Neural Equalization Techniques in Partial Erasure Model of Nonlinear Magnetic Recording Channel

부분 삭제 모델로 나타난 비선형 자기기록 채널에서의 신경망 등화기법

The increase in the capacity of the digital magnetic recording systems inevitably causes severe intersymbol interference (ISI) and nonlinear distortions in the digital magnetic recording channel. In this paper, to cope with severe ISI and nonlinear distortions a neural decision feedback equalizer (NDFE) is applied to the digital magnetic recording channel - partial erasure channel model. In the performance comparison of bit error probability (or bit error ratio : BER) between the NDFE and the conventional decision feedback equalizer (DFE) via computer simulations. It has been found that as nonlinear distortions increase the NDFE has more SNR (SIgnal-to-Noise Ratio) advantage over the conventional DFE. In addition, in spite of the same recording density, as nonlinear distortions are increased, NDFE has the better performance of BER and the greater stability over conventional DFE.

디지털 자기기록 장치에서의 용량의 증가는 필연적으로 심각한 인접 심벌간의 간섭 (Intersymbol interference : ISI)과 비선형 왜곡현사을 겪게된다. 본 논문에서는 디지털 자기기록 채널의 심각한 심벌간의 간섭과 비선형 왜곡현상을 보상해 주기 위한 방법으로 신경망을 이용한 등화기를 부분 삭제 모델로 나타난 자기기록 채널에 적용하였다. 신경망을 이용한 결정궤환 등화기 (Neural Decision Feedback Equalizer : NDFE)와 일반적인 결정궤환 등화기 (Decision Feedback Equalizer : DFE)간의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 기존의 결정궤환 등화기보다 디지털 자기기록 장치에서 기록 밀도가 증가함에 따라 같은 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio : SNR)에서 우수한 비트 오류 확률 (bit error probability or bit error ratio : BER) 성능을 보였다.. 또한 같은 밀도의 경우에도 비선형 왜곡 현상이 강할수록 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 보다 안정적이며 우수한 성능을 보였다.