| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-02-20 13:30
畳み込みニューラルネットワークによる多値記録ホログラムメモリー再生信号の復調手法の検討
○片野祐太郎・室井哲彦・木下延博・石井紀彦（NHK） |
| 抄録 |
（和） |
大容量，高転送速度，長期保存性という特徴を持つホログラムメモリーは，次世代のアーカイブ用光記録メディアとして期待されている．さらなる性能向上に向けて，記録再生に使用する二次元変調パターン（ページデータ）を従来の二値から多値化する手法が有効である一方で，ノイズによる復調エラーが生じやすくなる．本稿では，振幅多値変調信号の復調手法について検討した．二値変調信号において高精度な復調を可能とした畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を多値変調信号に応用することで，従来用いられる硬判定手法に対して，復調誤りを1/10に低減できることをシミュレーションで確認した． |
| （英） |
Holographic data storage (HDS) is a promising next generation archival memory with large capacity, high data-transfer rate, and longevity. We can improve the data capacity and the throughput by multi-level modulation code instead of the conventional binary code. However, the higher noise tolerance is required to capture the gray scale level accurately. In this work, we considered the demodulation method of multi-level data in HDS. Compared with the conventional hard decision method, convolutional neural network (CNN) which learned the noise characteristics could demodulate the reproduced data accurately and the bit error rate decreased to about 1/10. |
| キーワード |
（和） |
ホログラムメモリー / 多値変調 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） |
Holographic data storage / Multi-level modulation / Convolutional neural network / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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