基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法技术

技术编号:30685213 阅读:25 留言:0更新日期:2021-11-06 09:17
本发明专利技术针对热辅助交替磁记录系统,涉及到一种基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测算法,其主要步骤如下:在第一次迭代过程中,将中间三条磁道的回读信号输入到多任务神经网络中得到三条磁道的均衡信号以及比特软信息,将其输入到改进型BCJR检测器和LDPC译码器,这里通过在BCJR检测器与LDPC译码器间交换软信息构成turbo均衡。在第二次迭代过程中,将LDPC译码器输出的对数似然比转变为二维极性转变软信息并与三条磁道的回读信号一起输入多任务神经网络,得到更新后的均衡信号以及比特软信息,然后将其送入改进型BCJR检测器以及LDPC译码器以得到磁记录系统的误码率。码率。码率。

【技术实现步骤摘要】
基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法


[0001]本专利技术涉及热辅助交替磁记录系统中的信号处理
,特别是一种基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法。

技术介绍

[0002]目前市场中所使用的主流磁记录技术主要基于垂直磁记录技术,但是由磁记录介质的热稳定性、写磁头的写入能力、信噪比这三个相互制约的因素所引起的“三重困境”限制了其存储密度的进一步增加。为了进一步增加存储密度,需要减小相应的比特尺寸,同时也需要减小磁记录介质颗粒体积以保持足够的信噪比。但另一方面为了保证磁记录介质颗粒的热稳定性,需要明显提高其各向异性,这对目前写磁头所能产生的写磁场带来了严峻的挑战。为了进一步增加存储密度,磁记录研究领域提出了一系列的新型磁记录技术,分别是:位图磁记录技术、热辅助磁记录技术、微波辅助磁记录技术和瓦记录技术。上述的下一代磁记录技术能够达到1Tb/in2以上的存储密度,远远超过常规垂直磁记录系统的存储密度极限。与传统的热辅助磁记录技术相比,最近提出的热辅助交替磁记录技术[1]能够进一步提高存储密度。在热辅助交替磁记录系统中分为高温写入磁道与低温写入磁道,顶层是低温磁道,底层是高温磁道,高低温磁道交叉排列。高低温磁道的写入温度有所不同,但其写入顺序是固定的,具体顺序为先写入底层高温磁道,然后在其两侧写入低温磁道来裁剪底层高温磁道。虽然热辅助交替磁记录技术能够在写入过程中明显增加磁道密度,但是它在信息写入过程中引入了由二维退磁场所造成的二维非线性位移以及由圆形热光斑所引起的弯曲信息位效应[2],从而在信息读取过程中对回读信号带来了严重的非线性失真、二维码间干扰和介质噪声。对于传统的磁记录系统来说,由于存储密度较低,其系统噪声主要是由白噪声决定的;而热辅助交替磁记录系统中的噪声除了白噪声外,热噪声和存储介质噪声处于统治地位。因此需要研究高级的二维信号处理算法来消除上述非线性失真、二维码间干扰和噪声的影响,从而降低磁记录系统的误码率并最终提升用户存储密度。
[0003]为了减轻高密度磁记录系统中的二维码间干扰和介质噪声,磁记录领域的研究人员研究了各种均衡和检测算法。Nabavi[3]提出了基于最小均方误差标准的二维线性均衡器以减轻磁道间干扰。Yamashita[4]研究了使用二维神经网络均衡器来减轻二维磁记录系统中磁道间干扰和介质噪声对误码率性能的影响。最近,Wang[5]和Xu[6]研究了一种二维混合线性均衡器和改进的维特比检测器,以减轻位图磁记录系统中磁道间干扰的影响。然而目前关于热辅助交替磁记录系统的研究主要集中在新型读写系统设计以及读写性能优化,少有相应的信号处理算法研究及报道。为了进一步提高用户存储密度,急需研究适用于热辅助交替磁记录系统的信号处理算法。
[0004]参考文献
[0005][1]S.Granz,W.Zhu,E.Seng,U.H.Kan,C.Rea,G.Ju,J.U.Thiele,T.Rausch,E.C.Gage,“Heat

