物理不克隆函数（Physically Unclonable Functions,PUFs）因集成电路不可控的随机工艺制造差异具有不可预测、无法克隆的特性,可以用于密钥生成与安全认证。PUFs响应中存在随机噪声,为了确保每次生成的密钥完全相同,模糊提取算法被广泛应用。在模糊提取算法中,密钥生成需要随机数。然而,传统的模糊提取算法框架对随机数的处理存在不足:一是外部注入随机数存在被记录的安全隐患;二是内部实现随机数发生器将消耗较多的硬件资源。本文在模糊提取算法框架中复用PUFs实现真随机数发生器（True Random Number Generator,TRNG）,从而避免外部注入随机数。TRNG通过复用PUFs实现,因此本文给出的改进方案仅额外消耗较少的硬件资源。此外,标准双稳态环PUFs（Bistable Ring PUFs,BR-PUFs）具有过长的建立时间（128位标准BR-PUFs的平均建立时间为23.08us）,这限制了其在密钥生成场景的应用。本文将标准BR-PUFs的长反相器环截成多个短反相器环,从而减小建立时间。实验结果表明改进型BR-PUFs的建立时间仅为20ns,且其随机性、可靠性和唯一性均有明显提升。最后,基于改进型模糊提取算法框架与改进型BR-PUFs实现密钥生成系统。本文设计的密钥生成系统基于Xilinx LX110T FPGA开发板实现,整个系统消耗970个SLICEL以及6个块RAM,且最大时钟频率可以达到127.081MHz。实验结果表明TRNG的吞吐量为23.8Mbps,且通过了NIST随机性测试。密钥的理论错误拒绝率（False Rejection Rate,FRR）达到1.7257×10^-12,且测试了超过120万个密钥中错误密钥的个数为0。该密钥生成系统实现了密钥生成器与TRNG的结合,当没有密钥请求时,TRNG可以生成真随机数供其他安全应用使用,因此其具有广泛的应用前景。