Optimization of C-band quantum traffic coexisting with O-band classical traffic: preliminary results

技術要約：Oバンド古典通信と共存するCバンド量子通信の最適化

問題提起
大規模な量子ネットワークの展開には、専用の「ダークファイバ」を利用するのではなく、既存の電気通信用ファイバ・インフラを活用することが求められている。これは、ダークファイバの導入は非現実的であり、極めて高価であるためである。このような共伝搬シナリオにおける決定的な課題は、単一コア・単一モードファイバ内における低電力の量子信号と高電力の古典的トラフィックの共存である。このような共伝搬シナリオにおける主要な劣化要因は、自発ラマン散乱（SpRS）である。このプロセスでは、古典信号からのフォトロンが広範なスペクトルにわたって散乱され、共伝搬する量子信号のスペクトル帯域内に落下するノイズを生成する。ラマン散乱に関する理論モデルは存在するものの、標準的なファイバの下で観察される微細なスペクトル構造を、現実的な条件下で捉えきれないことが多い。さらに、これまでの実験的研究は、狭線幅のラボ用レーザーや空間/時間多重化アーキテクチャに依存することが多く、商用の既製品コンポーネントを使用する展開された都市型ファイバ・インフラの制約を反映していない。

手法
本研究では、標準的なシングルモードファイバ環境において、Oバンドの古典的トラフィックによって生成されるCバンドのSpRSノイズを実験的に調査している。研究は、ナポリ・フェデリコII大学のNational Quantum Internet.itテストベッドを用いて実施されている。

• 実験セットアップ: 研究者らは、1310 nm（Oバンド）で動作する商用のSFP光トランシーバ（具体的にはFinisarおよびHuaweiモジュール）を古典光源として採用した。先行研究とは異なり、空間または時間多重化は使用せず、信号は同時に共伝搬させた。
• フィルタリングとアイソレーション: 信号の純度を確保するため、Oバンド光源を分離し、帯域外成分を抑制するためにカスケード接続されたWDMフィルタを使用した。受信側では、第2のWDMカスケードがCバンドを分離し、続いて25 GHzの帯域幅を持つ狭帯域可変フィルタを使用して、ITUチャネル15から63までをスキャンした。
• 検出: SpRSフォトロンは、検出効率約80%、ダークカウント率約100 cpsを実現する、2.2 Kで動作する超伝導ナノワイヤ単一光子検出器（SNSPD）を用いて検出された。
• 変数: 都市部の様々なシナリオをシミュレートするため、異なる長さのファイバスプール（100 m、500 m、5 km）を用いて実験を行った。また、ソースへの依存性を評価するために、商用SFPと狭線幅レーザーの結果を比較した。

主要な貢献とモデリング
本研究の主要な貢献は、特定の光学的ソースに依存しない、コンパクトで予測可能なSpRSノイズのモデルを導出したことである。

• モデル: 著者らは、ソースのパワー、ファイバ長、および波長の関数としてのSpRSカウントレート（$C_{SpRS}$）のモデルを提案している：
  $$C_{SpRS}(S_{src}, \lambda, L) = S_{src} A(\lambda) \frac{e^{-\alpha_c L} - e^{-\alpha_o L}}{\alpha_o - \alpha_c}$$
  ここで、$S_{src}$ はソース依存のスケール因子であり、減衰項はOバンド（$\alpha_o$）およびCバンド（$\alpha_c$）のファイバ損失に基づく有効相互作用長を考慮している。
• スペクトルプロファイル ($A(\lambda)$): 一般化された理論モデルとは異なり、ラマン散乱係数 $A(\lambda)$ は、実験データから直接導出された4次多項式としてモデル化されている。このアプローチにより、テストベッドで観察された特定のスペクトル変動および微細構造を捉えることができる。
• 検証: モデルは、3つの異なるソース（2つの商用SFPと1つのレーザー）および複数のファイバ長に対して検証された。モデルと実験データの間の相対誤差は低く（例：500 mおよび5 kmの長さで2.7%から5.1%）、モデルの堅牢性とソースに依存しない性質が確認された。

結果

• 最適チャネルの特定: 実験データと導出されたモデルは、1535 nm（ITUチャネル44）付近のSpRSノイズにおけるスペクトル極小値を一貫して特定している。これは、1310 nmの古典的トラフィックと共伝搬する場合、チャネル44が量子信号伝送に最も適したCバンドチャネルであることを示唆している。
• フィルタリングの影響: カスケード接続されたWDMコンポーネントが、目的の信号を分離するために不可欠であることを示した。WDMの数を増やすことは挿入損失を導入するものの、カウントの変動を大幅に減少させ、残留する帯域外ノイズを効果的に抑制する。
• ソースの独立性: モデルは、異なるハードウェアメーカー（Finisar対Huawei）および異なるソースタイプ（商用SFP対狭線幅レーザー）のSpRS挙動を正常に予測し、特定のエミッタの内部アーキテクチャに関わらず、基礎となる物理的挙動が捉えられていることを証明した。
• 長さへの依存性: モデルは、ファイバ長に伴うノイズのスケーリングを正確に記述している。ラマンカウントが背景ノイズと比較して重要でない非常に短い長さ（100 m）では偏差がやや顕著であったが、全体的な傾向とスペクトル極小値の特定は信頼できるものであった。

意義
本論文は、これらの結果が、多様なファイバベースのシステムに適用可能な、パラメータに頑健なラマン散乱の記述への道を開くものであると主張している。すべての新しい構成に対して直接的なスペクトル測定を必要としない予測モデルを提供することにより、本研究は、量子と古典の共存を設計および最適化するための実用的なツールを提供する。具体的には、Oバンドの古典的トラフィックによるSpRSノイズの影響を最も受けにくい、量子割り当てのための最適なCバンドチャネルの特定を可能にする。これは、専用のダークファイバを必要とせずに、既存の都市型ファイバ・インフラ上で大規模な量子ネットワークの展開を可能にするための、根本的なステップである。