【摘要】：隨著閃存制程工藝的提升、多比特技術(shù)的使用和3D堆疊技術(shù)的發(fā)展,閃存單元存儲密度和容量得到提升,但是數(shù)據(jù)存儲可靠性卻遭受威脅。為了保證數(shù)據(jù)存儲可靠性,低密度奇偶校驗(Low-Density Parity-Check,LDPC)碼憑借較高的糾錯能力得到廣泛應用。尤其隨著3D堆疊閃存的普及,LDPC碼已成為保證數(shù)據(jù)存儲可靠性的有效技術(shù)手段。然而,隨著誤碼率的增加,直接使用傳統(tǒng)的LDPC碼會增加閃存的讀延遲。一方面,因為LDPC軟判決譯碼特性,譯碼初始階段需要使用多個采樣電平獲取軟判決似然比信息,增加了采樣和傳輸延遲。另一方面,因為高的譯碼復雜度,頻繁迭代更新軟判決似然比信息,增加了譯碼迭代延遲。如何研究高效的LDPC糾錯碼算法成為當前的研究熱點。針對譯碼迭代延遲問題,分析閃存存儲信道噪聲干擾模型,圍繞著編程干擾錯誤為主的應用特征,提出編程干擾錯誤特征感知的LDPC譯碼優(yōu)化算法PEAL,將編程干擾數(shù)值相關(guān)性特征轉(zhuǎn)化為外部LDPC譯碼軟判決似然比信息,融入譯碼判決過程,提升譯碼判決維度和似然信息更新精度,降低譯碼迭代延遲。仿真結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)的標準最小和譯碼算法相比,當信息長度為2KB和原始比特錯誤率為11.5?10~(-3)時,LDPC譯碼循環(huán)數(shù)量降低69.37%,收斂速度提升2.5倍。圍繞著保存錯誤特征為主的應用,提出保存錯誤特征感知的協(xié)同糾錯策略CooECC,將保存錯誤引起的閾值電壓漂移特征和最低有效比特頁的譯碼結(jié)果相融合,優(yōu)化最高有效比特頁的初始軟判決信息,提升初始軟判決信息的精度,降低譯碼循環(huán)數(shù)量和迭代延遲。仿真結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)的標準最小和譯碼算法相比,當信息長度分別為2KB和4KB,原始比特錯誤率為8.0?10~(-3)時,譯碼迭代延遲分別降低87%和84%。針對數(shù)據(jù)采樣和傳輸延遲問題,提出原始比特錯誤率感知的采樣電平施加方法。利用3D堆疊浮柵(Floating Gate,FG)型MLC閃存單元閾值電壓分布特征引起的原始比特錯誤率的變化,在相鄰的閾值電壓分布之間動態(tài)施加具有不同數(shù)量和區(qū)間長度的采樣電平,保證LDPC糾錯性能的前提下,減少采樣電平的使用數(shù)量,降低采樣和傳輸延遲,提升閃存存儲系統(tǒng)讀性能。仿真結(jié)果顯示,低頁和高頁的平均讀響應延遲降低25.5%和20.4%。提出電荷俘獲(Charge Trap,CT)型閃存錯誤特征感知的軟判決譯碼優(yōu)化方案。首先基于實際的FPGA測試平臺對3D堆疊CT型TLC閃存錯誤進行測試和數(shù)據(jù)分析,獲取3D堆疊CT型TLC閃存的錯誤特征,獲取糾錯編碼初始化軟判決信息;其次將優(yōu)化后的軟判決信息融入變量節(jié)點信息更新過程和譯碼判決過程,提高譯碼軟判決信息更新精度和譯碼判決可靠性,降低譯碼循環(huán)數(shù)量和提升閃存系統(tǒng)讀性能。仿真結(jié)果顯示,當信息長度為2KB,原始比特錯誤率為1.8?10~(-2)時,譯碼循環(huán)數(shù)量和系統(tǒng)讀響應延遲分別降低34.9%和14%。綜上所述,閃存錯誤特征感知的LDPC糾錯碼優(yōu)化方法豐富了閃存存儲系統(tǒng)糾錯碼的研究理論,為閃存容量的進一步提升提供有力保障。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP333
【圖文】：

華 中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 文 kjijijjkjcPbckbbcbkbcBIIEICI()\11（25）如果比特向量 (,,...,,)1 2n1nBbbbb 滿足譯碼終止條件 0TBH或k 比特向量 B ，否則，令 k k 1，轉(zhuǎn)到（2）繼續(xù)譯碼迭代循環(huán)操作，終止條件。數(shù)據(jù)布局策略了實現(xiàn)編程干擾錯誤特征感知的 LDPC 譯碼方法，本節(jié)研究數(shù)據(jù)布局數(shù)據(jù)布局策略造成 MSB 頁和 LSB 頁具有不平衡的 RBER。 RBER 譯碼讀性能的直接原因。調(diào)整數(shù)據(jù)布局之后，RBER 能夠平均分布在每從而平衡譯碼循環(huán)數(shù)量。

1）使用數(shù)據(jù)布局策略后的 RBER 和譯碼循環(huán)數(shù)量變化：如 2.3.2 節(jié)所述，如果將兩個碼字分別存在閃存LSB和MSB頁中，當受到噪音干擾時，則導致不平衡的RBER。圖2.4顯示了閃存LSB和MSB頁原始比特錯誤率的變化情況，其中S/N表示信噪比。圖 2.4 原始比特錯誤率隨信噪比的變化圖 2.4 顯示，LSB 頁中的 RBER 高于 MSB 頁中的 RBER，并且當使用數(shù)據(jù)布局策略后，RBER 平均分布在兩個碼字中。在譯碼期間，MSB 頁中的數(shù)據(jù)首先被讀出譯碼，需要花費較少的譯碼循環(huán)數(shù)量。反之，由于 LSB 頁具有較高的 RBER

圖 2.6 平均譯碼循環(huán)數(shù)量隨著原始比特錯誤率的變化顯示，相比具有 2KB 和 4KB 信息長度的 NMS 譯碼算法 需要較少的譯碼循環(huán)數(shù)量。當信息長度為 2KB 時，在較好的譯碼性能。當 RBER 達到311.510 ，降低 69.37編程干擾導致明顯的數(shù)值相關(guān)性。然而，在較低的 RBE勢，因為在閃存使用早期階段具有較低的編程干擾錯誤PEAL 不僅顯示了優(yōu)異的譯碼性能，而且導致較低的譯碼當使用 PEAL 時，譯碼循環(huán)隨著 RBER 平緩增加。當 R無論是 2KB 還是 4KB，NMS 譯碼算法不再能夠糾正比到保證，并引起較高的譯碼循環(huán)數(shù)量。PEAL譯碼糾錯性能，譯碼失敗后的比特錯誤率被統(tǒng)計，4KB 的信息長度，與 NMS 譯碼算法相比，PEAL 導致較ER 的平緩增加而增加。

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本文編號：2797320