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J-GLOBAL ID：202202254876730835   整理番号：22A0977108

SMRシステムにおけるニューラルネットワーク検出器の性能評価に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on Performance Evaluation With Neural Network Detector in SMR System

著者 (4件)： Nishikawa M. (Graduate School of Science and Engineering, Ehime University, Matsuyama, Japan) ,  Nakamura Y. (Graduate School of Science and Engineering, Ehime University, Matsuyama, Japan) ,  Kanai Y. (Department of Engineering, Niigata Institute of Technology, Kashiwazaki, Japan) ,  Okamoto Y. (Graduate School of Science and Engineering, Ehime University, Matsuyama, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Magnetics  (IEEE Transactions on Magnetics)
巻： 58  号： 4  ページ： ROMBUNNO.3200505.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0339B  ISSN： 0018-9464  CODEN： IEMGAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは以前に,シュリング磁気記録(SMR)システムにおける低密度パリティ検査(LDPC)符号化と反復復号化システムへのニューラルネットワーク検出器(NND)を適用した。本研究では,計算機シミュレーションにより新しいNNDを用いた反復復号化の性能を評価する。従来のNNDは,二次元有限インパルス応答(TD-FIR)フィルタ出力と和積(SP)復号器出力から記録されたシーケンスの信頼性として対数尤度比(LLR)を得るが,SP復号器入力と復号化結果の差を考慮するために,新しいNNDはSP復号器入力を加えることによってLLRを見つける。さらに,新しいNNDは反復復号システムにおける事後確率(APP)復号器とほとんど同じ効果をもたらすことを明らかにした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 磁気記録 ,  符号化 ,  計算機シミュレーション ,  信頼性 ,  *ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  比率 ,  事後確率 ,  復号化 ,  検出器 ,  二次元 ,  性能評価
準シソーラス用語： LDPC ,  反復復号化 ,  有限インパルス応答 ,  対数尤度比 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： SMR ,  ニューラルネットワーク ,  検出器 ,  性能評価 ,  研究