研究目的
通过提出一种读干扰建模人工神经网络耦合LDPC纠错码（RDNN-LDPC）来纠正3D-TLC NAND闪存中读取热数据的错误。
研究成果
所提出的RDNN-LDPC能有效纠正3D-TLC NAND闪存中的读干扰错误，与传统ANN-LDPC相比，将可接受的读取周期延长了10倍。
研究不足
该研究聚焦于3D-TLC NAND闪存中的读热数据纠错，可能限制其对其他类型闪存或错误类型的适用性。
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[IEEE 2019硅纳米电子学研讨会（SNW）- 日本京都（2019年6月9日-2019年6月10日）] 2019硅纳米电子学研讨会（SNW）- 基于读干扰建模人工神经网络耦合LDPC纠错码的三维TLC NAND闪存读热数据纠错技术
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[IEEE 2019硅纳米电子学研讨会（SNW）- 日本京都（2019年6月9日-2019年6月10日）] 2019硅纳米电子学研讨会（SNW）- 基于读干扰建模人工神经网络耦合LDPC纠错码的三维TLC NAND闪存读热数据纠错技术
DOI：10.23919/SNW.2019.8782950
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
提出了一种读扰动建模人工神经网络耦合LDPC纠错码（RDNN-LDPC）方案，用于纠正三维TLC NAND闪存中热数据读取错误。传统ANN-LDPC经过优化可纠正冷数据读取错误，但无法处理热数据读取错误。为解决这一问题，本文分析了输入参数与模型的变化规律。实验结果表明，所提出的RDNN-LDPC方案使三维TLC NAND闪存的可用读取周期延长了10倍。
作者：
Daiki Kojima，Toshiki Nakamura，Ken Takeuchi
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