| 講演名 | 2019-06-14 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(愛媛大), 仲村 泰明(愛媛大), 金井 靖(新潟工科大), 大沢 寿(愛媛大), 岡本 好弘(愛媛大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | SMR / TDMR / LDPC / LLR / Neural network |
| 資料番号 | MRIS2019-8 |
| 発行日 | 2019-06-06 (MRIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS / ITE-MMS |
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| 開催期間 | 2019/6/13(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 松沼 悟(マクセル) / 石井 紀彦(NHK) |
| 委員長氏名（英） | Satoshi Matsunuma(Maxell) / Akihiko Ishii(NHK) |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | 永澤 鶴美(東芝) / 吉田 周平(近畿大) / 船橋 信彦(NHK) |
| 幹事氏名（英） | Tazumi Nagasawa(Toshiba) / Shuhei Yoshida(Kinki Univ.) / Nobuhiko Funabashi(NHK) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田河 育也(東北工大) / 荒井 礼子(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ikuya Tagawa(Tohoku Inst. of Tech.) / Hiroko Arai(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Magnetic Recording & Information Storage / Technical Group on Multi-media Storage |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西川 まどか / Madoka Nishikawa |
| 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） | 仲村 泰明 / Yasuaki Nakamura |
| 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） | 金井 靖 / Yasushi Kanai |
| 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） | 大沢 寿 / Hisashi Osawa |
| 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） | 岡本 好弘 / Yoshihiro Okamoto |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 愛媛大学(略称：愛媛大) Ehime University(略称：Ehime Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-06-14 |
| 資料番号 | MRIS2019-8 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MRIS-79 |
| ページ範囲 | pp.53-58(MRIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-06 (MRIS) |