2006 Fiscal Year Annual Research Report
適応型PRML方式による超高密度垂直磁気記録に関する研究
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17360182
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
大沢 寿 愛媛大学, 理工学研究科, 教授 (50029336)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 好弘 愛媛大学, 理工学研究科, 助教授 (20224082)
仲村 泰明 愛媛大学, 理工学研究科, 助手 (50380259)
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| Keywords | 垂直磁気記録 / サーマルディケイ / PRML方式 / GPRML方式 / PRML-AR方式 / ニューラルネットワーク等化 / 適応型PRML方式 |
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| Research Abstract |
CoPtCr-SiO_2垂直磁気記録媒体を用いた実験データを用いてサーマルディケイモデル求めた。これを用いたシミュレーションにより、実験での評価が困難なサーマルディケイを伴う垂直磁気記録再生系における信号処理方式の長期間に亙っての誤り率特性の評価が可能となる。信号処理方式として、PRML方式、GPRML方式およびPRML-AR方式の3方式を採用し、線記録密度が1000kBPI、熱安定性係数κ_uV/kTが94、60、45の3つの媒体を用いた場合の長期間に亙る誤り率の経時変化特性を求め、比較検討を行った。
その結果、熱安定性が高いκ_uV/kT=94の場合は、PRML、GPRML、PRML-ARいずれの方式についても記録後の経過時間t_Eが10^8秒に至るまで誤り率特性の劣化は認められなかった。これに対して、κ_uV/kT=60の場合は、いずれの方式についてもt_E=10^8秒における誤り率に1桁程度の劣化が認められた。さらに、熱安定性の悪いκ_uV/kT=45の場合には、t_E=10^8秒における誤り率劣化は3桁程度であった。
さらに、等化器としてニューラルネットワークを採用し、学習アルゴリズムとして誤差逆伝播法と遺伝的アルゴリズム(GA)を組み合わせたハイブリッドGAを用いてネットワークの簡単化と結合荷重の最適化を図ることにより、PRML方式でκ_uV/kT=60場合、t_E=10^5秒まで誤り率特性に劣化が認められなかった。このことから、ニューラルネットワーク等化とPRML方式の組み合わせは時間経過によるサーマルディケイに対する適応能力が高いことが明らかとなった。今後、更に良好な性能が期待できるニューラルネットワーク等化とGPRML方式およびPRML-AR方式との組み合わせによる適応形PRML方式の検討を行う予定である。
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Research Products
(5 results)
