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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-06 14:00 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・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）  MRIS2018-21 |
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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． |
| （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 / / / / |
| （英） | SMR / LDPC / LLR / Neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 347, MRIS2018-21, pp. 7-12, 2018年12月. | |
| 資料番号 | MRIS2018-21 | |
| 発行日 | 2018-11-29 (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 | MRIS2018-21 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS ITE-MMS |
| 開催期間 | 2018-12-06 - 2018-12-07 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MRIS |
| 会議コード | 2018-12-MRIS-MMS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（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 Institude of Technology (略称： Niigata Tech.) |
| 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-06 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MRIS |
| 資料番号 | MRIS2018-21 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-29 (MRIS) |
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