基于Si3N4 微環混沌光頻梳的Tbit/s并行實時物理隨機數方案*

2024-05-13 02:00:00王永博唐曦趙樂涵張鑫鄧進吳正茂楊俊波周恒吳加貴夏光瓊

物理學報 2024年8期

關鍵詞：實驗

王永博唐曦趙樂涵張鑫鄧進吳正茂楊俊波周恒吳加貴? 夏光瓊??

1) (西南大學物理科學與技術學院,重慶 400715)

2) (西南大學,微納結構光電子學重慶市重點實驗室,重慶 400715)

3) (電子科技大學,光纖傳感與通信教育部重點實驗室,成都 610097)

4) (國防科技大學物質與材料科學實驗中心,長沙 410073)

本文結合片上Si3N4 超高Q 微環的混沌光頻梳和高速現場可編程門陣列,提出并實驗驗證了一種超高速的并行實時物理隨機數方案.結果表明,Si3N4 超高Q 微環實驗得到的光頻梳齒包含數百個信道,通過調節Si3N4 微環的工作狀態使其處于光學混沌態,從而成為性能優良的物理熵源.采用現場可編程門陣列(FPGA) 板載的多位模數轉換器,對濾波后頻梳的光混沌信號進行離散采樣量化,生成8 位二進制比特流.對該比特流進行實時的自延遲異或處理,并保留4 位最低有效位,實驗最終實現了單信道實時速率達5 Gbits/s 的合格物理隨機比特流.結合實驗中數目達294 的混沌光頻梳齒,本方案的并行實時隨機數的吞吐量可望達到1.74 Tbits/s.這些結果可為實時物理隨機數源提供集成、超高速的新可選方案.

1 引言

混沌系統有對初值極度敏感、宏觀不可預測性等特點,因此在私人通信、抗干擾傳感、強化學習、密鑰分發、多輸入多輸出 (MIMO) 雷達和隨機調制連續波 (RMCW) 激光雷達等領域都有廣泛的應用潛力[1-8].近年來,激光混沌因其具有隨機波動大、帶寬高、易獲取等優點,特別適合作為熵源,因此在高速物理隨機數 (PRN) 生成領域備受關注[9-26].

近年來,相關研究工作多關注于通過優化光源性能,增強輸出混沌激光的帶寬來提升PRN 的生成速率.目前已報道的混沌激光熵源帶寬已高達50 GHz 以上,通過大帶寬光電探測器和示波器進行采樣量化后,可產生離線速率為640 Gbits/s 的PRN[13].然而需要指出的是,單一通道的PRN 輸出速率上限較易受制于系統硬件瓶頸,為了獲得更高的數據吞吐量,文獻[14—18]報道了通過使用多光源組合實現系統并行化輸出的方案.這些方案大都為離線方案,盡管能夠將PRN 的離線生成速率提高到Tbits/s 量級,但并行通道數量較少且系統架構相對復雜,不利于實現實時PRN 的高速穩定輸出.最近,我們注意到混沌光頻梳[27,28]有潛力解決上述問題.混沌光頻梳具有高度非線性和復雜動力學特性,其每個梳齒都表現出混沌態振蕩,通過波分復用技術將每個梳齒信道提取出來,從而能夠獲得大規模并行輸出的混沌熵源.這為PRN 并行化生成方案提供了巨大的便利.

本文提出并實驗驗證了一種基于Si3N4混沌光頻梳的超高速并行PRN 實時產生方案.在微環芯片上可以同時輸出數百個波長通道,且每個通道均進入混沌態.通過濾波后提取單信道的混沌信號作為熵源,采用8 位模數轉換器 (ADC) 對其采樣量化后生成初始比特序列.隨后用現場可編程門陣列 (FPGA) 對初始比特序列進行延時異或(XOR) 處理[29]并保留4 位最低有效位 (LSB),最終生成單信道速率為5 Gbits/s 的實時PRN.實驗中,通過高速ADC 實時采樣,將復雜混沌信號量化為實時比特流.隨后,獲得的原始比特流通過FPGA 進行實時邏輯處理和變換,最終以高速隨機比特流或碼型圖的形式實時輸出[30,31].由于實驗得到的混沌光頻梳的梳齒信道數高達294 根,因此可以生成數據吞吐量高達1.74 Tbits/s (5 Gbits/s×294=1.47 Tbits/s) 的并行實時PRN.該方案產生的實時PRN 具有良好的統計特性,能夠通過NIST SP 800-22 統計檢驗套件的全部測試項目.本文工作有望極大提升PRN 發生器的實時數據吞吐量,在大規模MIMO 等前沿技術領域有廣泛的應用價值.

