一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法及系统

1.本发明属于随机数生成技术领域，具体是涉及到一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法及系统。


背景技术：

2.随机数已经融入了现实生活中的许多应用场景中，例如密码学，模拟仿真，信息安全和彩票游戏等；通常，可以通过电阻的热噪声、振荡器的频率抖动，光子发射噪声、光子纠缠、激光相位噪声、真空波动、放大自发噪声、混沌动力学等光子随机过程来产生物理随机数。其中，利用光混沌熵源生成物理随机数产生器因其随机涨起伏大、带宽高、易于获取等优点而备受关注。
3.但是按照传统利用半导体激光器产生的光混沌熵源的方法，由于受到单信道混沌带宽的限制，随机数的生成速率已经受到采样速率的瓶颈限制。而随着高速通信大数据量的不断发展，对随机数产生器的生成速率的要求却在不断提高，因此，需要一种新的可拓展的新办法来产生随机数。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法及系统，以解决随机数生成速率较低的问题。
5.第一方面，本发明提供一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，该方法包括如下步骤：
6.利用半导体激光器产生初始泵浦光；
7.对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；
8.采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中，所述光芯片中包含多个微谐振腔；
9.调节所述半导体激光器直至所述基准泵浦光与所述微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；
10.将所述超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有所述梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；
11.对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；
12.基于所述随机比特流生成随机数序列。
13.可选的，所述对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光包括如下步骤：
14.将所述初始泵浦光输入至高功率放大器进行放大处理；
15.将放大处理后的所述初始泵浦光输入至滤波器进行滤波处理；
16.通过光纤偏振控制器调整滤波处理后的初始泵浦光的偏振状态，并输出基准泵浦光。
17.可选的，在所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合
后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中之前还包括如下步骤：
18.将预设的光芯片置于载芯片台；
19.通过温控器控制所述载芯片台的平均温度，使得所述平均温度低于37.5℃。
20.可选的，所述微谐振腔的尺寸为400um*400um，所述微谐振腔的品质因素q值为2.2m。
21.可选的，所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中包括如下步骤：
22.利用准直镜将所述基准泵浦光水平射出至反射镜；
23.通过所述反射镜将所述基准泵浦光反射至入射透镜，再通过所述入射透镜将所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中，所述光芯片中包含多个微谐振腔，所述入射透镜所在位置对齐所述微谐振腔的入射波导端口。
24.可选的，所述入射透镜置于三维调节架上，在所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中之后还包括如下步骤：
25.将所述基准泵浦光从所述光芯片中输出至出射透镜，所述出射透镜与所述微谐振腔之间的距离和所述入射透镜与所述微谐振腔之间的距离相同，所述出射透镜与所述入射透镜的透镜参数相同；
26.通过所述出射透镜将基准泵浦光由准直镜导入光纤；
27.利用光功率计检测所述光纤中所述基准泵浦光的功率。
28.可选的，所述对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流包括如下步骤：
29.将所述原始梳齿混沌数据转换为数字信号，得到原始数据；
30.对所述原始数据n阶求导，使得所述原始数据的概率分布呈现高斯分布；
31.将求导后的所述原始数据进行后数据处理，得到随机比特流。
