JP2020113348A - Hologram recording/reproducing device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、２次元画像シンボルとして変調されホログラム記録されたデータを、ビット列データに復調するホログラム記録再生装置に関するものである。 The present invention relates to a hologram recording/reproducing apparatus that demodulates data that is modulated as a two-dimensional image symbol and hologram-recorded into bit string data.
近年、大容量かつ高速の情報記録再生システムとしてホログラム記録再生装置が注目されている。ホログラム記録は、参照光・信号光と称される同一光源からの２つのコヒーレント光を干渉させ、生じた干渉縞を記録媒体に屈折率変化として記録・保持する。信号光は「ページデータ」と称される２次元画像データにより空間的に変調され、レンズを介して記録媒体へ照射される。
また再生時には、記録したときと同一条件の参照光を、好ましくは記録時の参照光照射方向とは逆側から記録媒体へ照射する（位相共役再生）と、記録媒体の内部のホログラムにより光が回折し、再生光が得られる。これを撮像素子等で撮像し、読み取られた２次元画像データを復調することで元の情報を読み出すことが可能である。
In recent years, a hologram recording/reproducing device has attracted attention as a large-capacity and high-speed information recording/reproducing system. In hologram recording, two coherent light beams, which are referred to as reference light and signal light, from the same light source are caused to interfere with each other, and the resulting interference fringes are recorded/held as a refractive index change on a recording medium. The signal light is spatially modulated by the two-dimensional image data called "page data" and is irradiated onto the recording medium via the lens.
Further, at the time of reproduction, the reference light under the same condition as that at the time of recording is irradiated onto the recording medium, preferably from the side opposite to the reference light irradiation direction at the time of recording (phase conjugate reproduction). Diffract to obtain reproduction light. The original information can be read by capturing an image of this with an image sensor or the like and demodulating the read two-dimensional image data.
ところで、上述したように、記録すべき信号は、２次元画像データにより空間的に変調される。この時の変調時に、ページデータを分割したある一定の範囲中で輝点と暗点の判定を行う、例えば下記特許文献１に記載された手法が知られている。これは、再生時の諸条件やレーザ光の面内方向の輝度ムラ等によって、ページデータの周辺部と中心部で、再生されたページデータの輝度条件が異なるために行うものである。
この手法において使用される変調コードの例としては、隣り合うピクセルの回折光強度の引き算を行い、その結果がマイナスであれば“0”、プラスであれば“1”にそれぞれ対応付ける差分コードや、図４（ａ）に示す5:9変調方式等がある。
By the way, as described above, the signal to be recorded is spatially modulated by the two-dimensional image data. At the time of modulation at this time, for example, a method described in Patent Document 1 below is known, in which a bright spot and a dark spot are determined within a certain range in which page data is divided. This is done because the brightness condition of the reproduced page data is different between the peripheral part and the central part of the page data due to various conditions during reproduction, brightness unevenness in the in-plane direction of the laser light, and the like.
As an example of the modulation code used in this method, subtraction of the diffracted light intensities of adjacent pixels, and if the result is negative, it corresponds to “0”, and if it is positive, it corresponds to the differential code, There is a 5:9 modulation method and the like shown in FIG.
ここで、5:9変調方式とは、5ビット（25=32通り）のデータを、輝点2シンボルと暗点7シンボルで構成した3×3の9シンボルで表現する方式である。記録するデータを5ビット区切りで変調し、3×3の変調ブロックを敷き詰めて並べることでページデータを形成する。例えば、1,740画素×1,044画素のページデータであれば、1740×1044÷(3×3)=201,840個の変調ブロックが並べられていることになる（図４（ｂ）を参照）。 Here, the 5:9 modulation method is a method of expressing 5 -bit ( 25 =32 ways) data by 3×3 9 symbols composed of 2 bright point symbols and 7 dark point symbols. Page data is formed by modulating the data to be recorded in 5-bit divisions and laying out 3x3 modulation blocks. For example, for page data of 1,740 pixels×1,044 pixels, 1740×1044÷(3×3)=201,840 modulation blocks are arranged (see FIG. 4B).
このような変調方式とされているので、復調時に各シンボルの輝度値を計測し、輝点と暗点の判定を行うことで、データを再生することが可能となる。一般的な、データの復調手法としては、各シンボルの輝度を相対的に比較し、輝度レベルが高い順にシンボルとして判定する硬判定が一般的である。例えば、5:9変調方式の場合には、輝点が2つ含まれることから、9つのシンボルの輝度を測定し、最も輝度が高い2点を輝点とみなして復調する（図４（ｃ）を参照）。 Since such a modulation method is used, it is possible to reproduce the data by measuring the luminance value of each symbol at the time of demodulation and determining the bright point and the dark point. As a general data demodulation method, a hard decision is generally performed in which the luminance of each symbol is relatively compared and the symbols are determined in descending order of luminance level as symbols. For example, in the case of the 5:9 modulation method, since two bright points are included, the luminance of nine symbols is measured, and the two points having the highest luminance are regarded as bright points and demodulated (see FIG. See)).
上記変調コードにおける各パターンは任意に作成することができる。例えば、5:9変調方式の場合、9つのシンボルから2つの輝点を選ぶため、パターンの候補は9C2=36通り存在し、その中から任意の5ビット、すなわち32通りを選択することになる。その際、例えば輝点の位置が互いに類似するパターン同士では、復調誤りが生じやすくなってしまうため、復調誤りが生じやすい順に４つのパターンを選び、この4つのパターンを避けるようにして32パターンを選択する。
パターンの組み合わせが最適となるように選択する手法としては、例えば、本願発明者等が提案した手法が知られている（非特許文献１）。この手法は、全ての変調パターンについてユークリッド距離和を計算し、相互距離が短いパターンを不採用とし、ビット間の距離との組み合わせからパターンを選択する。
Each pattern in the modulation code can be created arbitrarily. For example, in the case of the 5:9 modulation method, two bright points are selected from nine symbols, so there are 9 C 2 = 36 pattern candidates, and any 5 bits, that is, 32 patterns, should be selected from them. become. At that time, for example, demodulation errors are likely to occur between patterns having similar bright spot positions, so four patterns are selected in the order in which demodulation errors are likely to occur, and 32 patterns are selected to avoid these four patterns. select.
