從單模光纖到單模光纖的低損耗傳輸,系統重量僅5 kg。此外,系統還集成了慣性測量模塊和實時動態定位模塊,能夠在30秒內完成目標的全自動捕獲與跟瞄。
 
  (3)運動過程中的偏振控制技術
 
  面向移動平臺偏振編碼量子密鑰分發的應用需求,研究者們通過在無人機端引入額外的保偏光纖路徑,利用混合編碼的方案發展了全套無需實時校準的動中通偏振控制與保持技術。完整光路設計見圖2。
 
圖2 基于無人機的量子密鑰分發光路圖
 
  利用上述核心系統與技術,研究人員最終在相距200米的無人機與地面站之間建立了一條低損耗、高保真的光量子鏈路(鏈路損耗約9 dB),并在夜晚和照度低于3000 lx的白天成功實現了量子密鑰分發實驗演示,見圖3。夜晚實驗采集時間400秒,平均安全密鑰生成率 >8 kbps,平均誤碼率約2.28%。白天實驗采集時間200秒,平均安全密鑰生成率 >6 kbps,平均誤碼率約3.86%,見圖4。實驗結果證實了利用無人機平臺實現實用化光量子信息任務的可行性與可靠性。
 
圖3 實驗中的無人機照片
 
圖4 夜晚與白天的量子密鑰分發結果
 
  在本項工作中,研究者們自主研發了多項核心技術,實現了首例無人機和地面站之間的量子密鑰分發實驗演示。利用研發的收發一體APT技術,可以輕松的實現節點間分發距離、移動節點數量等重要指標的提升,用于實現具有復雜拓撲結構的局域量子密鑰分發網絡。未來,通過進一步的技術發展,有望基于固定翼高空無人機實現廣域量子密鑰分發,實現全時全方位覆蓋的移動量子互聯。相關研究成果以“Experimental demonstration of drone-based quantum key distribution” 為題發表于《Physical Review Letters》雜志上。
 
  南京大學電子科學與工程學院博士后田曉慧和物理學院博士生楊然為該論文的共同第一作者,南京大學物理學院劉華穎研究員、龔彥曉教授和電子科學與工程學院謝臻達教授為論文的共同通信作者,中國科學技術大學銀振強教授、王雙教授、陳巍教授和南智芯鏈科技(湖州)有限公司參與了該工作,南京大學祝世寧教授在該工作開展的全過程給與了重要指導。這項研究得到了國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃、江蘇省前沿引領技術基礎研究專項、南京大學卓越計劃、江蘇省卓越博士后計劃等項目的支持。

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