32.可选的，所述将求导后的所述原始数据进行后数据处理，得到随机比特流包括如下步骤：
33.将求导后的所述原始数据进行量化处理，得到原始量化数据；
34.对所述原始量化数据进行自延时操作，得到延时量化数据；
35.将所述原始量化数据和所述延时量化数据进行二进制转化，生成原始数据比特流和延时数据比特流；
36.通过最低有效位的截取方式截取m位所述原始数据比特流和m位所述延时数据比特流；
37.将m位所述原始数据比特流和m位所述延时数据比特流进行异或操作，生成随机比特流。
38.可选的，对所述原始数据n阶求导的计算公式如下：
[0039][0040]
式中：d(t)表示n阶求导后的所述原始数据，i表示求和变量，c表示常数，δ表示采样周期，t表示当前时刻，d(t)表示所述原始数据。
[0041]
第二方面，本发明还提供一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法。
[0042]
本发明的有益效果是：
[0043]
本发明利用半导体激光器产生初始泵浦光；对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中；调节所述半导体激光器直至所述基准泵浦光与所述微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；将所述超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有所述梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；基于所述随机比特流生成随机数序列。由于超宽频带克尔频率梳为混沌光频梳，且具有微梳态，因此能同时分离出上百个通道的梳齿，从而可以同时对梳齿中包含的原始梳齿混沌数据进行数据处理，产生大量随机比特流，继而同时生成大量随机数序列。
附图说明
[0044]
图1为本发明中基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法的流程示意图。
[0045]
图2为本发明其中一种实施方式中波长为1560.31nm的梳齿的光谱示意图。
[0046]
图3为本发明中图2的时间序列放大示意图。
[0047]
图4为本发明其中一种实施方式中波长为1559.48nm的梳齿的光谱示意图。
[0048]
图5为本发明中图4的时间序列放大示意图。
[0049]
图6为本发明其中一种实施方式中原始数据n阶求导前的分布直方图。
[0050]
图7为本发明其中一种实施方式中原始数据n阶求导后的分布直方图。
具体实施方式
[0051]
本发明公开一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法。
[0052]
参照图1，基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法具体包括如下步骤：
[0053]
s101.利用半导体激光器产生初始泵浦光。
[0054]
其中，半导体激光器为可调半导体激光器，在本实施方式中，通过半导体激光器产生的初始泵浦光为1553.373nm的pump光源。
[0055]
s102.对初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光。
[0056]
其中，预处理包括功率放大、滤波、调整偏振等处理步骤。
[0057]
s103.采用空间自由光路耦合的方式使基准泵浦光耦合，并将耦合后的基准泵浦光输入至预设的光芯片中。
[0058]
其中，在本实施方式中，预设的光芯片尺寸为4mm*4mm，光芯片中包含多个微谐振腔，微谐振腔是一种专门设计的近零色散si3n4微环谐振，该微环有利于产生宽带克尔频率梳，而宽带克尔频率梳能够有效增强装置的稳定性。可以通过冷腔特色谱测试选择尺寸合适的谐振腔，利用1500nm至1620nm的低功率激光扫描泵浦微谐振腔，最终本实施方式中选择的微谐振腔为尺寸为400um*400um，微谐振腔的品质因素q值为2.2m。
[0059]
s104.调节半导体激光器直至基准泵浦光与微谐振腔发生非线性效应，产生超宽
频带克尔频率梳。
[0060]
其中，通过调节半导体激光器，使半导体激光器在1550nm附近扫描，直到基准泵浦光与微谐振腔发生非线性效应。超宽频带克尔频率梳的产生可以由两个非线性过程来描述。其一是基准泵浦光以及简并四波混频(four-wave mixing,fwm)将相同频率的光子转化为频率上移和频率下移的光子对，产生两侧边带；其二是非简并四波混频以上述产生的两侧边带为种子光子形成成对的边带。
[0061]
