サーマルデイケイを伴う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

摘要

本論文では,サーマルデイケイを伴う垂直磁気記録再生系におけるGPRML(Generalized PartialrnResponse 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.rn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rn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rnNNE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rn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rn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rn較検討している.その結果,GPR1MLNNE,PR1ML-NNEはGPR1ML-TFに比べてともに良好な特性を示rnすことが明らかとなった.