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ニューラルネットワークを適用した瓦磁気記録のための信号処理方式に関する研究

Research Project

Project/Area Number 22K14259
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research InstitutionEhime University

Principal Investigator

西川 まどか  愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (90800764)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords瓦磁気記録 / LDPC符号化・繰返し復号化方式 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / SMR / LDPC / 繰返し復号
Outline of Research at the Start

本研究では, 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おける繰返し復号の効率化および回路の簡単化を両立するため, 媒体の再生波形から直接, 繰返し復号の復号信頼度を算出するニューラルネットワークを適用し, ニューラルネットワークの復号信頼度の算出法, 学習法, 簡単化について検討する.

Outline of Annual Research Achievements

ニューラルネットワークを適用した瓦磁気記録のための信号処理方式に関する研究について, 繰返し復号の効率化に関する検討を進めている. 信号処理方式としては, LDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式を採用している. 繰返し復号は, チャネルに対する復号を行うAPP(a posteriori probability)復号器とLDPC符号に対する復号を行うSP(sum-product)復号器との間で行われる. これまでの検討では, APP復号器とSP復号器の間に, ニューラルネットワークを備えた対数尤度比(LLR: log-likelihood ratio)調整器を挿入して効果的な繰返し復号を実現したが, LLR調整器を挿入する分, 回路が複雑になることが問題であった. そこで, LLR調整器を挿入せず, SP復号にニューラルネットワークを適用して効率化な繰返し復号の実現を図った. 令和5年度の主な研究成果として, 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・更新を行った結果, 従来と比べてより少ない繰返し回数で誤りなく復号でき, 効果的な繰返し復号を実現することを明らかとした. また, 遺伝的アルゴリズムによりLLRの更新パラメータを探索することで, 更に効果的な繰返し復号が実現し, かつ, 復号性能改善が得られることも明らかとした.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

瓦磁気記録のための信号処理方式として検討している, LDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式の繰返し復号の効率化において, APP(a posteriori probability)復号器とSP復号器の間に対数尤度比(LLR: log-likelihood ratio)調整器を挿入することなく, SP(sum-product)復号にニューラルネットワークを適用して効率化を実現したことは大きな進歩といえる.

Strategy for Future Research Activity

瓦磁気記録のためのニューラルネットワークを適用したLDPC(low-density parity-check)符号化・繰返し復号化方式において, 引き続き繰返し復号の効率化の検討を進めていく. 令和5年12月に, 繰返し復号におけるSP(sum-product)復号内の対数尤度比(LLR: log-likelihood ratio)の更新に遺伝的アルゴリズムを適用することの有用性を示したことから, 今後は, 繰返し復号の効率化のための, 遺伝的アルゴリズムの評価関数の見直しについて更に検討する予定である.

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2023

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results) Funded Workshop (1 results)

  • [Journal Article] A study on acceleration of SP decoder using reliability of recording sequence by neural network based on parity check result in SMR system2024

    • Author(s)
      Nishikawa Madoka, Nakamura Yasuaki, Kanai Yasushi, Okamoto Yoshihiro
    • Journal Title

      AIP Advances

      Volume: 14 Issue: 2 Pages: 1-4

    • DOI

      10.1063/9.0000710

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Study on Accelerating SP Decoding by Neural Network in SMR System2023

    • Author(s)
      Nishikawa Madoka, Nakamura Yasuaki, Kanai Yasushi, Okamoto Yoshihiro
    • Journal Title

      IEEE Transactions on Magnetics

      Volume: 59 Issue: 11 Pages: 1-5

    • DOI

      10.1109/tmag.2023.3278377

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 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2023

    • Author(s)
      西川 まどか, 仲村 泰明, 金井 靖, 岡本 好弘
    • Organizer
      電子情報通信学会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] A study on acceleration of SP decoder using reliability of recording sequence by neural network based on parity check result in SMR system2023

    • Author(s)
      Nishikawa Madoka, Nakamura Yasuaki, Kanai Yasushi, Okamoto Yoshihiro
    • Organizer
      MMM 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Study on Accelerating SP Decoding by Neural Network in SMR System2023

    • Author(s)
      Nishikawa Madoka, Nakamura Yasuaki, Kanai Yasushi, Okamoto Yoshihiro
    • Organizer
      Intermag 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] SMRにおけるSP復号器の性能改善に関する一検討2023

    • Author(s)
      西川 まどか, 仲村 泰明, 金井 靖, 岡本 好弘
    • Organizer
      2023年電子情報通信学会総合大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] A Study on Accelerating SP decoding by Neural Network in SMR System2023

    • Author(s)
      Madoka Nishikawa, Yasuaki Nakamura, Yasushi Kanai, and Yoshihiro Okamoto
    • Organizer
      Intermag 2023
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Funded Workshop] Intermag 20232023

    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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