| 講演名 | 2018-12-06 ニューラルネットワーク判定を用いた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) | 先に我々は，SMR(shingled magnetic recording)におけるLDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式に対して，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)のうち，正しく復号された可能性の高いLLRを選択・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，APP復号器出力LLRをニューラルネットワークにより判定し，その結果とAPP復号器出力LLRの硬判定が一致したLLRを調整するLLR調整器を提案し，繰返し復号の性能改善について検討している．その結果，正しく復号されたLLRを高い確率で選択・調整することができ，効果的な繰返し復号が行え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 for low-density parity-check (LDPC) coding and iterative decoding in shingled magnetic recording (SMR), and showed that an effective iterative decoding can be realized by modulating the LLR with a high possibility of correct decoding. In this report, we propose the LLR modulator which discriminates LLRs of APP decoder output using neural network and modulates the LLR whose results by the neural network accord with those of hard decision. Furthermore, we study the performance improvement of the iterative decoding. The result shows that the correct LLRs can be selected and modulated with higher probability and an effective iterative decoding can be performed. |
| キーワード(和) | SMR / LDPC / LLR / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | SMR / LDPC / LLR / Neural network |
| 資料番号 | MRIS2018-21 |
| 発行日 | 2018-11-29 (MRIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS / ITE-MMS |
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| 開催期間 | 2018/12/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 愛媛大学 |
| 開催地（英） | Ehime University |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing and Others |
| 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) / Norihiko 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) / 川前 治(マクセル) |
| 幹事氏名（英） | Tazumi Nagasawa(Toshiba) / Shuhei Yoshida(Kinki Univ.) / Osam Kawamae(Maxell) |
| 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） | ニューラルネットワーク判定を用いたLLR調整の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of LLR modulation using neural network decision |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 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 Institude of Technology(略称：Niigata Tech.) |
| 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 | 2018-12-06 |
| 資料番号 | MRIS2018-21 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MRIS-347 |
| ページ範囲 | pp.7-12(MRIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-29 (MRIS) |