Concatenated LDPC-TCM coding for reliable storage in multi-level flash memories

In this paper, we present an efficient fault tolerant solution for multi-level per cell (MLC) flash memory that concatenates trellis coded modulation (TCM) with an outer low-density parity-check (LDPC) code. Traditional flash coding systems employ simple hard-decisions based codes, such as Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) codes, that can correct a fixed, specified number of errors. Thanks to the Bahl, Cocke, Jelinek, and Raviv (BCJR) algorithm, the TCM decoder within the proposed design can provide soft decisions which make it possible to use the more powerful LDPC codes. Moreover, the error-correction performance is further improved since TCM can decrease the raw error rate of MLC and hence relieve the burden of outer LDPC code. The effectiveness of concatenated LDPC-TCM systems has been successfully demonstrated through computer simulations

Data reliability and error correction for NAND Flash Memory System

NAND flash memory has been widely used for data storage due to its high density, high throughput, and low power. However, as the flash memory scales to smaller process technologies and stores more bits per cell, its reliability is decreasing. The error correction coding can be used to significantly improve the data reliability; nevertheless, the advanced ECCs such as low-density parity-check (LDPC) codes generally demand soft decisions while NAND flash memory channel provides hard-decisions only. Extracting the soft information requires the accurate characterization of flash memory channel and the effective design of coding schemes. To this end, we have presented a novel LDPC-TCM coding scheme for the Multilevel Cell (MLC) flash memories. The a posteriori TCM decoding algorithm is used in the scheme to generate soft information, which is fed to the LDPC decoder for further correction of data bits. It has been demonstrated that the proposed scheme can achieve higher error correction performance than the traditional hard-decisions based flash coding algorithms, and is feasible in the design practice. Further with the LDPC-TCM, we believe it is important to characterize the flash memory channel and investigate a method to calculate the soft decision for each bit, with the available channel outputs. We studied the various noises and interferences occurring in the memory channel and mathematically formulated the probability density function of the overall noise distribution. Based on the results we derived the final distribution for the cell threshold voltages, which can be used to instruct the calculation of soft decisions. The discoveries on the theoretical level have been demonstrated to be consistent with the real channel behaviours. The channel characterization and model provided in this dissertation can enable more design of soft-decisions based ECCs for future NAND flash memories. The data pattern processing algorithm deals with the write patterns and targets to lower the proportion of patterns that would introduce data errors. On the other hand, the voltages applied to the memory cells charges the MOSFET capacitances frequently on programming these data patterns, leading to the power problem. The high energy consumption and current spikes also cause reliability issue to the data stored in the flash memory. This dissertation proposes a write pattern formatting algorithm (WPFA) attempting to solve the two problems together. We have designed and implemented the algorithm and evaluated its performance through both the software simulations and hardware synthesis

Signal Processing for Caching Networks and Non-volatile Memories

The recent information explosion has created a pressing need for faster and more reliable data storage and transmission schemes. This thesis focuses on two systems: caching networks and non-volatile storage systems. It proposes network protocols to improve the efficiency of information delivery and signal processing schemes to reduce errors at the physical layer as well. This thesis first investigates caching and delivery strategies for content delivery networks. Caching has been investigated as a useful technique to reduce the network burden by prefetching some contents during o˙-peak hours. Coded caching [1] proposed by Maddah-Ali and Niesen is the foundation of our algorithms and it has been shown to be a useful technique which can reduce peak traffic rates by encoding transmissions so that different users can extract different information from the same packet. Content delivery networks store information distributed across multiple servers, so as to balance the load and avoid unrecoverable losses in case of node or disk failures. On one hand, distributed storage limits the capability of combining content from different servers into a single message, causing performance losses in coded caching schemes. But, on the other hand, the inherent redundancy existing in distributed storage systems can be used to improve the performance of those schemes through parallelism. This thesis proposes a scheme combining distributed storage of the content in multiple servers and an efficient coded caching algorithm for delivery to the users. This scheme is shown to reduce the peak transmission rate below that of state-of-the-art algorithms

Каскадное кодирование для многоуровневой флэш-памяти с исправлением ошибок малой кратности во внешней ступени

Один из эффективных подходов к организации помехоустойчивого кодирования в многоуровневой флэш-памяти связан с использованием каскадных конструкций на основе многомерных целочисленных решеток, используемых для построения внутреннего кода. Характерной особенностью таких каскадных конструкций является доминирование доли сложности внешнего декодера в общей сложности каскадного декодера. Учитывая, что в практических приложениях сложность декодирования, как правило, ключевое ограничение, определяющее возможность использования помехоустойчивого кодирования для многоуровневой флэш-памяти, каскадные конструкции со сравнительно малой сложностью внешнего декодера могут оказаться привлекательным решением в рамках обменного соотношения «плотность записи — сложность декодирования». Рассмотрена каскадная схема кодирования для многоуровневой флэш-памяти, в которой в качестве внутренней ступени используются коды на основе решеток Барнса — Уолла, а в качестве внешней ступени используется код Рида — Соломона с исправлением малого числа ошибок — не более 4…5. Анализ помехоустойчивости предложенной каскадной схемы выполнен применительно к модели, отражающей основные физические особенности ячейки флэш-памяти с неравномерно расположенными целевыми уровнями напряжения в ячейке и дисперсией шума, зависящей от записанного значения (input-dependent additive Gaussian noise, ID-AGN). Для этой модели в работе развита модификация ранее предложенного авторами подхода к оценке вероятности ошибки декодирования внутреннего кода, основанная на использовании параллельной структуры кодовой решетки внутреннего кода, что позволяет существенно понизить сложность вычислений и ускорить получение окончательного результата. Приведены численные результаты, иллюстрирующие степень снижения достижимой плотности записи при введении ограничения на число исправляемых кодом Рида — Соломона ошибок — не более 4 — для широкого диапазона значений времени хранения данных и числа циклов перезаписи

