1、早在1991年，Bennett與Brassard等人就已完成了量子密鑰分發(fā)(quantum keydistribution QKD)的演示實驗。近年來，量子保密通信迅速地發(fā)展，已經(jīng)成為了一門相對成熟的學(xué)科。相比于經(jīng)典信息學(xué)，量子信息學(xué)有著絕對的優(yōu)勢和前景。量子密鑰分發(fā)逐漸從實驗室研究走向?qū)嵱没沟眯畔⒌陌踩珎鬟f有了根本性的突破。量子保密通信與經(jīng)典保密通信相同的是，需隨機數(shù)用于密鑰生成和輔助計算，因此隨機數(shù)的性能在通信安全中起著關(guān)鍵性的

2、作用。在密鑰消耗較高的通信，或者遠(yuǎn)距離的量子通信中，要求較高的信號發(fā)射頻率，因此隨機數(shù)需要有與信號發(fā)射頻率相匹配的產(chǎn)生速率。
　　 除了在保密通信中的應(yīng)用，隨機數(shù)還用于各種算法建模、游戲、商務(wù)等方面。隨著高科技的發(fā)展，對隨機數(shù)性能的要求也越來越高。傳統(tǒng)偽隨機數(shù)由于其本身具有可預(yù)測性的缺陷，在很多應(yīng)用中都已經(jīng)不能滿足需求。對真隨機數(shù)的研究越來越重要，尤其是高速真隨機數(shù)發(fā)生器的研究。
　　 真隨機數(shù)是基于物理隨機現(xiàn)象產(chǎn)生的隨

3、機數(shù)，是不可預(yù)測的，比如電子學(xué)噪聲、光子輻射時間、核衰變時間等。本文實現(xiàn)了基于數(shù)字電路抖動真隨機數(shù)發(fā)生器和基于光量子效應(yīng)的量子隨機數(shù)發(fā)生器，均能產(chǎn)生統(tǒng)計分布好，且具有不可預(yù)測性的真隨機數(shù)?；诙秳拥恼骐S機數(shù)發(fā)生器的熵源為高速震蕩環(huán)的隨機抖動，由電子學(xué)噪聲引起，是物理隨機現(xiàn)象。量子隨機數(shù)發(fā)生器的熵源為單光子到達(dá)探測器在時間上的隨機性，是光的量子隨機性。這兩者產(chǎn)生的隨機數(shù)都有完全不可預(yù)測性，但是在實際數(shù)據(jù)的提取中，受提取方法的影響，數(shù)據(jù)會有

4、一些缺陷，不能達(dá)到非常好的統(tǒng)計分布。
　　 統(tǒng)計分布不夠理想，或者說存在某些特定缺陷，是物理隨機數(shù)發(fā)生器普遍存在的一個問題。后處理方法能讓隨機數(shù)具有更好的統(tǒng)計分布，而從信息熵的角度來說則是增加數(shù)據(jù)的熵。本文的另一部分是對隨機數(shù)后處理方法進(jìn)行討論，并在FPGA(Field--Programmable Gate Array)中實現(xiàn)了三種高速后處理算法。這三種后處理方法各有其優(yōu)缺點，可用于需求不同的場合，針對不同的隨機數(shù)發(fā)生器數(shù)據(jù)進(jìn)行

5、后處理。
　　 判斷一個數(shù)據(jù)序列是否是性能很好的真隨機數(shù)，除了對隨機數(shù)發(fā)生器本身進(jìn)行分析外，更為直接的方法就是用各種成熟的隨機數(shù)測試軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。本文對幾種常用的隨機數(shù)測試軟件進(jìn)行了較為系統(tǒng)的介紹，對其優(yōu)劣進(jìn)行了討論和比較。
　　 量子計算機具有超強的計算能力，量子計算機的問世或許會對以往所有隨機數(shù)發(fā)生器構(gòu)成威脅，只有量子隨機數(shù)才能抵抗量子計算機的攻擊。因此，對量子隨機數(shù)的研究非常必要。
　　 本論文主要工