サーマルディケイを伴うGPRMLチャネルのためのニューラルネットワーク等化器の簡単化(記録・記憶技術)
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概要
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本論文では,サーマルディケイを伴う垂直磁気記録再生系におけるGPRML(Generalized Partial Response Maximum Likelihood)方式のためのニューラルネットワーク等化器の簡単化について検討している.まず,雑音の白色化機能を備える簡単化ニューラルネットワーク等化器(NNE)の設計法を提案している.本手法は,ハイブリッド遺伝的アルゴリズムとレビンソン・ダービンアルゴリズムの交互繰返し学習により得られたNNEにおいて,寄与の小さい結合荷重をもつ結合を間引くことに基づいている.次いで,この簡単化NNEを用いたGPR1ML方式(GPR1ML-NNE)とPR1ML方式(PR1ML-NNE)のビット誤り率の経時変化特性を求め,等化器として従来のトランスバーサルフィルタ(TF)を用いるGPR1ML方式(GPR1ML-TF)の特性と比較検討している.その結果,GPR1ML-NNE,PR1ML-NNEはGPR1ML-TFに比べてともに良好な特性を示すことが明らかとなった.
- 2010-04-01
著者
-
仲村 泰明
愛媛大学大学院理工学研究科
-
岡本 好弘
愛媛大学大学院理工学研究科
-
大沢 寿
愛媛大学社会連携推進機構
-
村岡 裕明
東北大学電気通信研究所
-
仲村 泰明
愛媛大学工学部
-
日野 雅也
ボッシュ株式会社トランスミッション部門
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