2018 Fiscal Year Annual Research Report
Expansion of signal processing for 2-dimensional magnetic recording based on TDMR model
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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 | 二次元制約符号 / 制約グラフ / 符号化 / LDPC符号 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度においては、初年度・次年度の結果を受けて、主に次に２点に注力した。まず１点は、２次元制約符号の構成に関する研究を引き続き実施した。２次元制約符号は、２次元的な制約を満たす２次元系列を符号語として持つ符号である。２次元的干渉のあるTDMRシステムでは、適切な２次元制約を持つ符号を利用することで誤り率の改善が行うことが可能であるが、レート効率の良く、符号化の容易な２次元制約符号の構成は困難な問題として知られている。われわれは、制約から導かれる制約充足グラフの部分グラフに基づく２次元制約符号の構成を提案している。その符号の符号化率は、その部分グラフの最小次数により定まるため、部分グラフの最小次数の解析が必要とされていた。われわれは、グラフ除去補題を利用した最小次数の評価法を提案し、その手法にもとづき提案符号化法の符号化レートの下界を導出した。この手法は、２次元符号化のみならず、クロストーク防止符号化にも展開できることが示された。これらの結果は、２０１８年度情報理論とその応用シンポジウムで発表されている。もう１点は、LDPC符号のBP復号の改善に関する研究を行った。BP復号の性能は、TDMRシステム全体の信頼性向上に大きく影響する要因である。BP復号中にやり取りされるメッセージにダンピング係数を深層学習技術を利用して調整を行う手法を検討した。初期LLR計算部分を学習可能にする部分などに新規性があり、一定の成果を得た。
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