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远距离量子安全直接通信网络

近日,bv1946官网陈险峰团队与江西师范大学李渊华等人合作,在量子通信网络方面取得最新进展:首次提出了一种远距离量子安全直接通信网络,并且在实验中证明了它的可行性。

该研究成果实现了基于时间-能量纠缠和和频的15用户量子安全直接通信(Quantum Secure Direct Communication,QSDC)网络,该网络可使任意两个用户在40公里以上的光纤上完成量子安全直接通信,通信后的纠缠态保真度仍然大于95%,这对未来构建大规模的光纤量子网络具有重要的意义。相关论文以《15用户的量子安全直接通信网络》(A 15-user quantum secure direct communication network)为题发表在 Light Science & Applications 上。

量子通信利用量子力学原理进行信息传输和处理, 因其具有高安全、高容量等优点而逐渐发展成为一种极为重要的通信方式,这在过去的20多年中成为量子信息研究的重要内容, 具有很好的应用前景,同时处理量子信息的方法也越来越成熟。

基于此,一种新式的通信模式在2000年被提出,也就是量子安全直接通信(QSDC)协议,QSDC是指:用户之间可以直接通过安全量子通道发送秘密信息,而且在这一过程中第三方的任何攻击都无法从中获取任何有用的信息。QSDC协议因其相对简单的通信步骤而后被提出,这一通信方法减少了潜在的安全漏洞,并提供了高的安全保证,保障了量子通信的安全性和实用性。

然而在实际应用中,基于纠缠的QSDC协议无法同时区分四组编码的正交纠缠状态,这无疑也限制了QSDC在纠缠网络中的推广应用。同时,提高QSDC的应用价值并且扩大QSDC的应用范围,构建量子网络来实现多用户互联这一工作非常重要。

为此,陈险峰、李渊华课题组提出并实验实现了基于时间-能量纠缠和和频的15个用户QSDC网络,在QSDC网络中,如果任意两个用户想要直接通信,首先两个用户(用户1和用户2)将共享N对由网络处理中心分发的时间-能量纠缠态,在检测量子纠缠信道完全安全后,双方规定四种贝尔态分别编码为00,01,10和11,其中用户1对自己持有的光子分别做四种幺正操作,来实现编码过程,分别对应00,01,10和11,最后用户2通过利用和频这一非线性过程实现贝尔态测量来区分四个编码的贝尔态,从而完成信息的解码。

15个用户处于完全连接的QSDC网络中,网络处理中心将控制连接中五个子网,经过自发参量下转换过程产生单光子源并分到30个国际电信联盟通道中,利用时分复用和密集波分复用的方法,分发15对纠缠光子对,用户通过操作自己的波长通道来实现与其他用户之间的QSDC两步传输过程,如图一中所示,网络中任意两个用户之间都可以进行QSDC任务。

 

 量子网络组成 (a)由五个子网完全连接的量子网络;(b)子网中三个用户之间的互联

 

众所周知,QSDC信息传输的安全性和可靠性是量子网络中必不可少的部分。量子网络通信的安全由量子纠缠的性质得到保证,窃听者每次只能窃取纠缠粒子体系的一部分, 得不到纠缠光子对的整体状态, 从而保证了信息不泄露。对此,研究人员在QSDC中实现了逐步传输过程,并估计了双方通信量子信道的安全容量。在确认量子信道的安全性后,合法用户在通信网络中可靠地进行编码或解码操作,传递信息,如果安全传输容量低于安全阈值,则终止通信。

实验结果表明,任意两个用户可以在40公里的光纤中进行QSDC,如图二所示,网络中任意两用户共享的纠缠态保真度仍然大于95%,信息传输速率可以保持在1 Kbp/s。 实验结果也证明了所提出的量子直接通信网络的可行性与安全性。

   实验装置 (a)量子网络的物理结构;(b)通过自发参量下转换产生纠缠源的光谱;(c)和频过程

团队部分成员

值得注意的是,该项研究目前主要针对长距离纠缠网络中的QSDC,推而广之,结合最近提出的QSDC安全中继器量子网络,它将可以实现整个量子互联网上安全的端到端通信,突破通信距离的瓶颈,在未来通信中存在巨大潜力。此外,通过结合级联非线性过程的单光子频率转换也可用于实现远程网络QSDC,从而为未来实现大规模网络通信奠定了基础。

本论文通讯作者为江西师范大学李渊华教授和bv1946官网陈险峰教授。bv1946官网博士生戚展彤、黄义文和李渊华教授为论文的共同第一作者。李渊华教授2017年在bv1946官网获得博士学位(导师:陈险峰)后,在江西师范大学从事科研和教学工作,2019年2月—2021年3月在陈险峰教授研究组从事博士后(在职)研究。研究工作得到了国家重点研究计划项目(项目编号No. 2017YFA0303700),国家自然科学基金(项目编号No. 11734011、11804135、12074155)、上海市科委重大项目(项目编号 No. 2019SHZDZX01-ZX06)和中国博士后科学基金(项目编号 No. 2019M661476)的资助。

 

 

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