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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-05 14:00 SMRにおける磁化遷移情報を考慮した繰返し復号の一検討 ○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）  MRIS2019-39 エレソ技報アーカイブへのリンク：MRIS2019-39 |
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| 抄録 | （和） | 先に我々は，瓦磁気記録(SMR : shingled magnetic recording)のためのLDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式において，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)を，ニューラルネットワークを備えたLLR調整器を適用することで効果的な繰返し復号が実現できることを明らかとした．本検討では，LLR調整器におけるニューラルネットワーク入力にLLRと相関のある磁化遷移情報も用いた新たなLLR調整器を提案している．そして，提案するLLR調整器を用いた場合，連続した磁化遷移の影響に対応したLLR調整ができ，さらに効果的な繰返し復号を実現できることを明らかとしている．また，誤りなしを達成するための所要SN比(signal-to-noise ratio)において，提案するLLR調整器を用いた場合は，LLR調整器のない場合および従来のLLR調整器を用いた場合と比べてそれぞれ約1.0 dB, 0.5 dBの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), and we clarified that applying the LLR modulator with a neural network realizes an effective iterative decoding. In this report, we propose a new LLR modulator with a neural network using information of magnetic transitions correlated with LLRs. Then, we clarify that the proposed LLR modulator with a neural network corresponds to effect of continuous magnetic reversal, and realizes more effective iterative decoding. Furthermore, we also clarify that the system with the proposed LLR modulator achieves about 1.0 dB and 0.5 dB improvement compared to the system without LLR modulator and the system with the conventional LLR modulator, respectively in required signal-to-noise ratio (SNR) to achieve no-errors. | |
| キーワード | （和） | SMR / LDPC / LLR / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | SMR / LDPC / LLR / Neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 326, MRIS2019-39, pp. 1-6, 2019年12月. | |
| 資料番号 | MRIS2019-39 | |
| 発行日 | 2019-11-28 (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 | MRIS2019-39 エレソ技報アーカイブへのリンク：MRIS2019-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS ITE-MMS |
| 開催期間 | 2019-12-05 - 2019-12-06 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 |
| 開催地（英） | Ehime University |
| テーマ（和） | 信号処理，磁気記録，一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing and Others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MRIS |
| 会議コード | 2019-12-MRIS-MMS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SMRにおける磁化遷移情報を考慮した繰返し復号の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on iterative decoding using information of magnetic transitions in SMR |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SMR / SMR |
| キーワード(2)（和/英） | LDPC / LDPC |
| キーワード(3)（和/英） | LLR / LLR |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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： NIIT) |
| 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 | 2019-12-05 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MRIS |
| 資料番号 | MRIS2019-39 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.326 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-28 (MRIS) |
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