Каскадное кодирование для многоуровневой флэш-памяти с исправлением ошибок малой кратности во внешней ступени

One of the approaches to organization of error correcting coding for multilevel flash memory is based on concatenated construction, in particular, on multidimensional lattices for inner coding. A characteristic feature of such structures is the dominance of the complexity of the outer decoder in the total decoder complexity. Therefore the concatenated construction with low-complexity outer decoder may be attractive since in practical applications the decoder complexity is the crucial limitation for the usage of the error correction coding. We consider a concatenated coding scheme for multilevel flash memory with the Barnes-Wall lattice based codes as an inner code and the Reed-Solomon code with correction up to 4…5 errors as an outer one. Performance analysis is fulfilled for a model characterizing the basic physical features of a flash memory cell with non-uniform target voltage levels and noise variance dependent on the recorded value (input-dependent additive Gaussian noise, ID-AGN). For this model we develop a modification of our approach for evaluation the error probability for the inner code. This modification uses the parallel structure of the inner code trellis which significantly reduces the computational complexity of the performance estimation. We present numerical examples of achievable recording density for the Reed-Solomon codes with correction up to four errors as the outer code for wide range of the retention time and number of write/read cycles.Один из эффективных подходов к организации помехоустойчивого кодирования в многоуровневой флэш-памяти связан с использованием каскадных конструкций на основе многомерных целочисленных решеток, используемых для построения внутреннего кода. Характерной особенностью таких каскадных конструкций является доминирование доли сложности внешнего декодера в общей сложности каскадного декодера. Учитывая, что в практических приложениях сложность декодирования, как правило, ключевое ограничение, определяющее возможность использования помехоустойчивого кодирования для многоуровневой флэш-памяти, каскадные конструкции со сравнительно малой сложностью внешнего декодера могут оказаться привлекательным решением в рамках обменного соотношения «плотность записи — сложность декодирования». Рассмотрена каскадная схема кодирования для многоуровневой флэш-памяти, в которой в качестве внутренней ступени используются коды на основе решеток Барнса — Уолла, а в качестве внешней ступени используется код Рида — Соломона с исправлением малого числа ошибок — не более 4…5. Анализ помехоустойчивости предложенной каскадной схемы выполнен применительно к модели, отражающей основные физические особенности ячейки флэш-памяти с неравномерно расположенными целевыми уровнями напряжения в ячейке и дисперсией шума, зависящей от записанного значения (input-dependent additive Gaussian noise, ID-AGN). Для этой модели в работе развита модификация ранее предложенного авторами подхода к оценке вероятности ошибки декодирования внутреннего кода, основанная на использовании параллельной структуры кодовой решетки внутреннего кода, что позволяет существенно понизить сложность вычислений и ускорить получение окончательного результата. Приведены численные результаты, иллюстрирующие степень снижения достижимой плотности записи при введении ограничения на число исправляемых кодом Рида — Соломона ошибок — не более 4 — для широкого диапазона значений времени хранения данных и числа циклов перезаписи

Law and Policy for the Quantum Age

Law and Policy for the Quantum Age is for readers interested in the political and business strategies underlying quantum sensing, computing, and communication. This work explains how these quantum technologies work, future national defense and legal landscapes for nations interested in strategic advantage, and paths to profit for companies

Personality Identification from Social Media Using Deep Learning: A Review

Social media helps in sharing of ideas and information among people scattered around the world and thus helps in creating communities, groups, and virtual networks. Identification of personality is significant in many types of applications such as in detecting the mental state or character of a person, predicting job satisfaction, professional and personal relationship success, in recommendation systems. Personality is also an important factor to determine individual variation in thoughts, feelings, and conduct systems. According to the survey of Global social media research in 2018, approximately 3.196 billion social media users are in worldwide. The numbers are estimated to grow rapidly further with the use of mobile smart devices and advancement in technology. Support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Multilayer perceptron neural network, and convolutional neural network (CNN) are some of the machine learning techniques used for personality identification in the literature review. This paper presents various studies conducted in identifying the personality of social media users with the help of machine learning approaches and the recent studies that targeted to predict the personality of online social media (OSM) users are reviewed