Demodulation scheme for constant-weight codes using convolutional neural network in holographic data storage
Demodulation scheme for constant-weight codes using convolutional neural network in holographic data storage
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全息数据存储中卷积神经网络恒重码解调方案
DOI：
10.1007/s10043-022-00744-1
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
1.2
通讯作者：
S. Yoshida
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Kurokawa;S. Yoshida
在全息数据存储（HDS）的实际应用中，它提供了高容量和高传输速率，降低错误率是一个主要问题。在这项研究中，我们已经应用了一个卷积神经网络（CNN）为基础的解调方案的恒定重量的代码HDS，并已证明，错误率可以减少约一个数量级相比，传统的排名方法。我们还评估了HDS的错误特性，这在以前的研究中没有完全阐明。该评估的结果表明，具有某些特定形状的符号容易出错。这项研究有望为HDS的实际应用提供有用的知识。
In practical applications of holographic data storage (HDS), which offers both high capacity and high transfer rates, reduction of the error rate is a major issue. In this study, we have applied a convolutional neural network (CNN)-based demodulation scheme for constant-weight codes to HDS and have demonstrated that the error rate can be reduced by approximately one order of magnitude when compared with that of the conventional ranking method. We have also evaluated the HDS error characteristics, which were not clarified fully in previous studies. The results of this evaluation showed that symbols with certain specific shapes are prone to errors. This study is expected to provide useful knowledge for use in practical applications of HDS.
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影响因子：
--
作者：
Z. Ushiyama;Hiroyuki Kurata;Yumiko Tsukamoto;S. Yoshida;M. Yamamoto
通讯作者：
Z. Ushiyama;Hiroyuki Kurata;Yumiko Tsukamoto;S. Yoshida;M. Yamamoto
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
Yu Tsukamoto;Hiroyuki Kurata;Shuhei Yoshida;Manabu Yamamoto;Shogo Koga;Asato Tanaka
通讯作者：
Asato Tanaka
使用三维移位复用和球形参考波的高密度全息数据存储
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
Jpn. J. Appl. Phys.
影响因子：
--
作者：
Shuhei Yoshida;Hiroyuki Kurata;Shohei Ozawa;Kaito Okubo;Shuma Horiuchi;Zenta Ushiyama;Manabu Yamamoto;Shogo Koga;and Asato Tanaka
通讯作者：
and Asato Tanaka
使用球形参考波的移位和角度复用的高密度全息数据存储
DOI：
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发表时间：
--
期刊：
影响因子：
--
作者：
Hiroyuki Kurata;Shohei Ozawa;Kaito Okubo;Shuhei Yoshida;Manabu Yamamoto;Shogo Koga and Asato Tanaka
通讯作者：
Shogo Koga and Asato Tanaka