As a method for selecting an optimal combination of patterns, for example, a method proposed by the inventors of the present application is known (Non-Patent Document 1). In this method, Euclidean distance sums are calculated for all modulation patterns, patterns with short mutual distances are not adopted, and patterns are selected from combinations with distances between bits.
しかしながら、さらなる情報の高密度記録化の要請に応え得るホログラム記録再生装置を構成しようとした場合、復調誤りが生じやすくなるのを避けることができるとともに、誤りが生じ難い変調パターンを効率よく高速で生成することができる新規有用な手法を構築する必要がある。 However, when attempting to construct a hologram recording/reproducing device that can meet the demand for higher density recording of further information, it is possible to avoid that demodulation errors are likely to occur, and to efficiently and quickly generate a modulation pattern that is unlikely to cause errors. There is a need to build new and useful techniques that can be generated.
本発明は、上記事情に鑑みなされたもので、復調誤りが生じ難い変調パターンの生成を効率よく迅速に行い得るホログラム記録再生装置を提供することを目的とするものである。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a hologram recording/reproducing apparatus capable of efficiently and quickly generating a modulation pattern in which a demodulation error is unlikely to occur.
本発明のホログラム記録再生装置は、
所望の信号の変調パターンを複数個配列してなるページデータを記録するホログラム記録再生装置において、
複数個の該変調パターン同士は、互いに同一数の画素を同一形状に配列したものからなり、
該変調パターン同士が復調時に互いに誤りとなる確率が最も小さくなるように、所望の数の前記変調パターンを生成する変調パターン生成手段を備え、
該変調パターン生成手段は、機械学習法を用いて前記変調パターンの生成を行うように構成されていることを特徴とするものである。
The hologram recording/reproducing apparatus of the present invention,
In a hologram recording/reproducing apparatus for recording page data formed by arranging a plurality of modulation patterns of a desired signal,
The plurality of modulation patterns are composed of the same number of pixels arranged in the same shape,
A modulation pattern generating means for generating a desired number of the modulation patterns so that the probability that the modulation patterns will be mutually erroneous during demodulation is minimized,
The modulation pattern generation means is configured to generate the modulation pattern using a machine learning method.
また、前記ホログラム記録再生装置において、前記変調パターン生成手段による機械学習が畳み込みニューラルネットワークを用いてなされることが好ましい。
前記ニューラルネットワークは、生成ニューラルネットワーク部分と復調ニューラルネットワーク部分が組み合わされてなり、該生成ニューラルネットワーク部分による生成ニューラルネットワーク処理と、該復調ニューラルネットワーク部分による復調ニューラルネットワーク処理とを交互に行うことにより、該復調ニューラルネットワーク部分の特性に応じて該生成ニューラルネットワーク部分を最適化して、生成する前記変調パターンを最適化することが好ましい。
Further, in the hologram recording/reproducing apparatus, it is preferable that the modulation pattern generation unit performs machine learning by using a convolutional neural network.
The neural network is formed by combining a generation neural network portion and a demodulation neural network portion, and by alternately performing generation neural network processing by the generation neural network portion and demodulation neural network processing by the demodulation neural network portion, It is preferable to optimize the generated neural network portion according to the characteristics of the demodulation neural network portion to optimize the generated modulation pattern.
前記生成ニューラルネットワーク部分は、少なくとも変調パターンを生成する変調パターン生成部を備え、前記復調ニューラルネットワーク部分は、少なくとも変調パターンを復調する変調パターン復調部および復調データの尤度を出力する尤度出力部を備え、
前記尤度出力部から出力された、前記復調データに対する尤度情報に基づき、前記変調パターン生成部のパラメータおよび前記変調パターン復調部のパラメータを調整することが可能である。
The generation neural network portion includes a modulation pattern generation unit that generates at least a modulation pattern, and the demodulation neural network unit at least a modulation pattern demodulation unit that demodulates a modulation pattern and a likelihood output unit that outputs a likelihood of demodulated data. Equipped with
It is possible to adjust the parameter of the modulation pattern generation unit and the parameter of the modulation pattern demodulation unit based on the likelihood information for the demodulated data output from the likelihood output unit.
前記変調パターン生成手段において生成された前記変調パターンに対し、装置光学系で生じたノイズの特性を加味してノイズ付加変調パターンを生成するノイズ付加変調パターン生成手段を備えることが好ましい。
なお、前記ノイズ付加変調パターン生成手段はオートエンコーダーを用いることも可能である。
It is preferable to include noise addition modulation pattern generation means for generating a noise addition modulation pattern by adding characteristics of noise generated in the device optical system to the modulation pattern generated by the modulation pattern generation means.
An automatic encoder can be used as the noise-added modulation pattern generation means.
本発明のホログラム記録再生装置によれば、機械学習法を用いることで、誤り率が最小となる変調パターンの組み合わせを生成する際の、変調パターンの判定を一括して自動的に行うことができるので、繁雑で膨大な計算処理および選択処理を逐次行うことが不要となり、誤り率が最小となる変調パターンを効率よく生成することができる。また、この変調パターンの組み合わせを用いてページデータを記録するようにしているので、復調時の信号読み取りにおける誤り率を低減することができる。 According to the hologram recording/reproducing apparatus of the present invention, by using the machine learning method, it is possible to collectively and automatically perform the determination of the modulation patterns when generating the combination of the modulation patterns that minimizes the error rate. Therefore, it becomes unnecessary to successively perform complicated and enormous calculation processing and selection processing, and a modulation pattern with a minimum error rate can be efficiently generated. Further, since the page data is recorded by using the combination of the modulation patterns, it is possible to reduce the error rate in the signal reading at the time of demodulation.
