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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-14 11:10 TDMRにおけるニューラルネットワークLLR調整の一検討 ○西川まどか・仲村泰明（愛媛大）・金井 靖（新潟工科大）・大沢 寿・岡本好弘（愛媛大）  MRIS2019-8 エレソ技報アーカイブへのリンク：MRIS2019-8 |
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| 抄録 | （和） | 二次元磁気記録(TDMR : two-dimensional magnetic recording)を想定した瓦磁気記録(SMR : shingled magnetic recording)のための信号処理方式としてLDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式について検討している．これまでに，APP(a posteriori probability)復号器により復号信頼度として算出される対数尤度比(LLR : log-likelihood ratio)のうち，正しく復号された可能性の高いLLRをニューラルネットワークにより選択・調整することで効果的な繰返し復号が行えることを示した．本稿では，ニューラルネットワークの入力に復号対象ビットに影響を与えやすい隣接トラックのLLRを考慮することで繰返し復号の性能改善が得られることを明らかとしている．また，ニューラルネットワークにHGA(hybrid genetic algorithm)を適用することで復号対象ビットに影響を与えやすい隣接トラックのLLRが選択されることと，結合荷重の最適化により更なる繰返し復号の性能改善が得られることを明らかとしている． |
| （英） | In our previous research, we focused on a log-likelihood ratio (LLR) computed as the decoding reliability by a posteriori probability (APP) decoder on the low-density parity-check (LDPC) coding and iterative decoding system by a signal processing for the shingled magnetic recording (SMR) in two-dimensional magnetic recording (TDMR), and the proposed LLR modulator using neural network realizes effective iterative decoding in a read/write channel. In this report, we clarify that the performance improvement of iterative decoding can be obtained by considering LLRs of the adjacent track bits affecting to the decoding bit as the input of the neural network. Furthermore, we clarify that hybrid genetic algorithm (HGA) operations select LLRs by using the adjacent track LLRs affecting to the decoding bit and can update the connection weights of neural network for effective iterative decoding. | |
| キーワード | （和） | SNR / TDMR / LDPC / LLR / ニューラルネットワーク / / / |
| （英） | SMR / TDMR / LDPC / LLR / Neural network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 79, MRIS2019-8, pp. 53-58, 2019年6月. | |
| 資料番号 | MRIS2019-8 | |
| 発行日 | 2019-06-06 (MRIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MRIS2019-8 エレソ技報アーカイブへのリンク：MRIS2019-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS ITE-MMS |
| 開催期間 | 2019-06-13 - 2019-06-14 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 記録システム，一般 |
| テーマ（英） | Recording Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MRIS |
| 会議コード | 2019-06-MRIS-MMS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | TDMRにおけるニューラルネットワークLLR調整の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on neural network LLR modulation in TDMR |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SNR / SMR |
| キーワード(2)（和/英） | TDMR / TDMR |
| キーワード(3)（和/英） | LDPC / LDPC |
| キーワード(4)（和/英） | LLR / LLR |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西川 まどか / Madoka Nishikawa / ニシカワ マドカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲村 泰明 / Yasuaki Nakamura / ナカムラ ヤスアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金井 靖 / Yasushi Kanai / カナイ ヤスシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟工科大学 (略称： 新潟工科大) Niigata Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大沢 寿 / Hisashi Osawa / オオサワ ヒサシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 好弘 / Yoshihiro Okamoto / オカモト ヨシヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-14 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MRIS |
| 資料番号 | MRIS2019-8 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.79 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-06 (MRIS) |
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