証拠

npj 量子情報第 7 巻、記事番号: 8 (2021) この記事を引用

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4 オルトメトリック

メトリクスの詳細

ツインフィールド (TF) 量子鍵配布 (QKD) は、量子中継器なしでポイントツーポイント QKD の秘密鍵レートの基本的な制限を超えることができるため、非常に魅力的です。 多くの理論的および実験的研究により、長距離通信における TFQKD の優位性が示されています。 TFQKD のこれまでのすべての実験的実装は、対称的な損失を伴う光チャネル上で行われてきました。 しかし実際には、特にネットワーク設定では、ユーザーと中間ノード間の距離は大きく異なる可能性があります。 この論文では、非対称損失のある光チャネル上で TFQKD の原理実証実験を実行します。 2 つの補償戦略、つまり (1) 非対称信号強度の適用と (2) 追加損失の追加を比較し、戦略 (1) がはるかに優れたキー レートを提供することを検証します。 さらに、損失が大きいほど、より多くのキー レートの向上を実現できます。 非対称信号強度を適用することにより、非対称チャネル損失を伴う TFQKD は、ポイントツーポイント QKD のキー レートの基本制限である 50 dB 全体損失を超えるだけでなく、全体で 56 dB で 2.918 × 10−6 もの高いキー レートを実現します。損失。 一方、56 dB 損失の場合、戦略 (2) ではキーは取得されません。 非対称チャネル損失を伴う TFQKD のキーレートの向上と長距離カバレッジの拡大により、長距離量子ネットワークにおける優位性が保証されます。

量子鍵配布 (QKD) により、リモート ユーザーは情報理論上のセキュリティを備えた秘密鍵を共有できます 1、2。 ただし、光チャネルの損失は避けられないため、長距離 QKD の達成可能な秘密鍵レートには基本的な制限が存在します。 量子中継器を使用しない場合、QKD の秘密鍵レートの上限 (本稿では中継器なし境界とも呼ばれます) は、チャネル透過率 η3,4 に比例して変化します。 注目すべきことに、ツインフィールド (TF) QKD と呼ばれる新しいタイプの QKD が提案されており 5、実際に無中継器の限界を克服できます。 TFQKD では、測定デバイス非依存 (MDI) QKD6 と同様に、2 人のユーザー (アリスとボブ) が 2 つのコヒーレント状態を信頼できない中間ノード、つまり測定を実行するチャーリーに送信します。 TFQKD は MDIQKD の 2 光子干渉ではなく 1 光子干渉を使用するため、TFQKD の秘密キー レートは \(\sqrt{\eta }\) のようにスケールされ、前例のない距離のカバー範囲が可能になります。 TFQKD7、8、9、10、11、12 の多くのバリエーションとセキュリティ分析が研究され、その後、複数の実験による実証が行われています 13、14、15、16。 最近では、TFQKD が 500 km 以上のファイバーに実装されることに成功しました 17,18。 TFQKD は、長距離 QKD に対する最も有望で実用的なソリューションの 1 つであることが示されています。

ただし、上記のすべての研究では、各ユーザーと中間ノードの間で対称的な損失がある光チャネル上の TFQKD のみが考慮されており、アリスとボブが信号を準備する際に同一の一連の演算を使用します。 ただし、チャネルの対称性に関するこの仮定は、実際にはほとんど当てはまりません。 非対称チャネルを介した TFQKD は、実際のポイントツーポイント実装だけでなく、ユーザーと中間ノード間の光距離が大きく異なる可能性があるネットワーク設定でも重要です。 たとえば、図 1 に示すように、サニャック ループのセットアップを考慮すると、複数のユーザーが同じループ上に配置され、共通のリレーを共有して、TFQKD ネットワークを実装できます。 ただし、ループ上のユーザーは当然リレーまでの距離が異なるため、非対称チャネルがこのような TFQKD ネットワーク設定の主要な特徴になります。 同様の問題は、ユーザーが中央リレーから任意の距離に配置されているスター型ネットワークにも存在します。

複数のユーザーを同じループ上に配置して、単一のリレーを介して通信できます。 ここでわかるように、任意のユーザーのペアはリレーからの距離 (チャネル損失) が大きく異なる可能性があるため、チャネルの非対称性が存在する場合でも良好なパフォーマンスを維持する TFQKD プロトコルが必要になります。 この研究では、非対称チャネルを通じて高速を維持する非対称強度の TFQKD プロトコルの実験的実装を紹介し、このようなサニャック ループ ベースの TFQKD ネットワークの実現可能性を実証します。