以下、本発明の実施形態に係るホログラム記録再生装置を、図面を参照しながら説明する。このホログラム記録再生装置は、信号読み取りの誤り率低下の処理が施された変調パターンにより構成されるページデータを記録し、再生するホログラム記録再生装置である。
すなわち、本実施形態に係るホログラム記録再生装置は、所望の信号の変調パターンを複数個配列してなるページデータを記録するものであり、このように記録に資する複数個の変調パターンについて復調時の誤り率が小さくなるよう所望の数の変調パターンを生成するものである。その際に、その変調パターンの生成の処理を機械学習法を用いて行う変調パターン生成手段を備えている。
Hereinafter, a hologram recording/reproducing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. This hologram recording/reproducing apparatus is a hologram recording/reproducing apparatus that records and reproduces page data composed of a modulation pattern that has been subjected to signal reading error rate reduction processing.
That is, the hologram recording/reproducing apparatus according to the present embodiment records page data formed by arranging a plurality of modulation patterns of a desired signal. When demodulating a plurality of modulation patterns that contribute to recording as described above, This is to generate a desired number of modulation patterns so that the error rate becomes small. At that time, a modulation pattern generation means for performing the processing of generating the modulation pattern using a machine learning method is provided.
以下においては、機械学習法の一例である畳み込みニューラルネットワークを用いて、変調パターンを生成する場合について説明する。
＜畳み込みニューラルネットワークの概要＞
まず、図１および図２を用いて、本実施形態に係る畳み込みニューラルネットワークの概要を説明する。
In the following, a case will be described where a modulation pattern is generated using a convolutional neural network, which is an example of a machine learning method.
<Outline of convolutional neural network>
First, the outline of the convolutional neural network according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
図１に示すように、本実施形態のホログラム記録再生装置の変調パターン生成手段１０は、ビット列入力部１からホログラム記録される信号ビット列が入力される。また、この変調パターン生成手段１０は生成ニューラルネットワーク部分（以下、生成ＮＮと称する）７と、復調ニューラルネットワーク部分（以下、復調ＮＮと称する）８とが組み合わされてなり、生成ＮＮ７は、変調パターンを生成する変調パターン生成部２と、データ水増し／ノイズ付加部３を備え、復調ＮＮ８は変調パターン復調部４と尤度出力部５を備え、パラメータ調整された生成ＮＮ７の変調パターン生成部２により最終的に生成された変調パターンが外部の変調パターン出力部６に出力される。なお、この変調パターン出力部６では、学習を終えた生成ＮＮ７から入力された変調パターンデータを並べることで形成したページデータをホログラム記録再生装置１０１のＳＬＭ（空間光変調器）１６０に出力する（図３を参照）。 As shown in FIG. 1, the modulation pattern generating means 10 of the hologram recording/reproducing apparatus of this embodiment receives a signal bit string to be hologram-recorded from the bit string input unit 1. The modulation pattern generation means 10 is a combination of a generation neural network portion (hereinafter referred to as generation NN) 7 and a demodulation neural network portion (hereinafter referred to as demodulation NN) 8, and the generation NN 7 is a modulation pattern. And a data padding/noise adding section 3, a demodulation NN8 includes a modulation pattern demodulation section 4 and a likelihood output section 5, and the modulation pattern generation section 2 of the parameter-adjusted generation NN7 The finally generated modulation pattern is output to the external modulation pattern output unit 6. The modulation pattern output unit 6 outputs the page data formed by arranging the modulation pattern data input from the generated learning NN 7 to the SLM (spatial light modulator) 160 of the hologram recording/reproducing apparatus 101 ( See FIG. 3).
また、本実施形態のホログラム記録再生装置１０１においては、図２の畳み込みニューラルネットワークの系統例に示すように、生成処理と復調処理の両処理からなる学習を事前に行うことによってホログラム記録再生で使用する変調パターンが決定される。
すなわち、生成処理においては、信号ビット列が入力層１１に入力され、次に、逆畳み込み層１２および全結合層１３での処理によって、記録すべき変調パターンの生成が変調パターン生成（部）１４においてなされる。
Further, in the hologram recording/reproducing apparatus 101 of the present embodiment, as shown in the system example of the convolutional neural network in FIG. 2, the hologram recording/reproducing is used by performing learning including both generation processing and demodulation processing in advance. The modulation pattern to be applied is determined.
That is, in the generation processing, the signal bit string is input to the input layer 11, and then the generation of the modulation pattern to be recorded is performed in the modulation pattern generation (section) 14 by the processing in the deconvolution layer 12 and the total coupling layer 13. Done.
一方、復調処理の際には、必要に応じノイズ付加（データの水増し）（部）２１においてノイズ付加（データの水増し）がなされた変調パターンが、畳み込み層２２および出力層（全結合層）２３を介して信号ビット列に復調される。 On the other hand, at the time of demodulation processing, a modulation pattern to which noise is added (data padding) (part) 21 at the time of addition (data padding) is added to the convolutional layer 22 and the output layer (total coupling layer) 23 during demodulation processing. Is demodulated into a signal bit string via.
なお、図２において、出力層２３から出力された各変調パターンに対する尤度が棒グラフのイメージにて表されており、この尤度の大きさに基づいて（通常は、この尤度が最も大きい変調パターンが復調されたビット列となる）、復調処理の結果が出力される。 Note that, in FIG. 2, the likelihood for each modulation pattern output from the output layer 23 is represented by a bar graph image, and based on the magnitude of this likelihood (normally, the modulation with the largest likelihood is used). The pattern becomes a demodulated bit string), and the result of the demodulation process is output.
＜ホログラム記録再生装置＞
次に、上記畳み込みニューラルネットワークからなる変調パターン生成手段１０が搭載された本実施形態のホログラム記録再生装置について、その光学系を中心とした構成を図３を用いて説明する。
<Hologram recording/reproducing device>
Next, with respect to the hologram recording/reproducing apparatus of the present embodiment in which the modulation pattern generating means 10 composed of the convolutional neural network is mounted, the configuration centering on the optical system will be described with reference to FIG.
この実施形態に係るホログラム記録再生装置１０１は、ホログラムの記録機能および再生機能を備えた記録再生装置として構成されている。
なお、ホログラム記録媒体１１０はフォトポリマーで構成され、位相共役型に対応した構成とされている。
The hologram recording/reproducing apparatus 101 according to this embodiment is configured as a recording/reproducing apparatus having a hologram recording function and a hologram recording function.
The hologram recording medium 110 is made of a photopolymer and has a structure corresponding to the phase conjugate type.
