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C C E E I I Computer Engineering Institute Magnetic Recording Magnetic Recording Group Group Stefan Schmermbeck, Ingo Stefan Schmermbeck, Ingo Dahm Dahm Lehrstuhl für Lehrstuhl für Datenverarbeitungssysteme Datenverarbeitungssysteme Universitt Dortmund Universitt Dortmund Lokalisierung Lokalisierung von von Detektionsfehlern Detektionsfehlern
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CEEII - uni-paderborn.deget · 2004-03-03 · CCEEII Computer Engineering Institute Effizienz des Effizienz des Parity Parity Check CodesCheck Codes Effizienz des Parity Check Codes:

Apr 25, 2020

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Magnetic Recording Magnetic Recording GroupGroupStefan Schmermbeck, Ingo Stefan Schmermbeck, Ingo DahmDahm

Lehrstuhl fürLehrstuhl fürDatenverarbeitungssystemeDatenverarbeitungssysteme

Universität DortmundUniversität Dortmund

Lokalisierung Lokalisierung vonvonDetektionsfehlernDetektionsfehlern

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ÜberblickÜberblick

■ Motivation

■ Identifizierung unzuverlässiger Bits imSignalraum-Detektor

■ Fehlerlokalisierung und -korrektur

■ Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

■ Zusammenfassung & Ausblick

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MotivationMotivation

■ Steigende Datendichten bei Festplatten➨ Erhöhte Intersymbol-Interferenz (ISI)➨ Erschwerte Detektion➨ Verbesserte Fehlerkorrektur erforderlich

■ Abhilfe: Längere Codes, mehr Redundanz:➨ Höhere Schaltungskomplexität➨ Höherer Leisungsverbrauch

■ Leistungseffiziente Fehlerkorrektur durch Lokalisierung vonunzuverlässigen Bits und Symbolen

■ 1. Schritt: Algorithmisches Konzept■ 2. Schritt: Implementierung, Leistungsabschätzung

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ÜberblickÜberblick

■ Motivation

■ Identifizierung unzuverlässiger Bits imSignalraum-Detektor

■ Fehlerlokalisierung und -korrektur

■ Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

■ Zusammenfassung & Ausblick

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Identifizierung unzuverlässiger BitsIdentifizierung unzuverlässiger Bits

■ Abstand eines Empfangspunkteszur Entscheidungsebene ist Maßfür Fehlerwahrscheinlichkeit:

■ Geringer Abstand:� Unzuverlässiges Bit

■ Großer Abstand:� Zuverlässiges Bit

■ ZuverlässigkeitsinformationL(x) für detektiertes Bit x:

ab

abrxPrxPxL 4)|1()|1(ln)( =

−=+==

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ImplementierungImplementierung

■ Abstand zu Entscheidungsebene: Skalarproduktaus Signalpunkt und Normalenvektor

■ Detektorimplementierung: FIR-Filter-Struktur

ΣΣΣΣ

ΣΣΣΣ

ΣΣΣΣ

Detektor-Logik

Detektor-Ausgabe

Zuverlässigkeit

Logik

n1

n3

n2 4ab

■ Geringer Schaltungsaufwand

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ÜberblickÜberblick

■ Motivation

■ Identifizierung unzuverlässiger Bits imSignalraum-Detektor

■ Fehlerlokalisierung und -korrektur

■ Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

■ Zusammenfassung & Ausblick

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FehlerlokalisierungFehlerlokalisierung: Motivation: Motivation

■ Reed-Solomon Codes, 8 Bit Codesymbole■ Pro korrigierbarem Fehler:

■ Zwei redundante Code-Symbole■ Ein Code-Symbol, falls Fehlerposition bekannt (sog.

Erasure)

■ Alle Fehlerpositionen bekannt:■ Korrekturfähigkeit kann bei gleicher Redundanz verdoppelt

werden.