参照图2至图5，在稳定的条件下产生超宽频带克尔频率梳也更加宽阔和平坦，有着20thz带宽的超宽频带且重复频率相似，重复频率为100ghz，整个超宽频带覆盖了从1480nm至1660nm百余根梳齿。
[0062]
另外，在本实施方式中，由于基准泵浦光的能量过强，可能会影响后续步骤，因此需要接入一个光纤光栅抑制基准泵浦光。
[0063]
s105.将超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有梳齿中包含的原始梳齿混沌数据。
[0064]
其中，将超宽频带克尔频率梳输入至解复用器(demux)中，通过解复用器把每根梳齿滤出，使用多个光电探测器采集梳齿。
[0065]
s106.对原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流。
[0066]
其中，数据处理主要包括模数转换、n阶求导、量化、自延时、最低有效位截取、二进制转换、异或操作等步骤。将所有梳齿对应的原始梳齿混沌数据同时进行数据处理，可以同时得到多个随机比特流。
[0067]
s107.基于随机比特流生成随机数序列。
[0068]
其中，由于在步骤s106中可以同时得到多个随机比特流，因此在步骤s107中，可以同时根据多个随机比特流生成多个随机数序列。在本实施方式中，对随机比特流进行了nist sp 800-22标准测试，均成功通过了标准测试。可以利用伪随机数生成算法，如线性反馈移位寄存器(lfsr)算法，通过对随机比特流进行处理，生成随机数序列。也可以利用哈希函数，如sha-256算法，对随机比特流进行哈希处理，生成随机数序列。
[0069]
本实施方式的实施原理为：
[0070]
利用半导体激光器产生初始泵浦光；对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中；调节所述半导体激光器直至所述基准泵浦光与所述微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；将所述超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有所述梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；基于所述随机比特流生成随机数序列。由于超宽频带克尔频率梳为混沌光频梳，且具有微梳态，因此能同时分离出上百个通道的梳齿，从而可以同时对梳齿中包含的原始梳齿混沌数据进行数据处理，产生大量随机比特流，继而同时生成大量随机数序列。
[0071]
在其中一种实施方式中，步骤s102即对初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光具体包括如下步骤：
[0072]
将初始泵浦光输入至高功率放大器进行放大处理；
[0073]
将放大处理后的初始泵浦光输入至滤波器进行滤波处理；
[0074]
通过光纤偏振控制器调整滤波处理后的初始泵浦光的偏振状态，并输出基准泵浦光。
[0075]
在本实施方式中，可以将初始泵浦光输入至高功率放大器(edfa)中放大至32dbm，进行放大处理的目的在于，微谐振器中泵浦光能量越高时，能够产生更宽的光频梳。在泵浦光进入微谐振腔之前还需要利用1550nm滤波器进行滤波，使用进腔前滤波的方式能够有效提高光学频率梳的能量分布，减少噪声干扰。
[0076]
在其中一种实施方式中，在步骤s103即采用空间自由光路耦合的方式使基准泵浦光耦合，并将耦合后的基准泵浦光输入至预设的光芯片中之前具体还包括如下步骤：
[0077]
将预设的光芯片置于载芯片台；
[0078]
通过温控器控制载芯片台的平均温度，使得平均温度低于37.5℃。
[0079]
在本实施方式中，由于输入至光芯片中的基准泵浦光经过了放大处理，属于高能量泵浦光，为了防止光芯片在高能量泵浦光共振产生的高温条件下产生偏移，需要对光芯片进行控温。因此可以采用温控器将载芯片台的温度控制在37.5℃以下，以防止光芯片产生偏移。
[0080]
在其中一种实施方式中，步骤s103即采用空间自由光路耦合的方式使基准泵浦光耦合，并将耦合后的基准泵浦光输入至预设的光芯片中具体包括如下步骤：
[0081]
利用准直镜将基准泵浦光水平射出至反射镜；
[0082]
通过反射镜将基准泵浦光反射至入射透镜，再通过入射透镜将基准泵浦光输入至预设的光芯片中，光芯片中包含多个微谐振腔，入射透镜所在位置对齐微谐振腔的入射波导端口。
[0083]
在本实施方式中，利用准直镜将基准泵浦光水平射出，再利用反射镜将基准泵浦光入射到一个焦距为5mm的入射透镜中，由于入射透镜所在位置对齐微谐振腔的入射波导端口，因此基准泵浦光经过入射透镜后将通过入射波导端口射入微谐振腔。采用上述空间自由光路耦合方式，即自由空间光-芯片-自由空间光的耦合方式，不仅耦合方式、装置结构都较为简单，且耦合率可以提高到50％以上。