図３に示すように、記録時において、光源であるレーザ１１１から出射されたコヒーレントなレーザ光束は、図示されないシャッタを通過し、発散レンズ１１２およびコリメートレンズ１１３からなるビームエキスパンダ（空間フィルタ１０９を含む）により光束径を拡大され、半波長板１１４を通過し、ミラー１１５により直角に偏向され、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ：以下単にＰＢＳと称する）１１６により２系の光束に分岐される。 As shown in FIG. 3, at the time of recording, the coherent laser light flux emitted from the laser 111, which is a light source, passes through a shutter (not shown), and a beam expander (a spatial filter 109 is formed by a diverging lens 112 and a collimating lens 113). The light beam diameter is expanded by (including), passes through the half-wave plate 114, is deflected at a right angle by a mirror 115, and is split into a two-system light beam by a polarization beam splitter (PBS: hereinafter simply referred to as PBS) 116.
ＰＢＳ１１６から図中左方に向かう光束（信号搬送用光：ｐ偏光）は、ＰＢＳ１１７を透過してＳＬＭ１６０に照射され、該ＳＬＭ１６０により空間的に変調されて、デジタル画像からなるページデータ情報を担持した信号光とされる。なお、このＳＬＭ１６０に表示されたページデータは、上述した変調パターン生成手段１０により生成された変調パターンを配列して構成されている。
ここで、記録する信号データ列を5ビット区切りで変調し、3×3の変調ブロックを敷き詰めて並べることでページデータを形成した場合には、例えば、1,740画素×1,044画素のページデータであれば、1740×1044÷(3×3)=201,840個の変調ブロックが配列されることになる。
A light flux (light for signal carrying: p-polarized light) traveling from the PBS 116 to the left in the drawing passes through the PBS 117, is irradiated to the SLM 160, is spatially modulated by the SLM 160, and carries page data information composed of a digital image. It is used as a signal light. The page data displayed on the SLM 160 is configured by arranging the modulation patterns generated by the modulation pattern generation means 10 described above.
Here, when the page data is formed by modulating the signal data sequence to be recorded with 5-bit division and arranging the modulation blocks of 3×3 to line up, for example, if the page data of 1,740 pixels×1,044 pixels, , 1740×1044÷(3×3)=201,840 modulation blocks are arranged.
また、ＳＬＭ１６０から出射（反射）されたｐ偏光である信号光は、ページデータに依存して入射した状態とは偏光状態が変化してｓ偏光となり、ＰＢＳ１１７において図中下方に反射され、レンズ（ＦＴＬ）１１８によって光学的にフーリエ変換されてホログラム記録媒体１１０に照射される。 Further, the signal light, which is p-polarized light emitted (reflected) from the SLM 160, changes its polarization state from the incident state depending on page data to become s-polarized light, which is reflected downward in the figure by the PBS 117 and is reflected by the lens ( The FTL) 118 optically performs a Fourier transform and irradiates the hologram recording medium 110.
一方、ＰＢＳ１１６から図中下方に向かう光束（ｓ偏光）は、参照光（記録時参照光）とされ、半波長板１２２（半波長板１２２の光学軸が入射光の偏光方位に合致するように調整しておく）を通過し、ミラー１２３により直角に偏向されるが、ｓ偏光とされているためＰＢＳ１２４により反射され、ＰＢＳ１２４から図中下方に向かうことになる。この光束はガルバノミラー１２５により角度制御され、リレーレンズ１２６を介して記録媒体１１０中の信号光が照射される場所へ、信号光とは別角度で照射され、これにより、記録媒体１１０の記録材料中に干渉縞模様の光の強弱に応じた屈折率変化が誘起され、これがホログラム情報として保持される。 On the other hand, the light flux (s-polarized light) traveling downward from the PBS 116 in the figure is used as reference light (reference light during recording), and the half-wave plate 122 (the optical axis of the half-wave plate 122 matches the polarization direction of the incident light). After being adjusted), the light is deflected at a right angle by the mirror 123, but is reflected by the PBS 124 because it is s-polarized light and travels downward from the PBS 124 in the figure. The angle of the light flux is controlled by the galvano mirror 125, and the light is irradiated onto the location of the signal light in the recording medium 110 via the relay lens 126 at an angle different from that of the signal light. A change in the refractive index depending on the intensity of light in the interference fringe pattern is induced therein, and this is held as hologram information.
なお、本実施形態装置においては、角度多重記録が前提とされているので、ページデータを上記ＳＬＭに表示させ、逐次、上記ＳＬＭへのページデータの表示を更新しつつ、この更新毎に、参照光の記録媒体への入射角度をガルバノミラー１２５によって少しずつ変化させることにより、互いに異なるページデータを記録媒体中の同一位置へ多重記録することが可能となり、高密度な情報格納が可能となっている。 Since the apparatus of the present embodiment is premised on the angle multiplex recording, the page data is displayed on the SLM, and the display of the page data on the SLM is sequentially updated. By gradually changing the incident angle of light to the recording medium by the galvano mirror 125, different page data can be multiplex-recorded at the same position in the recording medium, which enables high-density information storage. There is.
次に、本実施形態のホログラム記録再生装置１０１の再生機能について説明する。
図３に示すように、ホログラム記録媒体１１０に記録されたページデータ情報を再生する場合には、半波長板１２２の光軸に対する角度を調整することで、参照光の偏光方向を（ｓ偏光からｐ偏光に）変換する。この参照光は、ミラー１２３で反射された後、ＰＢＳ１２４に到達するが、半波長板１２２によってｐ偏光とされているので、このＰＢＳ１２４を直進することになる。
Next, the reproducing function of the hologram recording/reproducing apparatus 101 of this embodiment will be described.
As shown in FIG. 3, when reproducing the page data information recorded in the hologram recording medium 110, the polarization direction of the reference light (from the s-polarized light is adjusted by adjusting the angle of the half-wave plate 122 with respect to the optical axis. (to p-polarized light). This reference light reaches the PBS 124 after being reflected by the mirror 123, but since it is p-polarized by the half-wave plate 122, it travels straight through the PBS 124.
