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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-02-20 13:50 CNN DAEによるデジタルペイロードのソフトエラー耐性向上 ○谷 重紀・山下靖貴・内田 繁・有賀 博（三菱電機）  SAT2019-81 |
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| 抄録 | （和） | 通信衛星や観測衛星の運用柔軟性を向上するため，軌道上でデジタル信号処理によって通信諸元を変更するデジタルペイロード型の衛星が有効である．デジタル信号処理を実現するデバイスは宇宙空間の放射線によって内部回路のビットの値が反転する等のソフトエラーが生じることから，放射線耐性を強化した宇宙向け専用デバイスが利用されることが多い．一方で，地上で広く利用されている民生デバイスは宇宙用と比較して放射線耐性は低いものの、微細化により高性能化と低コスト化が期待できる．従来，ソフトエラー対策として3重冗長と多数決判定で誤りを訂正する方法や，周期的に回路内データを上書きするスクラビングが用いられるが，冗長化に伴う回路規模の増大やバースト誤りへの耐性といった課題がある．そこで，本稿ではこれら課題を解決する手段として，CNN DAEを用いることでソフトエラーに対し予めエラー発生モデルを学習してエラーが無い状態へ波形を復元する手法を提案する。また，計算機シミュレーションによりソフトエラー発生時の変調精度改善効果を示す． |
| （英） | An onboard digital payload enables communication and observation satellites to improve operation flexibility by changing communication parameter settings with digital signal processing. In general, space grade digital devices are used for onboard digital processor so as to mitigate soft error caused by radiation effect. On the other hand, commercial grade devices achieve higher processing speed at a modest price than space grade devices even though less resilient, therefore it is expected to install in onboard digital payload utilizing a variety of soft error mitigation techniques. Conventionally, soft error can be mitigated utilizing TMR (Triple Modular Redundancy) and periodic refreshment. However these techniques increase circuit scale, also it is difficult to avoid burst error which caused during a refresh period. Therefore, this paper proposes novel error tolerance digital processing technique which restores distorted signals utilizing CNN DAE (Convolutional Neural Network De-noising Auto Encoder). In the proposal, CNN DAE learns a representation for a set of data by training the neural network to minimize signal noise, then the output is selected from restored signal or original signal appropriately to avoid representation error. As a result, the proposal can mitigate soft error continuously without conventional redundant circuit. The effectiveness of the proposal is verified through simulation results. | |
| キーワード | （和） | CNN DAE / デジタルペイロード / ソフトエラー / / / / / |
| （英） | CNN DAE / Digital payload / Soft error / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 417, SAT2019-81, pp. 69-74, 2020年2月. | |
| 資料番号 | SAT2019-81 | |
| 発行日 | 2020-02-12 (SAT) | |
| ISSN | 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 | SAT2019-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT SANE |
| 開催期間 | 2020-02-19 - 2020-02-20 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館(石垣市) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 衛星応用技術及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SAT |
| 会議コード | 2020-02-SAT-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNN DAEによるデジタルペイロードのソフトエラー耐性向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Soft error mitigation using CNN DAE for onboard digital payload |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN DAE / CNN DAE |
| キーワード(2)（和/英） | デジタルペイロード / Digital payload |
| キーワード(3)（和/英） | ソフトエラー / Soft error |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 谷 重紀 / Shigenori Tani / タニ シゲノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 靖貴 / Yasutaka Yamashita / ヤマシタ ヤスタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 繁 / Shigeru Uchida / ウチダ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有賀 博 / Hiroshi Aruga / アルガ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-02-20 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SAT |
| 資料番号 | SAT2019-81 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-12 (SAT) |
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