RU2012147471A - Оценка характеристик производительности канала считывания - Google Patents

Оценка характеристик производительности канала считывания Download PDF

Info

Publication number
RU2012147471A
RU2012147471A RU2012147471/08A RU2012147471A RU2012147471A RU 2012147471 A RU2012147471 A RU 2012147471A RU 2012147471/08 A RU2012147471/08 A RU 2012147471/08A RU 2012147471 A RU2012147471 A RU 2012147471A RU 2012147471 A RU2012147471 A RU 2012147471A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
read channel
computer
implemented
heuristic
Prior art date
Application number
RU2012147471/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Алексей Александрович Летуновский
Никола Ильич РАДОВАНОВИЧ
Павел Александрович Алисейчик
Денис Владимирович Зайцев
Александр Николаевич Филиппов
Original Assignee
ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ЭлЭсАй Корпорейшн filed Critical ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority to RU2012147471/08A priority Critical patent/RU2012147471A/ru
Priority to US13/914,035 priority patent/US20140129898A1/en
Publication of RU2012147471A publication Critical patent/RU2012147471A/ru

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/01—Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/015—Simulation or testing of codes, e.g. bit error rate [BER] measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/033—Theoretical methods to calculate these checking codes
    • H03M13/036—Heuristic code construction methods, i.e. code construction or code search based on using trial-and-error
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes
    • H03M13/1105—Decoding
    • H03M13/1142—Decoding using trapping sets
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes
    • H03M13/1148—Structural properties of the code parity-check or generator matrix
    • H03M13/116—Quasi-cyclic LDPC [QC-LDPC] codes, i.e. the parity-check matrix being composed of permutation or circulant sub-matrices

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Detection And Correction Of Errors (AREA)
  • Error Detection And Correction (AREA)

Abstract

1. Способ прогнозирования производительности канала считывания, содержащий этапы, на которых:(A) модифицируют матрицу проверки четности, имеющей совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;(B) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и(C) прогнозируют, на основе результатов моделирования по этапу (B), производительность канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.2. Способ по п.1, в котором этап (A) содержит этап, на котором модифицируют матрицу проверки четности на основе матрицы генератора промежуточной матрицы для формирования промежуточной матрицы, при этом:матрица проверки четности содержит массив первых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых первых циркулянтов имеет первый размер;матрица генератора промежуточной матрицы содержит массив вторых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых вторых циркулянтов имеет второй размер, более малый, чем первый размер; и промежуточная матрица содержит:набор немодифицированных первых циркулянтов инабор матричных блоков, каждый из которых соответствует одному из первых циркулянтов, при этом, по меньшей мере, некоторые матричные элементы заменены матричными элементами соответствующего одного из вторых циркулянтов.3. Способ по п.2, в котором матрица генератора проме

Claims (20)