ＰＢＳ１２４を直進した参照光は、ミラー１３２により反射されて、ガルバノミラー１５０で角度制御され、レンズ１３６を介してホログラム記録媒体１１０に入射される。
このように、記録媒体１１０へ入射された再生用の参照光は、記録媒体１１０中の信号光が照射された場所へ、その裏面側から記録用参照光の入射方向とは対向するような方向から照射される。
The reference light traveling straight through the PBS 124 is reflected by the mirror 132, angle-controlled by the galvanometer mirror 150, and enters the hologram recording medium 110 via the lens 136.
In this way, the reproduction-specific reference light that has entered the recording medium 110 is directed from the back surface side of the recording medium 110 to the position irradiated with the signal light so as to face the incident direction of the recording-specific reference light. Is irradiated from.
このように、ｓ偏光の再生用参照光の照射によって、ホログラム記録媒体１１０から所定の上記変調パターンを配列してなるページデータ情報を担持した再生光が射出される。
射出された再生光は、レンズ１１８を介してＰＢＳ１１７に照射される。このとき再生光はｐ偏光とされているのでＰＢＳ１１７を透過し、再生光に担持されたページデータ情報はカメラ１２０に入射して撮像される。
As described above, by irradiating the s-polarized reproduction reference light, the reproduction light carrying the page data information in which the predetermined modulation patterns are arranged is emitted from the hologram recording medium 110.
The emitted reproduction light is applied to the PBS 117 via the lens 118. At this time, since the reproduction light is p-polarized light, it transmits through the PBS 117, and the page data information carried by the reproduction light enters the camera 120 and is imaged.
＜変調パターンの生成処理＞
以下、図１および図２を用いて、本実施形態に係る畳み込みニューラルネットワークによる変調パターン生成方法についてさらに詳しく説明する。
ビット列入力部１から、変調パターン生成部２に信号ビット列が入力されると、生成ＮＮ７により任意の変調パターンが生成される。入力される信号ビット列は、例えば１０：９変調の場合であれば1,024種類の1-of-k 表記（またはone-hot 表現と称される）の行列である。例えば、信号ビット列が0000000011（10進数で“３”）ならば、1-of-k 表記の行列は[0, 0, 0, 1, 0, …, 0]となる。
<Modulation pattern generation processing>
Hereinafter, the modulation pattern generation method by the convolutional neural network according to the present embodiment will be described in more detail with reference to FIGS. 1 and 2.
When a signal bit string is input from the bit string input unit 1 to the modulation pattern generation unit 2, the generation NN7 generates an arbitrary modulation pattern. The input signal bit string is a matrix of 1,024 kinds of 1-of-k notations (or called one-hot expressions) in the case of 10:9 modulation, for example. For example, if the signal bit string is 0000000011 (decimal number "3"), the matrix in 1-of-k notation is [0, 0, 0, 1, 0,..., 0].
これらは、図２に示すように、ランダムに初期化されたパラメータを有する逆畳み込み層１２と全結合層１３により、変調パターンに含まれるシンボルと同数の次元とされる。
ここで、１０：９変調など、輝点数が一意に決まっている変調パターンを生成する場合には、活性化関数やバイアス値に制約を加えることで、任意の数のシンボルのみが輝点となるようにする。これにより、全てのビット列（１０：９変調であれば、0から1,023まで）に対応する変調パターンの初期値を生成することができる。
As shown in FIG. 2, these are made to have the same number of dimensions as the symbols included in the modulation pattern by the deconvolutional layer 12 and the fully-combined layer 13 having randomly initialized parameters.
Here, in the case of generating a modulation pattern such as 10:9 modulation in which the number of bright spots is uniquely determined, by limiting the activation function and the bias value, only an arbitrary number of symbols become bright spots. To do so. As a result, it is possible to generate the initial values of the modulation patterns corresponding to all bit strings (0 to 1,023 for 10:9 modulation).
復調ＮＮ８では、この生成された変調パターンを復調することで、生成された変調パターンの評価を行う。
ここで、復調を行う変調パターン復調部４においては、復調アルゴリズムを学習するために大量のデータが必要となるので、生成されたパターンにデータオーギュメンテーション(データ拡張：全体の輝度レベルを変えたデータや、ノイズを加えたデータによる水増し処理）を施し、学習データを増加させる。
特に、事前にホログラム記録再生装置のモアレや汚れの面内分布情報を取得する、例えば特許第４８６３９１３号公報（以下特許文献２と称する）に記載された技術や、事前にホログラム記録再生装置の符号間干渉特性を取得する、例えば、“Neural Network Equalizer Matched to Recording Code in Holographic Data Storage,” H. Osawa et al., Jpn. J. Appl. Phys., 50, 09MB05, 2011年(以下非特許文献２と称する)に記載された技術を応用した手法により、生成された変調パターンにそれらのノイズ成分を加えたものを学習データとすることが可能であるが、この場合には変調パターン生成手段１０内に配置したノイズ付加変調パターン生成手段を設けることにより、実際のホログラム記録再生装置の光学特性を勘案した復調検証が可能となり、ひいては実機のノイズ特性を考慮した変調パターンを生成することができる。
The demodulation NN8 demodulates the generated modulation pattern to evaluate the generated modulation pattern.
Here, in the modulation pattern demodulation unit 4 that performs demodulation, a large amount of data is required to learn the demodulation algorithm, so data augmentation (data expansion: the overall brightness level was changed to the generated pattern. Increase the learning data by performing padding processing with data or data with noise added.
In particular, the technique of acquiring in-plane distribution information of moire and dirt of the hologram recording/reproducing device in advance, for example, the technique described in Japanese Patent No. 4863913 (hereinafter referred to as Patent Document 2) and the code of the hologram recording/reproducing device in advance. For example, “Neural Network Equalizer Matched to Recording Code in Holographic Data Storage,” H. Osawa et al., Jpn. J. Appl. Phys., 50, 09MB05, 2011 (Non-Patent Documents below. It is possible to make learning data by adding those noise components to the generated modulation pattern by a method applying the technique described in (2). In this case, the modulation pattern generation means 10 By providing the noise-added modulation pattern generating means arranged inside, demodulation verification can be performed in consideration of the optical characteristics of the actual hologram recording/reproducing apparatus, and in turn, the modulation pattern in consideration of the noise characteristics of the actual machine can be generated.