■ Fehlerlokalisierung über Zuverlässigkeitsinformation

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FehlerlokalisierungFehlerlokalisierung: Vorgehensweise: Vorgehensweise

■ Problem: Korrekte Bits mitgeringer Zuverlässigkeit

■ Verfahren zur Fehler-erkennung notwendig

■ Einfügen eines Parity CheckCodes in den Datenstrom

■ Falls Parity Code fehlschlägt:■ Symbol mit der geringsten

Zuverlässigkeit wird alsErasure gesetzt

■ Anschließend Decodierungmit einem Error-/Erasure-korrigierenden Reed-SolomonCode L=3,5

L=0,7 Decodierversagen

Erasure

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ÜberblickÜberblick

■ Motivation

■ Identifizierung unzuverlässiger Bits imSignalraum-Detektor

■ Fehlerlokalisierung und -korrektur

■ Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

■ Zusammenfassung & Ausblick

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Effizienz des Effizienz des Parity Parity Check CodesCheck Codes

■ Effizienz des Parity Check Codes:■ Prozentsatz der fehlerhaften Codesymbole, die als Erasure

markiert werden (Richtige Erasures)■ Prozentsatz der Erasures, die ursprünglich korrekte Code-

Symbole waren (Falsche Erasures)

■ Fazit für hohe SNR-Werte:■ Bis zu 90% aller Fehler werden korrekt als Erasure markiert.■ Der Prozentsatz der falsch gesetzten Erasures ist sehr gering.

Referenz-Detektor Low-Complexity DetektorSNR Richtige Erasures Falsche Erasures Richtige Erasures Falsche Erasures25 dB 77,17% 19,10% 70,59% 19,52%26 dB 82,02% 12,03% 73,97% 12,39%27 dB 85,51% 6,13% 76,21% 6,91%28 dB 90,31% 3,45% 78,73% 4,07%

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Vergleich mit Standard RS-CodeVergleich mit Standard RS-Code

(255,240)RS-Code

(255,230)RS-Code

(255,240) RS-Codemit (3,1) Parity Code

Detektor

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Vergleich mit Standard RS-CodeVergleich mit Standard RS-Code

Codiergewinn bei 25 dB:� Parity Code: 0,5 dB� (255,230) RS-Code: 1 dB

Trefferquoten Parity Code bei 25 dB:� Richtige Erasures: 70,59 %� Falsche Erasures: 19,52 %

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Vergleich mit Standard RS-CodeVergleich mit Standard RS-Code

Effizienz des Parity Codes bei 28-29 dB:� Richtige Erasures: > 80 %� Falsche Erasures: < 4 %

Realistische Fehler-Rateam Detektor-Ausgang: 10-5

Simulation der BER bei 29 dB ausZeitgründen nicht praktikabel

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ÜberblickÜberblick

■ Motivation

■ Identifizierung unzuverlässiger Bits imSignalraum-Detektor

■ Fehlerlokalisierung und -korrektur

■ Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

■ Zusammenfassung & Ausblick■

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ZusammenfassungZusammenfassung

■ Entwicklung einer effizienten Fehlerkorrektur für Festplattenunter Berücksichtigung des Leistungsverbrauchs

■ Vorgehensweise:■ Verfahren zur Identifizierung von Detektionsfehlern auf dem

magnetischen Kanal■ Effizientere Ausnutzung der Redundanz des

Fehlerschutzcodes

■ Ergebnisse:■ Verfahren mit geringer algorithmischer Komplexität■ Hohe Effizienz bei der Fehler-Lokalisierung■ Resultate eines herkömmlichen Reed-Solomon Codes

gleicher Gesamt-Code-Rate erreichbar

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AusblickAusblick

■ Nächste Schritte:■ Implementierung■ Abschätzung der Verlustleistung

■ Evaluierung weiterer fehlerkorrigierender Codes:■ Low-Density Parity Check (LDPC) Codes

■ Leicht parallelisierbar■ Schaltungen mit geringer Taktfrequenz möglich

■ Turbo-Codes ?

■ Erweiterung des Detektors■ Adaption an zeitvariante Kanalparameter■ Parity Check Code als Indikator für schlechte

Ebenenkonstellation