1. Способ прогнозирования производительности канала считывания, содержащий этапы, на которых:
(A) модифицируют матрицу проверки четности, имеющей совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
(B) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
(C) прогнозируют, на основе результатов моделирования по этапу (B), производительность канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.
2. Способ по п.1, в котором этап (A) содержит этап, на котором модифицируют матрицу проверки четности на основе матрицы генератора промежуточной матрицы для формирования промежуточной матрицы, при этом:
матрица проверки четности содержит массив первых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых первых циркулянтов имеет первый размер;
матрица генератора промежуточной матрицы содержит массив вторых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых вторых циркулянтов имеет второй размер, более малый, чем первый размер; и промежуточная матрица содержит:
набор немодифицированных первых циркулянтов и
набор матричных блоков, каждый из которых соответствует одному из первых циркулянтов, при этом, по меньшей мере, некоторые матричные элементы заменены матричными элементами соответствующего одного из вторых циркулянтов.
3. Способ по п.2, в котором матрица генератора промежуточной матрицы имеет одно или более из следующих свойств:
минимальное расстояние матрицы генератора промежуточной матрицы больше шести;
количество минимальных кодовых слов матрицы генератора промежуточной матрицы меньше десяти и
количество минимальных почти кодовых слов матрицы генератора промежуточной матрицы меньше ста.
4. Способ по п.2, в котором:
никакие два из первых циркулянтов не являются идентичными друг другу и
никакие два из вторых циркулянтов не являются идентичными друг другу.
5. Способ по п.2, в котором этап (A) дополнительно содержит этап, на котором формируют каждый из упомянутых матричных блоков посредством:
замены порождающей строки соответствующего первого циркулянта двоичной строкой, сформированной посредством конкатенации порождающей строки соответствующего второго циркулянта и строки нулей; и
замены P-1 последующих строк соответствующего первого циркулянта на P-1 строку, сформированную посредством подвергания двоичной строки последовательности круговых сдвигов, где P является упомянутым первым размером.
6. Способ по п.2, в котором этап (A) дополнительно содержит этапы, на которых:
формируют набор двоичных строк с использованием генератора случайных чисел, при этом каждая из двоичных строк в упомянутом наборе двоичных строк является отличной от любой из других двоичных строк в упомянутом наборе двоичных строк; и
формируют каждый из вторых циркулянтов в блочной строке матрицы генератора промежуточной матрицы посредством использования соответствующей одной из двоичных строк из упомянутого набора двоичных строк в качестве порождающей строки.
7. Способ по п.1, в котором этап (C) содержит, по меньшей мере, одно из:
(C1) прогнозирования частоты появления ошибок турбодекодера и
(C2) прогнозирования частоты скорости ошибочных поправок турбодекодера.
8. Способ по п.1, в котором:
на этапе (B), машинореализованное средство моделирования канала считывания выполнено с возможностью моделировать первую конфигурацию канала считывания; и
способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом:
турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности и
машинореализованное средство моделирования канала считывания выполнено с возможностью моделировать вторую конфигурацию канала считывания; и
(E) выбирают, на основе результатов моделирования по этапам (B) и (D), одну из первой и второй конфигураций для канала считывания.
9. Способ по п.8, в котором первая конфигурация канала считывания и вторая конфигурация канала считывания отличаются одна от другой в одном или более из следующего:
примененная схема декодирования;
тип декодера;
схема или архитектура канала считывания и
один или более из параметров работы при общей схеме канала считывания.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для промежуточной матрицы; и
(E) сравнивают результаты по этапам (B) и (D), чтобы удостоверять машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(F1) если инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок удостоверен на этапе (E), то прогнозируют производительность канала считывания посредством исполнения машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок для матрицы проверки четности;
(F2) если машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок не удостоверен на этапе (E), то регулируют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок; и
(G) повторяют этапы (D) и (E) с отрегулированным машинореализованным инструментом эвристической оценки частоты появления ошибок.
12. Способ по п.11, в котором упомянутая регулировка по этапу (F2) содержит одно или более из:
конструирования замены для машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок;
изменения, по меньшей мере, некоторого из программного кода в машинореализованном инструменте эвристической оценки частоты появления ошибок;
добавления новой подпрограммы или программного модуля к машинореализованному инструменту эвристической оценки частоты появления ошибок и
изменения макроса, который конфигурирует машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для исполнения.
13. Невременный машиночитаемый носитель, на котором закодирован программный код, при этом, когда программный код исполняется посредством машины, машина реализует удостоверенный машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок по п.10.
14. Способ по п.1, в котором турбодекодер содержит декодер проверки четности с низкой плотностью.
15. Интегральная схема, изготовленная на основе результатов этапа (C) по п.1.
16. Невременный машиночитаемый носитель, на котором закодирован программный код, при этом, когда программный код исполняется посредством машины, машина осуществляет способ прогнозирования производительности канала считывания, при этом способ содержит этапы, на которых:
(A) модифицируют матрицу проверки четности, имеющую совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
(B) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
(C) прогнозируют, на основе результатов моделирования по этапу (B), производительность канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.
17. Невременный машиночитаемый носитель по п.16, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для промежуточной матрицы;
(E) сравнивают результаты по этапам (B) и (D), чтобы удостоверять инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок.
18. Невременный машиночитаемый носитель по п.17, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(F1) если инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок удостоверен на этапе (E), то прогнозируют производительность канала считывания посредством исполнения машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок для матрицы проверки четности,
(F2) если машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок не удостоверен на этапе (E), то регулируют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок; и
(G) повторяют этапы (D) и (E) с отрегулированным машинореализованным инструментом эвристической оценки частоты появления ошибок.
19. Невременный машиночитаемый носитель по п.18, в котором упомянутая регулировка на этапе (F2) содержит одно или более из:
конструирования замены для машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок;
изменения, по меньшей мере, некоторого из программного кода в машинореализованном инструменте эвристической оценки частоты появления ошибок;
добавления новой подпрограммы или программного модуля к машинореализованному инструменту эвристической оценки частоты появления ошибок; и
изменения макроса, который конфигурирует машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для исполнения.
20. Устройство для прогнозирования производительности канала считывания, содержащее:
средство для модификации матрицы проверки четности, имеющей совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
средство для исполнения машинореализованного средства моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
средство для прогнозирования, на основе результатов, сгенерированных машинореализованным средством моделирования канала считывания, производительности канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.
RU2012147471/08A 2012-11-07 2012-11-07 Оценка характеристик производительности канала считывания RU2012147471A (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012147471/08A RU2012147471A (ru) 2012-11-07 2012-11-07 Оценка характеристик производительности канала считывания
US13/914,035 US20140129898A1 (en) 2012-11-07 2013-06-10 Evaluation of performance characteristics of a read channel

