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J-GLOBAL ID：202402258960986563   整理番号：24A0303782

ニューラルネットワークにより記録パターンの影響を考慮したSP復号の性能評価

Performance Evaluation of SP Decoding Considering the Influence of Recording Pattern Using Neural Network

著者 (4件)： 西川まどか (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  仲村泰明 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  金井靖 (新潟工科大) ,  岡本好弘 (愛媛大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 123  号： 295(MRIS2023 22-29)  ページ： 30-35 (WEB ONLY)  発行年： 2023年11月30日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は,瓦磁気記録(SMR:shingled magnetic recording)のためのLDPC(low-density parity-check)符号とSP(sum-product)復号を融合したLDPC符号化・繰返し復号化方式について検討している.中でも,繰返し復号にニューラルネットワークを適用することの有用性について示している.これまで,SP復号におけるニューラルネットワークに,パリティ検査行列上の復号対象ビットに対する行演算に関与する対数尤度比(LLR:log-likelihood ratio)を与えてLLRを評価し,その評価に基づいてLLRを更新することで効果的な繰返し復号を実現した.本検討では,SP復号におけるニューラルネットワークに,復号対象のビットおよびその隣接ビットに対するLLRを与えることにより,記録パターンに依存する雑音の影響を考慮したLLRの評価・更新を提案し,SP復号の更なる性能改善を図っている.また,復号対象のビットのLLRのみを与えられたニューラルネットワークを適用したSP復号の場合および,ニューラルネットワークを適用しないSP復号の場合と比較検討している.(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *復号化 ,  誤り訂正符号 ,  *符号化 ,  パリティ検査 ,  比率 ,  性能評価 ,  駆動機構 ,  磁気記録装置 ,  *磁気ディスク ,  *磁気記録 ,  記録密度 ,  復号器 ,  遺伝的アルゴリズム ,  SN比 ,  *シングル磁気記録 ,  低密度パリティ検査符号 ,  *記録 ,  進化的計算
準シソーラス用語： LDPC符号 ,  ハードディスク装置 ,  *繰り返し復号化 ,  対数尤度比 ,  *復号

分類 (2件)： 電子・磁気・光学記録  (NC06020F) ,  符号理論  (ND02030R)

引用文献 (12件)：

• 商務情報政策局情報産業課,“デジタルインフラ(DC等)整備に関する有識者会合中間とりまとめ 2.0,”経済産業省, https://www.meti.go.jp/press/2023/05/20230530004/20230530004-a.pdf, 参照 Oct. 27, 2023.
• R. Wood, M. Williams, A. Kavcic, and J. Miles, “The feasibility of magnetic recording at 10 terabits per square inch on conventional media,” IEEE Trans. Magn., vol.45, no.2, pp.917-923, Feb. 2009.
• R. G. Gallager, “Low-density parity-check codes,” IRE Trans. Inform. Theory, vol.IT-8, pp.21-28, Jan.1962.
• 三田誠一, 西谷卓史, 澤口秀樹, 松井一, “磁気ディスクの信号処理技術-PRML 方式の基礎と実際-,” pp.60-85, 森北出版, 東京, 2010.
• M. Nishikawa, Y. Nakamura, Y. Kanai, H. Osawa, and Y. Okamoto, “Improvement of iterative decoding with LLR modulator by neural network using magnetic transition information in SMR system, ” IEEE Trans. Magn., vol.57, no.2, 3100105, Feb. 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  記録パターン ,  復号 ,  性能評価