面向二维磁记录的低复杂度神经网络均衡器
信号处理
2022-10-11 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
本文研究用于数据存储二维磁记录(TDMR)数字通信信道均衡的降低复杂度神经网络(NN)架构。我们使用由具备 TDMR 技术的硬盘驱动器(HDD)实测得到的真实波形。我们表明,多层感知机(MLP)非线性均衡器经基于交叉熵的优化,相较线性均衡器实现误码率(BER)降低 。然而,MLP 均衡器的复杂度是线性均衡器的 倍。因此,我们提出降低复杂度 MLP(RC-MLP)均衡器。每种 RC-MLP 变体由有限冲激响应滤波器、非线性激活与隐藏延迟线组成。所提 RC-MLP 变体仅具线性均衡器 倍的复杂度,同时相较线性均衡器实现 BER 降低 。
引用
@article{arxiv.2105.13508,
title = {Reduced Complexity Neural Network Equalizers for Two-dimensional Magnetic Recording},
author = {Ahmed Aboutaleb and Nitin Nangare},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13508},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted for publication in IEEE Transactions on Magnetics. Part of this paper was presented in the 33rd magnetic recording conference (TMRC) 2022, on August 29, 2022