2 基于微梳的大規模并行混沌信號生成

基于混沌光頻梳結合FPGA 產生并行實時PRN 的實驗裝置如圖1(a)所示.在實驗中,可調諧半導體激光器作為泵浦激光源,將連續的泵浦光注入到微諧振器來產生混沌光頻梳.如圖1(b)所示,實驗所用為圓形的Si3N4微環,其自由光譜范圍 (free spectral range,FSR) 值約為100 GHz,則對應微環直徑約為400 μm.如圖1(d)所示,環在1550 nm 的色散曲線接近零,這有利于產生寬帶光頻梳[32,33].進一步如圖1(e)的冷腔傳輸曲線所示,在微環1550 nm 附近的模式線寬約0.0007 nm,則其負載Q值根據估算公式Q==1550 nm/0.0007 nm≈2.2×106.Si3N4材料具有足夠的光學非線性使頻率梳齒達到混沌態[34].較高的泵浦光能量可以使諧振腔生成數量龐大的混沌光梳齒.因此將輸出泵浦光的功率通過摻鉺光纖放大器(EDFA) 放大到32 dBm,通過準直鏡使能量進入微環內,對應的微腔的片上功率 (即on-chip power)約為29.75 dBm.在環中,由于高Q環的儲能作用,環中光強度可超過Si3N4材料的非線性閾值而激發顯著的Kerr 非線性效應.在這個過程中,Kerr效應還會引發相位調制和頻率漂移,導致不同梳齒間的調制不穩定行為[33].當泵浦光波長不斷靠近微環的本證諧振波長值時,調制不穩定行為越來越強烈,而最終得到大量的并行的混沌光頻梳齒.在測量過程中,須采用溫度控制器保證微諧振器的溫度穩定在37.5 ℃.在穩定的溫度條件下,光頻梳幅值波動總體平穩、輸出功率保持恒定.此外,可利用光纖布拉格光柵 (FBG) 抑制泵浦光所在梳齒高度,使附近各梳齒的能量分布盡可能均衡.

隨后,通過多路分配器對產生的光頻梳進行濾波,將濾波后各個波長的梳齒分別輸入到光電探測器中轉化為混沌電信號.通過采樣頻率為1.25 GHz的ADC 對熵源信號采樣量化為初始比特序列后,利用FPGA 對序列進行自延遲異或處理并保留4 位最低有效位,最終實現實時PRN 輸出.圖1(c)呈現的是FPGA 的電路板 (5SGXEA7K2F40C2N),是由Altrea 公司生產的Stratix?V GX 系列的板卡.板卡包含的資源豐富,其中有可配置邏輯塊(CLB) 234720 個,總RAM 位數為59939840 位以及可用I/O 數為696 個.板卡的最高數據速率能力為12.5 Gb/s.在圖1(d)中,通過超高分辨率布里淵光譜分析儀 (BOSA),可以直觀觀察到光頻梳整體呈梯形狀,覆蓋范圍從O 波段到L 波段,重復頻率為100 GHz,覆蓋1430 —1675 nm 的數百個波長通道,信噪比可達60 dBm.圖1(d)中C 波段的梳齒能量分布較高,功率變化相對不明顯.為了詳細觀察光頻梳的梳齒,圖1(e)中展示了部分C波段的光譜放大視圖,其覆蓋波長范圍從1535 nm到1565 nm,自由光譜范圍小于0.8 nm.

3 光頻梳混沌特性分析

為了詳細討論各梳齒的混沌特性,從混沌頻率梳中分別濾出多個波長的梳齒進行分析.圖2 展示了對不同波長的梳齒進行濾波處理的結果,通過各梳齒信道的輸出光譜、時間序列以及時間序列對應的自相關曲線來分析混沌信號的質量.圖2(a1)展示了1536.33 nm 處的梳齒的光譜細節.通過圖示發現,梳齒的光譜明顯展寬呈現混沌態特征.梳齒的時域信號如圖2(b1)所示,由于腔內場經歷了時空混沌,時間序列的振幅抖動迅速而劇烈,呈現無序特征.圖2(c1)給出了與圖2(b1)中時間序列對應的自相關曲線.我們注意到自相關曲線并未出現明顯的時延特征峰值.這表明該混沌信號沒有明顯的弱周期成分,統計特性較好,能夠作為高質量的混沌熵源.此外,我們也對波長在1540.94,1541.33和1551.32 nm 的混沌梳齒分別進行了分析,如圖2中第2 行—第4 行所示.上述表明,所有梳齒均處于混沌態輸出,且未含有時延特征.其中需要說明的是,在各混沌梳齒中,與泵浦對稱的梳齒間存在由四波混頻引起的相關性[35],因此在進一步的實時隨機數提取過程中,應規避這些具有顯著相關性的梳齒.