これらの手法を用いて生成したデータと、それに対応する入力層１１に入力した信号ビット列を教師データとした学習により、誤差逆伝播法を用いて変調パターン復調部４の各パラメータを調整する。
ここで、各パラメータの調整について具体的に説明する。変調パターン生成部２で生成された変調パターン、あるいはデータ水増し／ノイズ付加部３によってノイズが付加された変調パターンを逆畳み込み層２２に入力する。ランダムに初期化されたパラメータを有する畳み込み層２２と出力層２３により、入力されたパターンの復調結果として尤もらしいビット列が推定され、１０：９変調であれば１，０２４通りの尤度が出力される。尤度は、出力層２３の活性化関数にＲｅＬＵ関数を用いることで、合計が１となる分布に規格化される。この出力された尤度と、入力された信号ビット列の誤差関数を定義する。例えば、交差エントロピーが一般的に用いられる。これを、確率的勾配降下法などの手法を用いて最小化し、それに合わせて畳み込み層２２と出力層２３のパラメータが更新される。誤差関数が最小化されたとき、あるいは事前に設定した任意の繰り返し数（エポック数）の学習を終えたとき、復調ＮＮ８の最適化がなされることになる。
Each parameter of the modulation pattern demodulation unit 4 is adjusted using the error back-propagation method by learning using the data generated using these methods and the corresponding signal bit string input to the input layer 11 as teacher data.
Here, the adjustment of each parameter will be specifically described. The modulation pattern generated by the modulation pattern generation unit 2 or the modulation pattern added with noise by the data padding/noise addition unit 3 is input to the deconvolution layer 22. A convolutional layer 22 and an output layer 23 having randomly initialized parameters estimate a likely bit string as a demodulation result of an input pattern, and output 1024 likelihoods in 10:9 modulation. It The likelihood is normalized to a distribution with a total of 1 by using the ReLU function as the activation function of the output layer 23. An error function of the output likelihood and the input signal bit string is defined. For example, cross entropy is commonly used. This is minimized using a method such as the stochastic gradient descent method, and the parameters of the convolutional layer 22 and the output layer 23 are updated accordingly. The demodulation NN8 is optimized when the error function is minimized or when the learning of a preset arbitrary number of iterations (epoch number) is completed.
変調パターン復調部４において学習を終えたニューラルネットワークを使用してデータを復調すると、尤度出力部５である出力層２３からは信号ビット列に対する尤度（クラス確率）がそれぞれ出力される。例えば、復調ＮＮ８の学習が終わった時点で[0, 0, 0, 1, 0, …, 0]というビット列を変調パターン生成部２に入力すると、それに対応する変調パターンが生成され、さらにそれが復調されることによって、[0, 0.001, 0.002, 0.9132, 0.014, …, 0.0001]といったように、入力した信号ビット列とほぼ同じような分布を持った行列が出力層２３より出力されることになる。つまり、１０進数の“３”というデータから生成された変調パターンを復調すると、“２”である確率が０．２％、“３”である確率が９１．３２％、“４”である確率が１．４％と出力されることになる。 When the data is demodulated by using the neural network that has been learned in the modulation pattern demodulation unit 4, the likelihood (class probability) for the signal bit string is output from the output layer 23 that is the likelihood output unit 5. For example, when the bit string [0, 0, 0, 1, 0,..., 0] is input to the modulation pattern generation unit 2 at the time when learning of the demodulation NN8 is finished, a modulation pattern corresponding to the bit string is generated, and further, it is generated. By demodulation, the output layer 23 outputs a matrix having a distribution similar to that of the input signal bit string, such as [0, 0.001, 0.002, 0.9132, 0.014,..., 0.0001]. .. That is, when demodulating a modulation pattern generated from decimal data “3”, the probability of being “2” is 0.2%, the probability of being “3” is 91.32%, the probability of being “4”. Will be output as 1.4%.
このように、初期段階においては、生成ＮＮ７の変調パターン生成部２に入力されたデータは生成ＮＮ７側での学習がまだされておらず、ランダムな値で初期化された状態とされているため、この後変調パターン生成部２の学習を行うことになる。この変調パターン生成部２における学習は任意に入力した信号ビット列の1-of-k表記の行列と、尤度出力部５から出力された尤度の分布がより近しい分布となるような学習とされる。すなわち、前述した変調パターン復調部４の学習と同様に設定した誤差関数を最小化するように、尤度出力部５からの尤度情報に基づき、変調パターン生成部２側の各パラメータを調整するように学習を進める。なお、変調パターン生成部２側のみの調整によって誤差関数が最小化されるよう、変調パターン生成部２側の学習時には変調パターン復調部４側のパラメータは更新されないよう固定する。
変調パターン生成部２のパラメータ調整がされた後に変調パターン生成部２に再度信号ビット列を入力すれば、学習によりパラメータ調整がなされた変調パターン生成部２により新たな変調パターンが生成できる。この後、この変調パターン、あるいはノイズ付加やデータ水増しがされた変調パターンと、変調パターン生成部２に入力した信号ビット列を教師データとして使用して、変調パターン復調部４を学習させ、復調側を最適化させる。すると、例えば、[0, 0, 0, 1, 0, …, 0]という信号ビット列を変調パターン生成部２に入力すると、[0, 0.001, 0.001, 0.967, 0.0001, …, 0.0001]という復調結果が出力層２３より出力され、変調パターン生成部２の学習により、学習前と比べて変調パターン生成部２に入力した信号ビット列により近い分布をもった復調ビット列が得られるようになる。この例では、復調ＮＮ８では、“２”である確率が０．１％、“３”である確率が９６．７％、“４”である確率が０．０１％と判定しており、学習前と比べると復調誤りが低減していることがわかる。
このように、変調パターン復調部４と変調パターン生成部２の学習プロセスを繰り返すことで、復調ＮＮ８の復調精度が向上するように、生成ＮＮ７の変調パターン生成部２が最適化されることになる。すなわち、復調結果に基づいて復調誤りが生じにくいような変調パターンの生成が自動的に最適化されることになる。
As described above, in the initial stage, the data input to the modulation pattern generation unit 2 of the generation NN7 is not yet learned on the generation NN7 side, and is initialized by a random value. After that, the learning of the modulation pattern generation unit 2 is performed. The learning in the modulation pattern generation unit 2 is performed so that the 1-of-k notation matrix of the arbitrarily input signal bit string and the likelihood distribution output from the likelihood output unit 5 become closer. It That is, each parameter on the modulation pattern generation unit 2 side is adjusted based on the likelihood information from the likelihood output unit 5 so as to minimize the error function set similarly to the learning of the modulation pattern demodulation unit 4 described above. To proceed with learning. The parameters on the modulation pattern demodulation unit 4 side are fixed so as not to be updated during learning on the modulation pattern generation unit 2 side so that the error function is minimized by adjusting only the modulation pattern generation unit 2 side.