[0084]
在其中一种实施方式中，入射透镜置于三维调节架上，在采用空间自由光路耦合的方式使基准泵浦光耦合，并将耦合后的基准泵浦光输入至预设的光芯片中之后具体还包括如下步骤：
[0085]
将基准泵浦光从光芯片中输出至出射透镜，出射透镜与微谐振腔之间的距离和入射透镜与微谐振腔之间的距离相同，出射透镜与入射透镜的透镜参数相同；
[0086]
通过出射透镜将基准泵浦光由准直镜导入光纤；
[0087]
利用光功率计检测光纤中基准泵浦光的功率。
[0088]
在本实施方式中，将基准泵浦光从光芯片中输出至出射透镜将光导出，再通过准直镜将基准泵浦光导入至光纤中，利用光功率计进行功率监测，得到功率监测结果。在其中一种实施方式中，还可以根据功率监测结果计算基准泵浦光的耦合效率，基于耦合效率调节三维调节架，使得耦合效率超出预设的耦合效率阈值，当耦合效率超出耦合效率阈值时再执行步骤s104。
[0089]
在其中一种实施方式中，步骤s106即对原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流具体包括如下步骤：
[0090]
将原始梳齿混沌数据转换为数字信号，得到原始数据；
[0091]
对原始数据n阶求导，使得原始数据的概率分布呈现高斯分布；
[0092]
将求导后的原始数据进行后数据处理，得到随机比特流。
[0093]
在本实施方式中，可以使用模数转换器(adc)将原始梳齿混沌数据转换为数字信号，得到原始数据。所使用的模数转换器采样率为10g，带宽为2.5ghz。
[0094]
对原始数据n阶求导的计算公式如下：
[0095][0096]
式中：d(t)表示n阶求导后的原始数据，i表示求和变量，c表示常数，δ表示采样周期，t表示当前时刻，d(t)表示原始数据。
[0097]
参照图6和图7，由于导数函数的结果分布是高度对称的，平滑的，偏差和不相称定时的必要性问题也解决了。图6展示了原始数据的概率分布，经过n阶求导处理后，呈现标准的高斯分布，n阶求导处理后的概率分布直方图如图7所示。
[0098]
若后续采用伪随机数生成器(pseudo random number generator)生成随机数序列，对原始数据n阶求导还有利于增加采样点保留的最小有效位数(lsb)，达到提高伪随机数生成器的生产速率的效果。具体而言，每经过一次微分，都会使得原有数据增加多增加一位比特数；同时，由于信号带宽的限制，adc过高的采样速率会增加重复值的出现，影响伪随机数生成器的相关性，而通过高阶导数就可以放宽该限制，使得伪随机数生成器的速率成倍提高。
[0099]
在其中一种实施方式中，将求导后的原始数据进行后数据处理，得到随机比特流具体包括如下步骤：
[0100]
将求导后的原始数据进行量化处理，得到原始量化数据；
[0101]
对原始量化数据进行自延时操作，得到延时量化数据；
[0102]
将原始量化数据和延时量化数据进行二进制转化，生成原始数据比特流和延时数据比特流；
[0103]
通过最低有效位的截取方式截取m位原始数据比特流和m位延时数据比特流；
[0104]
将m位原始数据比特流和m位延时数据比特流进行异或操作，生成随机比特流。
[0105]
在本实施方式中，在经过求导处理后，对处理的数据进行2
n+8
量化，其中n为n阶求导处理的阶数，并且对量化后的数据进行自延时操作，再分别对原始量化数据和延时量化数据进行二进制转化生成原始数据比特流和延时数据比特流，在对上述两比特流进行m位最低有效位(lsb)截取并按位异或操作。
[0106]
其中，m位最低有效位(lsb)截取的操作通过以下示例说明：
[0107]
假设有一个8比特的比特流10101101，要进行3位lsb截取，具体操作步骤如下：
[0108]
将比特流转化为二进制数值：10101101＝173。
[0109]
将二进制数值转化为二进制数位上的数列：173＝(1,0,1,0,1,1,0,1)。
[0110]
保留数列中最低的3位二进制数位，将其余高位数位截去：(1,0,1,0,1,1,0,1)
→
(1,0,1)。
[0111]
将截取后的数列转化为二进制数值：(1,0,1)＝5。
[0112]
将二进制数值转化为比特流：5＝00000101。
[0113]
因此，对于输入的比特流10101101进行3位lsb截取后，得到的输出比特流为00000101。
[0114]
将两个比特流进行异或操作可通过以下示例说明：
[0115]
假设有两个比特流10101101和11001010，要进行按位异或操作，具体操作步骤如下：
[0116]
将两个比特流转化为二进制数值：10101101＝173，11001010＝202。
[0117]
将两个二进制数值转化为二进制数位上的数列：173＝(1,0,1,0,1,1,0,1)，202＝(1,1,0,0,1,0,1,0)。
