한국통신학회논문지 (The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences)

  • 제35권7C호
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  • Pages.611-617
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  • 2010
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  • 1226-4717(pISSN)
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  • 2287-3880(eISSN)
한국통신학회 (The Korean Institute of Commucations and Information Sciences)
권호 표지

수직자기기록 채널에서 기록 밀도에 따른 반복복호 기법의 성능

Performance Of Iterative Decoding Schemes As Various Channel Bit-Densities On The Perpendicular Magnetic Recording Channel

  • 박동혁 (숭실대학교 정보통신전자공학부 정보저장 및 통신 연구실) ;
  • 이재진 (숭실대학교 정보통신전자공학부 정보저장 및 통신 연구실)
  • 투고 : 2010.06.01
  • 심사 : 2010.06.09
  • 발행 : 2010.07.31
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초록

본 논문에서는 직렬 연접 길쌈 부호와 LDPC 부호를 이용하여 수직자기기록 채널에서의 성능을 조사하였다. 실험과정에서 기록 밀도는 1.7, 2.0, 2.4, 2.8 일 때를 각각 실험하였다. 직렬 연접 길쌈 부호는 LDPC 부호보다 복호기의 구현 복잡도가 더 낮다. 직렬 연접 부호는 순환 구조적 길쌈 부호의 부호기와 복호기, 그리고 프리코더와 인터리버로 이루어져 있다. 본 실험에서 직렬 연접 길쌈 부호의 복호 알고리즘은 메시지 전달 알고리즘을 이용하였으며, LDPC 부호의 복호 알고리즘은 Sum Product 알고리즘을 이용하였다. 신호 검출기와 오류정정부호 사이에 반복 복호 기법을 적용한 터보등화기 기법을 적용하였고, 기록 밀도가 높아짐에 따라 직렬 연접 길쌈 부호가 LDPC 부호 보다 더 효율 적인 것을 보였다.

In this paper, we investigate the performances of the serial concatenated convolutional codes (SCCC) and low-density parity-check (LDPC) codes on perpendicular magnetic recording (PMR) channels. We discuss the performance of two systems when user bit-densities are 1.7, 2.0, 2.4 and 2.8, respectively. The SCCC system is less complex than LDPC system. The SCCC system consists of recursive systematic convolutional (RSC) codes encoder/decoder, precoder and random interleaver. The decoding algorithm of the SCCC system is the soft message-passing algorithm and the decoding algorithm of the LDPC system is the log domain sum-product algorithm (SPA). When we apply the iterative decoding between channel detector and the error control codes (ECC) decoder, the SCCC system is compatible with the LDPC system even at the high user bit density.

키워드

참고문헌

  1. P. R. Chevillat, E. Eleftheriou, and D. Maiwald, "Noise-predictive partial-response equalizers and applications," Proc. 1992 Int. Conf. Commun., Vol.2, pp.942-947, June 14-18, 1992.
  2. J. D. Coker, E. Eleftheriou, R. L. Galbraith, and W. Hirt, "Noise-predictive maximum likelihood (NPML) detection," IEEE Trans. Magn., Vol.34, No.1, pp.110-117, Jan. 1998. https://doi.org/10.1109/20.663468
  3. S. Benedetoo, G. Montorsi, D. Divsalar, and F. Pollara, "Serial concatenation of interleaved codes: Performance analysis, design, and iterative decoding," IEEE Trans. Inf. Theory., Vol.44, No.3, pp.909-926, May 1998. https://doi.org/10.1109/18.669119
  4. W. Ryan, L. McPheters, and S. McLaughlin, "Combined turbo coding and turbo equalization for PR4-equalized Lorentzian channels," Proc. Int. Conf. Int., Sci. and Sys., Princeton, NJ, pp.489-493, 1998.
  5. T. Souvignier, A. Friedmann, M. Oberg, P. Siegel, R. E. Swanson, and J. K. Wolf, "Turbo decoding for PR4: Parallel versus serial concatenation," Proc. Int. Conf. Commun.. pp.1638-1642, June 1999.
  6. D. Park, J. Kim, and J. Lee, "Messagepassing detector with serial concatenated codes for PMR channel," Proc. Intermag 2008 conf. HM-6, May 4-8, 2008.
  7. Donghyuk. Park, Jinyoung Kim, Jaejin Lee and Joohyun Lee, "Message-passing iterative decoding between detector and RSC code decoder for PMR channel," IEEE Trans. Consum. Electron., Vol.54, No.4, pp.1750-1754, Nov. 2008. https://doi.org/10.1109/TCE.2008.4711230
  8. M. Madden, M. Oberg, Z. Wu, and R. He, "Read channel for perpendicular magnetic recording," IEEE Trans. Magn., Vol.40, No.1, pp.241-246, Jan. 2004. https://doi.org/10.1109/TMAG.2003.821187
  9. X. Hu, E. Eleftheriou, D. Arnold, and A. Dholakia, "Efficient implementation of the sum-product algorithm for decoding LDPC codes," Proc. IEEE GLOBECOM, San Antonio, TX, pp.1036-1036E, Nov. 2001.