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| 講演名 | 2023-12-08 09:30 ニューラルネットワークにより記録パターンの影響を考慮したSP復号の性能評価 ○西川まどか・仲村泰明（愛媛大）・金井 靖（新潟工科大）・岡本好弘（愛媛大）  MRIS2023-27 |
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| 抄録 | （和） | 我々は, 瓦磁気記録(SMR: shingled magnetic recording)のためのLDPC(low-density parity-check)符号とSP(sum-product)復号を融合したLDPC符号化・繰返し復号化方式について検討している. 中でも, 繰返し復号にニューラルネットワークを適用することの有用性について示している. これまで, SP復号におけるニューラルネットワークに, パリティ検査行列上の復号対象ビットに対する行演算に関与する対数尤度比(LLR: log-likelihood ratio)を与えてLLRを評価し, その評価に基づいてLLRを更新することで効果的な繰返し復号を実現した. 本検討では, SP復号におけるニューラルネットワークに, 復号対象のビットおよびその隣接ビットに対するLLRを与えることにより, 記録パターンに依存する雑音の影響を考慮したLLRの評価・更新を提案し, SP復号の更なる性能改善を図っている. また, 復号対象のビットのLLRのみを与えられたニューラルネットワークを適用したSP復号の場合および, ニューラルネットワークを適用しないSP復号の場合と比較検討している. |
| （英） | We study an LDPC (low-density parity-check) encoding and iterative decoding method which combines LDPC codes and SP (sum-product) decoding for a shingled magnetic recording (SMR) system. In particular, we show the usefulness of applying a neural network in iterative decoding. We previously evaluated the log-likelihood ratio (LLR) by giving the neural network in SP decoding the LLR that is related to row operations on the parity check matrix for the decoding target bit and updated the LLR based on the evaluation to further improve SP decoding. In this study, we propose to evaluate and update the LLR considering the influence of noise depending on the recording pattern by providing the neural network in SP decoding with the LLR for the decoding target and its adjacent bits to achieve more effective iterative decoding. Also, we compare the case of SP decoding with a neural network that is given only the LLR for the decoding target bit and the case of SP decoding without a neural network. | |
| キーワード | （和） | LDPC / ニューラルネットワーク / SP復号 / / / / / |
| （英） | LDPC / Neural network / SP decoding / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 295, MRIS2023-27, pp. 30-35, 2023年12月. | |
| 資料番号 | MRIS2023-27 | |
| 発行日 | 2023-11-30 (MRIS) | |
| 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 | MRIS2023-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MRIS ITE-MMS |
| 開催期間 | 2023-12-07 - 2023-12-08 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 (総合情報メディアセンター) |
| 開催地（英） | Ehime Univ. (CITE) |
| テーマ（和） | 信号処理・ホログラム＋一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing, Holographic Data Storage, and Others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MRIS |
| 会議コード | 2023-12-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により記録パターンの影響を考慮したSP復号の性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance evaluation of SP decoding considering the influence of recording pattern using neural network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LDPC / LDPC |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(3)（和/英） | SP復号 / SP decoding |
| 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） | 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) Institute of Technology (略称： Niigata Ins. of Tec.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 好弘 / Yoshihiro Okamoto / オカモト ヨシヒロ |
| 第4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 | 2023-12-08 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MRIS |
| 資料番号 | MRIS2023-27 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.295 |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-30 (MRIS) |
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