[0118]
对两个数列的每一位进行异或运算，得到一个新的数列：(1,0,1,0,1,1,0,1)
⊕
(1,1,0,0,1,0,1,0)＝(0,1,1,0,0,1,1,1)。
[0119]
将新的数列转化为二进制数值：(0,1,1,0,0,1,1,1)＝103。
[0120]
将二进制数值转化为比特流：103＝01100111。
[0121]
因此，对于输入的比特流10101101和11001010进行按位异或操作后，得到的输出比特流为01100111。
[0122]
在其中一种实施方式中，将本发明步骤s106所生成的随机比特流进行8位最低有效位截取，并生成比特序列直方图，根据比特序列直方图可以直观反映出比特序列分布均匀。还可以对随机比特流进行统计偏差检测和自相关检测，其中统计偏差检测过程可以取8位最低有效位截取后的随机比特流，并根据以下公式计算统计偏差：
[0123][0124]
式中n为检测采样点数。根据统计偏差生成统计偏差曲线，结合统计偏差标准曲线完成随机比特流的统计偏差检测。
[0125]
自相关检测公式如下：
[0126][0127]
式中：s(t)表示混沌时间序列，δ表示时移。
[0128]
在其中一种实施方式中，可以对通过统计偏差检测以及自相关检测的随机比特流进行nist检测，评价随机比特流的统计随机性；对于nist测试的“成功”，p值应大于0.0001，比例应在0.99
±
0.0094392范围内，使用1000个1m位数据样本，显著性水平为α＝0.01。对于产生多个p值和比例的测试，随机比特流在4-lsb，5-lsb以及6-lsb的处理下都通过了nist测试，说明本发明的随机比特流是合格的。将6-lsb作为合格伪随机数生成器的条件，假设整个光梳的所有梳齿全部都能通过，则伪随机数生成器的速率将大于1.2tbit/s(100
×
6bits
×
2ghz)。
[0129]
本发明还公开一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述基于混沌光学频率梳的高速随机数产生的方法。
[0130]
本实施方式的实施原理为：
[0131]
通过程序的调取，利用半导体激光器产生初始泵浦光；对初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；采用空间自由光路耦合的方式使基准泵浦光耦合，并将耦合后的基准泵浦光输入至预设的光芯片中；调节半导体激光器直至基准泵浦光与微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；将超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；对原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；基于随机比特流生成随机数序列。由于超宽频带克尔频率梳为混沌光频梳，且具有微梳态，因此能同时分离出上百个通道的梳齿，从而可以同时对梳齿中包含的原始梳齿混沌数据进行数据处理，产生大量随机比特流，继而同时生成大量随机数序列。
[0132]
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本技术的保护范围限于这些例子；在本技术的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上的本技术中一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
[0133]
本技术中一个或多个实施例旨在涵盖落入本技术的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本技术中一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，包括如下步骤：利用半导体激光器产生初始泵浦光；对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中，所述光芯片中包含多个微谐振腔；调节所述半导体激光器直至所述基准泵浦光与所述微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；将所述超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有所述梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；基于所述随机比特流生成随机数序列。2.