If the signal bit string is input again to the modulation pattern generation unit 2 after the parameters of the modulation pattern generation unit 2 are adjusted, a new modulation pattern can be generated by the modulation pattern generation unit 2 whose parameters have been adjusted by learning. After that, the modulation pattern demodulation unit 4 is trained by using this modulation pattern or the modulation pattern in which noise is added or data padding and the signal bit string input to the modulation pattern generation unit 2 as teacher data. Optimize. Then, for example, when a signal bit string [0, 0, 0, 1, 0, …, 0] is input to the modulation pattern generation unit 2, the demodulation result [0, 0.001, 0.001, 0.967, 0.0001, …, 0.0001] is obtained. Is output from the output layer 23, and the learning of the modulation pattern generation unit 2 makes it possible to obtain a demodulated bit string having a distribution closer to that of the signal bit string input to the modulation pattern generation unit 2 compared to before learning. In this example, the demodulation NN8 determines that the probability of being “2” is 0.1%, the probability of being “3” is 96.7%, and the probability of being “4” is 0.01%. It can be seen that the demodulation error is reduced compared to the previous case.
In this way, by repeating the learning process of the modulation pattern demodulation unit 4 and the modulation pattern generation unit 2, the modulation pattern generation unit 2 of the generation NN7 is optimized so that the demodulation accuracy of the demodulation NN8 is improved. .. That is, the generation of a modulation pattern that is less likely to cause a demodulation error is automatically optimized based on the demodulation result.
これにより変調パターンの復調誤りを大幅に低減させることが可能となる。 This makes it possible to significantly reduce demodulation errors in the modulation pattern.
＜変更態様＞
なお、本発明のホログラム記録再生装置としては上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の変更の態様をとることが可能である。
例えば、変調パターン復調部４と変調パターン生成部２の学習プロセスの繰り返し数は適宜選択することができる。
また、本実施形態のホログラム記録再生装置に係る変調パターン生成手段としては、畳み込みニューラルネットワーク以外の態様により構成してもよく、多層パーセプトロン等の順伝播型のニューラルネットワーク等を用いて構成してもよい。
また、ニューラルネットワークに替えて、「回帰」や「木」等の他の教師データありの機械学習法を用いることが可能である。
<Modification>
The hologram recording/reproducing apparatus of the present invention is not limited to that of the above embodiment, and various other modifications can be made.
For example, the number of repetitions of the learning process of the modulation pattern demodulation unit 4 and the modulation pattern generation unit 2 can be appropriately selected.
Further, the modulation pattern generating means according to the hologram recording/reproducing apparatus of the present embodiment may be configured by a mode other than the convolutional neural network, or may be configured by using a forward propagation type neural network such as a multilayer perceptron. Good.
Further, instead of the neural network, it is possible to use another machine learning method such as “regression” or “tree” with teacher data.
＜付記事項＞
前述した、ノイズ特性を付加した変調パターンの生成に係る手法に関し、さらに付記的に説明する。上記特許文献２では、データの無い全面が白（またはグレー）のシンボルで構成されたページデータをサンプルデータとしてホログラムメモリーに記録する。理想的には、再生されたページデータも全面が白（またはグレー）のシンボルで構成されるはずであるが、実際には光学系中のモアレパターンや、レンズに付着した塵埃等の汚れ等に起因する、記録再生光学系のノイズが重畳されたページデータが再生される。この再生ページデータと、記録時に表示したページデータの差分をとれば、記録再生光学系のノイズ情報を取得できる（図５を参照）。この取得したノイズ情報を生成パターンに重畳することで、ノイズ付加変調パターンを作成することができるが、ノイズ成分はページデータ面内で分布を有している。生成される変調ブロックがページデータ面内のどの位置に配置されてもノイズ耐性を有するよう、取得したノイズ情報を変調ブロックのサイズ単位で分割し、それぞれのノイズ情報を変調ブロックに重畳させたものをノイズ付加変調パターンとする（図５を参照）。
次に、非特許文献２では、ページデータ内のシンボルごとに、カメラで取得した再生ページデータにおける、対象シンボルとその周囲２シンボル分を合わせた合計25シンボルの情報を入力情報とするとともに、記録時にＳＬＭに表示したページデータにおける対象シンボルを出力情報とし、ニューラルネットワークに学習をさせている。これにより、ニューラルネットワークは記録再生光学系の符号間干渉情報を学習し、対象シンボルが周囲のシンボルから影響されて生じる符号間干渉を除去することができるイコライザーとして機能している。本実施形態ではこのニューラルネットワークをオートエンコーダーとし、さらに、ホログラムメモリーに記録するサンプルのページデータを入力情報とし、ホログラムメモリーから再生されたページデータを出力情報として学習する（図６を参照）。非特許文献２と異なり、ニューラルネットワークへの入力情報と出力情報を逆にすることで、符号間干渉によるノイズ成分を入力情報に逆に付加することができるオートエンコーダーとなる。同様に、ノイズ成分はページデータ面内で異なり、所定の分布を有することから、オートエンコーダーもページデータを領域ごとに分割した数の分を用意し、それぞれ学習させる。その際、領域のサイズは、シンボルのサイズ、変調パターンのサイズ、ページデータのサイズ（ページデータを分割せず、ページデータ全面をオートエンコーダーへの入出力情報とする場合）など、任意に設定して良い。なお、図６では変調パターンのサイズごとに領域を分割した場合の例を示している。生成された変調パターンを、学習を終えた各オートエンコーダーに入力すれば、オートエンコーダーの出力として、ページデータ面内の任意の位置におけるノイズが付加された変調パターンが得られる。
<Additional items>
The method relating to the generation of the modulation pattern to which the noise characteristic is added will be further described additionally. In Patent Document 2 described above, page data having no data and entirely formed of white (or gray) symbols is recorded in the hologram memory as sample data. Ideally, the reproduced page data should also consist of white (or gray) symbols on the entire surface, but in reality, it may be a moire pattern in the optical system or dirt such as dust adhering to the lens. The page data on which the noise of the recording/reproducing optical system caused is superimposed is reproduced. The noise information of the recording/reproducing optical system can be acquired by taking the difference between the reproduction page data and the page data displayed during recording (see FIG. 5). A noise-added modulation pattern can be created by superimposing the acquired noise information on the generated pattern, but the noise component has a distribution in the page data plane. Obtained noise information is divided into modulation block size units so that the generated modulation block has noise immunity regardless of the position in the page data plane, and each noise information is superimposed on the modulation block. Is a noise addition modulation pattern (see FIG. 5).