assisted interlaced magnetic recording,”in IEEE Trans.Magn.,
vol.54,pp.1

4,2018.
[0006][2]J.Zhu,H.Li,“Correcting transition curvature in heat

assisted magnetic recording,”in IEEE Trans.Magn.,vol.53,pp.1

7,2017.
[0007][3]S.Nabavi,B.V.K.V.Kumar,“Two

dimensional generalized partial response equalizer for bit

patterned media,”in Proc.IEEE Int.Conf.Commun.,pp.6249

6254,2007.
[0008][4]M.Yamashita,H.Osawa,Y.Okamoto,Y.Nakamura,Y.Suzuki,K.Miura,H.Muraoka,“Read/write channel modeling and two

dimensional neural network equalization for two dimensional magnetic recording,”in IEEE Trans.Magn.,vol.47,pp.3558

3561,2011.
[0009][5]Y.Wang,B.V.K.V.Kumar,“Improved multitrack detection with hybrid 2

D equalizer and modified viterbi detector,”in IEEE Trans.Magn.,vol.53,pp.1

10,2017.
[0010][6]Y.Xu,Y.Wang,Y.Li,L.Chen,Y.Wen,P.Li,"Multitrack detection with two

dimensional hybrid equalizer for high

density bit

patterned media recording,”in IEEE Magnetics Letters,vol.11,pp.1

5,2020.

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的是提供一种针对热辅助交替磁记录系统中存在的严重非线性失真和二维码间干扰,利用多任务神经网络实现多磁道的信号均衡和比特信息的预测。然后将预测的比特软信息作为磁道间干扰的估计值嵌入到改进型BCJR检测器的分支权重中以提高多磁道检测性能。
[0012]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:
[0013]本专利技术提出的基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法主要包括以下步骤:
[0014]步骤一:将随机生成的用户比特数据写入磁记录介质。
[0015]步骤二:利用读磁头阵列同时获得中间三条磁道的回读信号。
[0016]步骤三:建立多任务神经网络同时进行多磁道的信号均衡和比特预测。本方法中的多任务神经网络是一种全连接神经网络,共包括一个输入层、两个隐藏层和一个输出层,能够同时输出均衡信号和比特软信息。将步骤二中获取的回读信号作为多任务神经网络的输入得到均衡信号以及比特软信息。其中多任务神经网络训练过程中使用的联合损失函数如下所示:
[0017][0018]其中和分别表示多任务神经网络输出的第i条磁道在k时刻的均衡信号和比特软信息。M表示信号的长度。和a
i
[k]分别表示第i条磁道在k时刻的理想均<本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法,包括以下步骤:步骤一:将随机生成的用户数据写入磁记录介质,热辅助交替磁记录系统在写过程中使用交错排布的方法,设底层是两条高温写入磁道,顶层是三条低温写入磁道;步骤二:通过读磁头阵列同时获取中间三条磁道的回读信号,即高温写入磁道、低温写入磁道和高温写入磁道的回读信号;步骤三:构建多任务神经网络,用于根据回读信号获得均衡信号和比特软信息;步骤四:将均衡信号和比特软信息输入到改进型BCJR检测器,其中预测的比特软信息用于对磁道间干扰的预测,并嵌入到改进型BCJR检测器的分支权重中,最后通过LDPC译码器,获得译码比特的对数似然比;步骤五,将对数似然比转换为二维极性转变软信息,并和回读信号一起再次输入到多任务神经网络中,得到均衡信号和比特软信息;步骤六,将多任务神经网络的输出的均衡信号和比特软信息送入改进型BCJR检测器和LDPC译码器中进行检测和纠错,最后通过对LDPC译码器的译码结果进行硬判决得到误码率。2.如权利要求1所述的基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁道检测方法,其特征在于:所述步骤三中构建多任务神经网络,包括一个输入层、两个隐藏层和一个输出层,该多任务神经网络训练过程中采用均方误差和交叉熵损失函数相结合的联合损失函数,同时学习均衡和比特预测这两种任务,并通过两种不同任务间的信息交换和共享提高各自任务的学习性能。3.如权利要求2所述的基于极性转变软信息辅助的多任务神经网络及多磁...

【专利技术属性】
技术研发人员:王遥徐钰舒文玉梅李平陈蕾
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:

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