根据权利要求1所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所述对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光包括如下步骤：将所述初始泵浦光输入至高功率放大器进行放大处理；将放大处理后的所述初始泵浦光输入至滤波器进行滤波处理；通过光纤偏振控制器调整滤波处理后的初始泵浦光的偏振状态，并输出基准泵浦光。3.根据权利要求1所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，在所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中之前还包括如下步骤：将预设的光芯片置于载芯片台；通过温控器控制所述载芯片台的平均温度，使得所述平均温度低于37.5℃。4.根据权利要求1所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所述微谐振腔的尺寸为400um*400um，所述微谐振腔的品质因素q值为2.2m。5.根据权利要求1所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中包括如下步骤：利用准直镜将所述基准泵浦光水平射出至反射镜；通过所述反射镜将所述基准泵浦光反射至入射透镜，再通过所述入射透镜将所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中，所述光芯片中包含多个微谐振腔，所述入射透镜所在位置对齐所述微谐振腔的入射波导端口。6.根据权利要求5所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所述入射透镜置于三维调节架上，在所述采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中之后还包括如下步骤：将所述基准泵浦光从所述光芯片中输出至出射透镜，所述出射透镜与所述微谐振腔之间的距离和所述入射透镜与所述微谐振腔之间的距离相同，所述出射透镜与所述入射透镜的透镜参数相同；通过所述出射透镜将基准泵浦光由准直镜导入光纤；利用光功率计检测所述光纤中所述基准泵浦光的功率。7.根据权利要求1所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所
述对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流包括如下步骤：将所述原始梳齿混沌数据转换为数字信号，得到原始数据；对所述原始数据n阶求导，使得所述原始数据的概率分布呈现高斯分布；将求导后的所述原始数据进行后数据处理，得到随机比特流。8.根据权利要求7所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，所述将求导后的所述原始数据进行后数据处理，得到随机比特流包括如下步骤：将求导后的所述原始数据进行量化处理，得到原始量化数据；对所述原始量化数据进行自延时操作，得到延时量化数据；将所述原始量化数据和所述延时量化数据进行二进制转化，生成原始数据比特流和延时数据比特流；通过最低有效位的截取方式截取m位所述原始数据比特流和m位所述延时数据比特流；将m位所述原始数据比特流和m位所述延时数据比特流进行异或操作，生成随机比特流。9.根据权利要求7所述的基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法，其特征在于，对所述原始数据n阶求导的计算公式如下：式中：表示n阶求导后的所述原始数据，i表示求和变量，c表示常数，表示采样周期，t表示当前时刻，表示所述原始数据。10.一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任意一项所述的方法。

技术总结
本发明提供一种基于混沌光学频率梳的高速随机数产生方法及系统，该方法包括如下步骤：利用半导体激光器产生初始泵浦光；对所述初始泵浦光进行预处理，输出基准泵浦光；采用空间自由光路耦合的方式使所述基准泵浦光耦合，并将耦合后的所述基准泵浦光输入至预设的光芯片中；调节所述半导体激光器直至所述基准泵浦光与所述微谐振腔发生非线性效应，产生超宽频带克尔频率梳；将所述超宽频带克尔频率梳输入至解复用器中分离梳齿，并采集所有所述梳齿中包含的原始梳齿混沌数据；对所述原始梳齿混沌数据进行数据处理，得到随机比特流；基于所述随机比特流生成随机数序列。本发明具有同时输出上百个通道的熵源，并同时产生大量的随机数的效果。机数的效果。机数的效果。


技术研发人员：吴加贵 胡煜棋 杨俊波 吴钇麓 吴正茂 夏光琼
受保护的技术使用者：西南大学
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/8/13