2017 Fiscal Year Research-status Report
TDMR数理モデルに基づく2次元磁気記録信号処理技術の展開
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16K14267
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
和田山 正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鎌部 浩 岐阜大学, 工学部, 教授 (80169614)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ２次元制約符号 / LDPC符号 / ビリーフプロパゲーション / 信号依存性雑音通信路 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本プロジェクトでは、近い将来に必要とされる高密度ハードディスクドライブ(HDD)}信号処理のための信号依存性雑音抑制に適した 符号化処理の開発を目標とする。 H29年度においては、特にTDMRに適した２次元制約符号の符号化に関する理論的検討を行ったこと、また、ニューラルネットワーク学習に基づくビリーフプロパゲーションアルゴリズムの開発を行ったことが主な実績となる。
われわれの２次元制約符号の研究では、列符号化を基本とした符号化アルゴリズムについて検討を行った。特に漸近的状況において達成可能な符号化率を状態遷移グラフの密度と関係づける手法を開発し、漸近達成レートの下界を導出した。この下界は、列符号化の際のレートが状態遷移グラフの最小次数と等しいという事実に基づく新規な理論的成果である。本成果はすでに電子情報通信学会情報理論研究会（平成３０年１月）において発表済である。また、その成果の一部は、IEICE International Symposium on Infomration Theory and Its Applications (ISITA 2018) に現在投稿中である。
一方、ニューラルネットワークに基づく復号アルゴリズムの検討は、順調なスタートを切れた状況である。TDMRにあらわれる非線形通信路（信号依存性雑音を含む）を取り扱うために等化と復号の一体化を検討している。その準備として、ビリーフプロパゲーションに含まれるパラメータを誤差逆伝搬法で学習するタイプの復号法の検討を平成２９年度には行った。その結果は平成２９年度の情報理論とその応用シンポジウムにおいて発表済みである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2次元研究方式の研究については、平成２９年度開始時点において当初見込みよりも問題が困難であることが分かってきたため、平成２９年度には理論的検討をまずしっかりと行う方針に切り替えた。その結果として、新規な理論的成果が得られたことは今後最終年度に繋がる結果だと考えている。平成２９年度においては、ニューラルネットワークに関するノウハウを得ることに特に力点を置いたため、信号依存性雑音に関する取り組みは若干手薄となってしまった傾向がある。しかし、その一方、ビリーフプロパゲーションの手続きを信号グラフとして記述し、その信号グラフに対して誤差逆伝搬法を適用するという技術の確立に成功しており、最終年度に向けた準備が整いつつあるものと認識している。
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| Strategy for Future Research Activity |
上述のように２次元制約符号化、ビリーフプロパゲーションに関する基本技術の開発は順調に進んでいる。この状況を踏まえて最終年度には、信号依存 性の雑音をうまく扱うためニューラルネットワークに基づく復号法の検討を開始する。この手法は、LDPC符号の復号法で あるビリーフプロパゲーションに非線形等化器を組み合わせ、バックプロパゲーションによりパラメータの学習を行う手法である 。学習により信号依存性雑音をうまく処理できる非線形処理が自動的に構成されることが期待される。非線形シンボル干渉通信路の等 化のためにニューラルネットワークが利用された研究事例はあるが、LDPC符号との組み合わせを検討した事例はほとんどなく、まだまだ研究の 余地があると考えている。 一方、2次元制約符号化の研究においては、状態遷移グラフの性質に基づく具体的な符号化アルゴリズムの作成を検討したい。
まとめるとH30年度は、(1) ニューラルネットワーク学習に基づくLDPC符号化方式の開発、(2) 2次元制約符号構成のための符号化アルゴリズムの具体的構成を軸に研究計画を進めていき、さらに本プロジェクトの総括として研究成果に関する論文執筆等も積極的に進めていきたい。
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