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012147471/08A RU2012147471A (ru) 2012-11-07 2012-11-07 Оценка характеристик производительности канала считывания

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012147471A true RU2012147471A (ru) 2014-05-20

Family

ID=50623531

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012147471/08A RU2012147471A (ru) 2012-11-07 2012-11-07 Оценка характеристик производительности канала считывания

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20140129898A1 (ru)
RU (1) RU2012147471A (ru)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9577675B1 (en) * 2013-12-03 2017-02-21 Marvell International Ltd. System and method for encoding user data with low-density parity-check codes with flexible redundant parity check matrix structures
US9369151B2 (en) * 2014-09-25 2016-06-14 Ali Misfer ALKATHAMI Apparatus and method for resource allocation
US10044373B2 (en) * 2016-12-30 2018-08-07 Hughes Network Systems, Llc Optimized ACM trajectory systems and methods
TWI705667B (zh) * 2019-09-20 2020-09-21 慧榮科技股份有限公司 產生具有符合所需之錯誤基數的低密度奇偶校驗碼的方法及裝置
US11349495B2 (en) 2020-04-15 2022-05-31 Seagate Technology Llc Recovering from hard decoding errors by remapping log likelihood ratio values read from NAND memory cells

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7577207B2 (en) * 2002-07-03 2009-08-18 Dtvg Licensing, Inc. Bit labeling for amplitude phase shift constellation used with low density parity check (LDPC) codes
CN101091320B (zh) * 2004-12-29 2011-09-14 英特尔公司 用于通信信号的纠错的方法、装置和系统
US8234536B1 (en) * 2006-07-07 2012-07-31 Aquantia Corporation Iterative decoder using input data pipelining and time-interleaved processing
US8418023B2 (en) * 2007-05-01 2013-04-09 The Texas A&M University System Low density parity check decoder for irregular LDPC codes
US8005642B2 (en) * 2008-06-26 2011-08-23 Infineon Technologies Ag Predictive angular sensor readout
US8560930B2 (en) * 2010-10-11 2013-10-15 Lsi Corporation Systems and methods for multi-level quasi-cyclic low density parity check codes
US8689084B1 (en) * 2011-06-27 2014-04-01 Cadence Design Systems, Inc. Method and apparatus for breaking trapping sets in decoding of information

Also Published As

Publication number Publication date
US20140129898A1 (en) 2014-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6881859B2 (ja) Ｐｏｌａｒ符号を用いてデータを符号化する方法及び装置
CN113612486B (zh) 一种构建pbrl ldpc码的基矩阵方法、系统、装置及存储介质
DE602008003456D1 (de) Erzeugung von paritätsprüfmatrizen
RU2012147471A (ru) Оценка характеристик производительности канала считывания
CN103946909B (zh) 器件固有信息生成装置以及器件固有信息生成方法
CN101656541B (zh) Rs码的译码方法和装置
RU2015103856A (ru) Устройство обработки данных и способ обработки данных
Hareedy et al. A general non-binary LDPC code optimization framework suitable for dense flash memory and magnetic storage
BR112019020020A2 (pt) método e dispositivo de codificação, método e dispositivo de decodificação
KR102098202B1 (ko) 부호화 장치 및 그의 부호화 방법
RU2012150508A (ru) Устройство кодирования, способ конфигурирования кода с исправлением ошибок и программа для них
WO2015135298A1 (zh) 一种支持低码率编码的方法及装置、计算机存储介质
CN104683072A (zh) 一种删余turbo码分量编码器的参数盲识别方法
Goli et al. Universal bounds on the scaling behavior of polar codes
CN103220083B (zh) 一种对上行控制信息进行编码的方法和装置
CN103986475B (zh) 里德-所罗门伞型代码的并行分解
JP2020528250A (ja) Ｐｏｌａｒ符号化方法および装置
CN110663189A (zh) 用于极化编码的方法和装置
CN109257140A (zh) 一种极化信道可靠度排序的方法、极化码编码方法及装置
CN120958728A (zh) 用于对非二进制极化码进行解码的专用硬件设备
US11316534B2 (en) Encoding method and device, decoding method and device, and storage medium
CN104811211B (zh) Turbo码交织器的构造方法及装置
CN107947802A (zh) 速率兼容低密度奇偶校验码编译码的方法及编译码器
CN106877882B (zh) 数据处理方法和装置
CN102723956A (zh) 一种ldpc码的生成方法

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20151110