Next, in Non-Patent Document 2, for each symbol in the page data, a total of 25 symbols of the target symbol and the surrounding two symbols in the reproduced page data acquired by the camera are used as input information and recorded. Sometimes, the target symbol in the page data displayed on the SLM is used as output information, and the neural network is made to learn. As a result, the neural network functions as an equalizer that can learn intersymbol interference information of the recording/reproducing optical system and remove intersymbol interference that occurs when the target symbol is influenced by surrounding symbols. In the present embodiment, this neural network is used as an auto encoder, and further sample page data to be recorded in the hologram memory is used as input information, and page data reproduced from the hologram memory is learned as output information (see FIG. 6). Unlike Non-Patent Document 2, by inverting the input information and the output information to the neural network, the auto encoder can add the noise component due to the intersymbol interference to the input information in reverse. Similarly, since the noise component is different in the page data plane and has a predetermined distribution, the auto encoder also prepares the page data divided into areas and learns the same. At that time, the size of the area can be set arbitrarily such as the size of the symbol, the size of the modulation pattern, the size of the page data (when the entire page data is used as input/output information for the auto encoder without dividing the page data). Good. It should be noted that FIG. 6 shows an example in which the region is divided according to the size of the modulation pattern. When the generated modulation pattern is input to each auto encoder that has completed learning, a modulation pattern to which noise is added at an arbitrary position within the page data surface can be obtained as an output of the auto encoder.
１ ビット列入力部
２ 変調パターン生成部
３ データ水増し/ノイズ付加部
４ 変調パターン復調部
５ 尤度出力部
６ 変調パターン出力部
７ 生成ニューラルネットワーク（生成ＮＮ）
８ 復調ニューラルネットワーク（復調ＮＮ）
１０ 変調パターン生成手段
１１ 入力層
１２ 逆畳み込み層
１３ 全結合層
１４ 変調パターン生成
２１ ノイズ付加
２２ 畳み込み層
２３ 出力層（全結合層）
１０１ ホログラム記録再生装置
１０９ 空間フィルタ
１１０ 記録媒体
１１１ レーザ
１１２ 発散レンズ
１１３ コリメートレンズ
１１４、１２２ 半波長板
１１５、１２３、１３２ ミラー
１１６、１１７、１２４ 偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）
１１８、１２６、１３６ レンズ
１２０ カメラ
１２５、１５０ ガルバノミラー
１６０ ＳＬＭ（空間光変調器）
1 bit string input unit 2 modulation pattern generation unit 3 data pad/noise addition unit 4 modulation pattern demodulation unit 5 likelihood output unit 6 modulation pattern output unit 7 generation neural network (generation NN)
8 Demodulation neural network (demodulation NN)
10 Modulation Pattern Generation Means 11 Input Layer 12 Deconvolutional Layer 13 Fully Combined Layer 14 Modulation Pattern Generation 21 Noise Addition 22 Convolutional Layer 23 Output Layer (Fully Combined Layer)
101 hologram recording/reproducing apparatus 109 spatial filter 110 recording medium 111 laser 112 diverging lens 113 collimating lenses 114, 122 half-wave plates 115, 123, 132 mirrors 116, 117, 124 polarization beam splitter (PBS)
118, 126, 136 lens 120 camera 125, 150 galvanometer mirror 160 SLM (spatial light modulator)
Claims (6)
複数個の該変調パターン同士は、互いに同一数の画素を同一形状に配列したものからなり、
該変調パターン同士が復調時に互いに誤りとなる確率が最も小さくなるように、所望の数の前記変調パターンを生成する変調パターン生成手段を備え、
該変調パターン生成手段は、機械学習法を用いて前記変調パターンの生成を行うように構成されていることを特徴とするホログラム記録再生装置。 In a hologram recording/reproducing apparatus for recording page data formed by arranging a plurality of modulation patterns of a desired signal,
The plurality of modulation patterns are composed of the same number of pixels arranged in the same shape,
A modulation pattern generating means for generating a desired number of the modulation patterns so that the probability that the modulation patterns will be mutually erroneous during demodulation is minimized,
The hologram recording/reproducing apparatus, wherein the modulation pattern generating means is configured to generate the modulation pattern using a machine learning method.
前記尤度出力部から出力された、該復調データに対する尤度情報に基づき、前記変調パターン生成部のパラメータおよび前記変調パターン復調部のパラメータを調整することを特徴とする請求項３に記載のホログラム記録再生装置。 The generation neural network portion includes a modulation pattern generation unit that generates at least a modulation pattern, and the demodulation neural network unit at least a modulation pattern demodulation unit that demodulates a modulation pattern and a likelihood output unit that outputs a likelihood of demodulated data. Equipped with
The hologram according to claim 3, wherein the parameter of the modulation pattern generation unit and the parameter of the modulation pattern demodulation unit are adjusted based on likelihood information for the demodulated data output from the likelihood output unit. Recording/playback device.
6. The hologram recording/reproducing apparatus according to claim 5, wherein the noise-added modulation pattern generation means comprises an auto encoder.
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