圖2 不同波長單信道梳齒的光譜、對應的時間序列和時間序列的自相關(a1),(b1),(c1) 1536.33 nm;(a2),(b2),(c2)1540.94 nm,其中藍色曲線表示混沌態,灰色曲線表示穩定態;(a3),(b3),(c3) 1541.33 nm;(a4),(b4),(c4) 1551.32 nmFig.2.The spectrum of a single optical frequency comb with different wavelengths,the corresponding time sequence,and the autocorrelation of time sequence: (a1),(b1),(c1) 1536.33 nm;(a2),(b2),(c2) 1540.94 nm,the blue curve represents the chaotic state,while the grey curve represents the stable state;(a3),(b3),(c3) 1541.33 nm;(a4),(b4),(c4) 1551.32 nm.

4 實時隨機數提取與測評

光混沌梳齒的熵源后處理方法流程如圖3(a)所示.超寬帶光頻梳通過多路分配器得到不同波長的梳齒,每個梳齒由光電探測器 (PD) 濾波和收集.集成在FPGA 板卡上的ADC 采用外部輸入時鐘信號進行時鐘同步處理,最大采樣率為1.25 G/s,FPGA 對ADC 進行實時同步控制.ADC 對混沌信號的采樣方式為并行采樣,這種方法能夠提高數據處理效率.ADC 并行采樣量化得到的8 路比特序列通過串并轉換合并為一路比特序列,FPGA將該序列分別送入兩個通道進行延時和反轉,隨后將兩組數據按位異或,隨后保留4 位最低有效位,最終生成單信道速率5 Gbits/s 實時PRN.圖3(b)展示了熵源信號經采樣量化后的統計特性分布情況.可以看出在8 位的采樣量化下,熵源信號的柱狀圖呈類高斯曲線狀分布,且存在明顯的非對稱性.圖3(c)展示了經過4-LSB 處理后的比特序列生成的二維黑白圖像,圖像大小為1000 × 1000.在圖像中,我們使用白點表示比特位“1”,使用黑點表示比特位“0”,在這張二維圖像中黑白點的分布均勻,無明顯規律性紋理.圖3(d)展示的是經后處理的隨機比特序列直方圖.如圖所示,保留4 位最低有效位的情況下生成數據序列的直方圖分布十分均衡,這有利于PRN 的生成.實驗得到PRN生成的實時碼型圖和對應的細節圖如圖3(e)所示,通過碼型圖可以看出,PRN 的生成速率為5 Gbits/s,碼型圖正負電壓分布對稱,峰峰值電壓為1.2 V.圖3(f)給出與碼型圖對應的眼圖.如圖所示,眼圖打開良好,表明生成的實時PRN 序列性能良好.

圖3 實時隨機位的生成(a)混沌梳齒熵源實時后處理流程圖;(b) 熵源采樣量化后序列的直方圖;(c) 4-LSB 處理下比特序列前1 M 點的二維圖,格式為1000×1000,其中位“1”和位“0”分別轉換為白點和黑點;(d) 提取的4-LSB 分布直方圖;(e) 隨機比特的碼型圖;(f) 隨機比特對應的眼圖Fig.3.Generation of real-time random bits: (a)Flow chart of real-time post-processing for the entropy source of chaotic comb tooth;(b) entropy source sampled and quantized sequence histograms;(c) two-dimensional graph generated the first 1 M points in the bits sequence under 4-LSB processing in the form of 1000×1000,where bits“1”and bits“0”are converted into white and black dots,respectively;(d) histograms of distribution of the extracted 4-LSB;(e) temporal waveforms of random bits;(f) eye diagram of random bits.

基于各信道混沌熵源最終生成的PRN 還必須通過NIST SP 800-22 統計檢驗套件的評估,以確保輸出隨機數的質量達標.圖4 展示了隨機選擇的波長為1536,1540,1541,1551 nm 的4 個梳齒的混沌輸出作為熵源所生成的PRN 統計檢驗結果,后處理均保留了4 位最低有效位.4 個梳齒所生成的PRN 均完全通過了NIST 套件的全部15 項測試.由于本文中所述光頻梳在1430—1675 nm 范圍內含有294 個處于混沌態的梳齒,這些梳齒的輸出經濾波提取后作為獨立的混沌熵源,因此該實驗系統所生成的實時PRN 的數據吞吐量上限有望達到1.74 Tbits/s (5 Gbits/s×294=1.47 Tbits/s).

圖4 保留4-LSB 下,波長在1536,1540,1541,1551 nm 的混沌梳齒輸出所產生的PRN 的NIST 測試結果Fig.4.Results of NIST tests for PRN generated by the output signals of chaotic comb tooth with wavelength of 1536,1540,1541,and 1551 nm under 4-LSB reservation.

5 結論