[发明专利]二维信道均衡模型训练方法及二维信道均衡方法

权利要求书

1.一种适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，包括：

(S1)建立基于前馈神经网络的二维信道均衡模型，用于根据回读得到的原始数据块对其内部的子数据块进行二维均衡，从而得到消除二维串扰之后的回读信号；

所述原始数据块由相邻多个轨道中等长的比特序列构成；所述二维信道均衡模型中，各隐藏层的激活函数均为非线性激活函数；

(S2)在已写入已知数据的磁盘中，分别在相邻的C个轨道中获取长度为D的比特序列，以构成C行D列的回读数据块，并获得对应的写入数据块，将该回读数据块作为特征信息，将该写入数据块内部E行F列的子数据块作为标记信息，从而得到由所述特征信息和所述标记信息构成的一个训练样本；

(S3)重复执行步骤(S2)多次，以得到多个训练样本，并利用所有训练样本构建训练样本集；

(S4)利用所述训练样本集对所述二维信道均衡模型进行训练，以确定模型参数和隐藏层层数，从而得到训练好的二维信道均衡模型；在模型训练过程中所确定的模型参数和隐藏层层数均为全局最优解；

其中，CE，DF。

2.如权利要求1所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，若C、D、E和F均为奇数，则各训练样本中，作为标记信息的子数据块位于对应写入数据块的中心。

3.如权利要求1所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，所述二维信道均衡模型中，各隐藏层的激活函数均为Tan-Sigmoid非线性函数。

4.如权利要求1所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，获取回读数据块的方式为：单读头异步获取的方式或者读头阵列同步获取的方式。

5.一种适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡方法，其特征在于，包括：从磁盘获取待均衡的回读数据块后，以所获取到的信息为输入，利用已训练好的二维信道均衡模型获得消除二维串扰之后的回读信息；

其中，所述二维信道均衡模型由权利要求1-4任一项所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法训练得到。

6.如权利要求5所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡方法，其特征在于，还包括：获得消除二维串扰之后的回读信息后，对其中每一个轨道的比特序列进行译码，以恢复得到对应的写入信息。

7.一种适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，包括：

(T1)建立基于前馈神经网络的二维信道均衡模型，用于根据回读得到的原始数据块及对应的读头状态信息对该原始数据块内部的子数据块进行二维均衡，从而得到消除二维串扰之后的回读信号；

所述原始数据块由相邻多个轨道中等长的比特序列构成；所述二维信道均衡模型中，各隐藏层的激活函数均为非线性激活函数；

(T2)在已写入已知数据的磁盘中，分别在相邻的C个轨道中获取长度为D的比特序列，以构成C行D列的回读数据块，并分别获得对应的读头状态信息和写入数据块，将该回读数据块及对应的读头状态信息作为特征信息，将该写入数据块内部E行F列的子数据块作为标记信息，从而得到由所述特征信息和所述标记信息构成的一个训练样本；

(T3)重复执行步骤(T2)多次，以得到多个训练样本，并利用所有训练样本构建训练样本集；

(T4)利用所述训练样本集对所述二维信道均衡模型进行训练，以确定模型参数和隐藏层层数，从而得到训练好的二维信道均衡模型；在模型训练过程中所确定的模型参数和隐藏层层数均为全局最优解；

其中，CE，DF。

8.如权利要求7所述的适用于磁盘块数据检测的二维信道均衡模型训练方法，其特征在于，所述读头状态信息包括读头飞高、斜交角、轨道偏移。