JP5475665B2 - フラッシュメモリのクロスカップリング事後補正 - Google Patents
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Description
フラッシュメモリデバイスを制御するコマンドデータは、外部制御線へ接続されたコマンドインターフェイスへ入力される。外部制御線はコントローラ20に接続される。コマンドデータは要求された操作が何かをフラッシュメモリに伝える。入力コマンドは状態マシン8へ転送され、状態マシン8は、列制御回路2、行制御回路3、cソース制御回路4、c−pウェル制御回路5、およびデータ入出力回路6を制御する。READY/BUSY、PASS/FAIL等、状態マシン8はフラッシュメモリのステータスデータを出力できる。
フローティングゲート間結合の補償にあたっては数通りのアプローチが知られている。ChenとFongによるフラッシュメモリでは、フローティングゲートが結合しないようにセルが互いに物理的に隔離される。ChenとFongはまた、フローティングゲート間結合を補償するように比較基準電圧(例えば、図1BのV1、V2 )を調整する。あらゆる目的のためにあたかもその全体が本願明細書において参照により援用されている、Chen、Cernea、およびHemnikは米国特許第7,196,946号(特許文献5)で類似する方法を教示している。フラッシュメモリからのデータ読み出しにあたっては、蓄積されるデータのエラー補正符号化とその後に続く、読み出されたデータのエラー補正復号化によって不正確さを補償するのが一般的だが、これはフローティングゲート間結合の補償にもなる。
算出と同様、推定はMMSE、MAP、ML等の基準に基づく。
ここでは例証のみを目的として添付の図面を参照しながら本発明を説明する。
s0iの和は、ビットiが「0」ビットになっている状態sの和である。s1iの和は、残りの状態の和、すなわちビットiが「1」ビットになっている状態sの和である。例えば、図4のように状態がしきい値電圧に対応付けられる1セル当たり3ビットのフラッシュメモリで、左端のビットの場合、分子の和は右端の4つの状態の和であり、分母の和は左端の4つの状態の和であり、中間のビットの場合、分子の和は左から3番目と4番目の状態と右から1番目と2番目の状態の和であり、分母の和は左から1番目と2番目の状態と右から3番目と4番目の状態の和であり、右端のビットの場合、分子の和は左から2番目と4番目の状態と右から1番目と3番目の状態の和であり、分母の和は左から1番目と3番目の状態と右から2番目と4番目の状態の和である。
式11または式12を使って計算されるLi は、ビットiを含む符号語の推定にあたってECCデコーダへの入力として使用できる。
本発明のこの態様では、式(3)から(7)、(9)、および(10)の二次統計計算がLMMSEクロスカップリング推定であり、式(11)または式(12)におけるLiの計算がLMMSE等化である。
符号付きLMS (Simon Haykin, Adaptive Filter Theory, Third Edition, Prentice Hall,1996; R. D. Gitlin et al., An algorithm for the stable operation of a digitally implemented fractionally spaced adaptive equalizer, Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process., May 1982, pp. 1379-1382(非特許文献3))
CMAアルゴリズム (R. Johnson, Jr., et al., Blind equalization using the constant modulus criterion: a review, Proc. IEEE vol. 86 no. 10 (1998) pp. 1927-1950(非特許文献4))
SATOアルゴリズム (Y. Sato, A method for self-recovering equalization for multilevel amplitude modulation system, IEEE Trans. Commun. vol. COM-23 (June 1975) pp.679-682 (非特許文献5))
Godardアルゴリズム (D. N. Godard, Self-recovering equalization and carrier tracking in two-dimensional data communication system, IEEE Trans. Commun. vol. COM-28 (Nov. 1980) pp. 1867-1875 (非特許文献6))
SUNUAアルゴリズム (Ching-Hsiang Tseng and Cheng-bin Lin, A stop-and-go dual-mode algorithm for blind equalization, GLOBECOM '96 (18-22 November 1996) vol. 2 pp. 1427-1431 (非特許文献7))
DMGSAアルゴリズム (V. Weerackody and S. A. Kassam, Dual-mode type algorithms for blind equalization, IEEE Trans. Commun. vol. 42 no. 1 (1994) pp. 22-28(非特許文献8))
RRSEアルゴリズム (Nigel C. McGinty and Rodney A. Kennedy, Reduced-state sequence estimator with reverse-time structure, IEEE Trans. Commun. vol. 45 no. 3 (1997) pp. 265-268(非特許文献10))
DDFSEアルゴリズム (Alexanra Duel-Hallen and Chris Heegard, Delayed decision-feedback sequence estimation, IEEE Trans. Commun. vol. 37 no. 5 (1989) pp. 428-436 (非特許文献11))
DFEアルゴリズム (Mikael Sternad et al., Robust decision feedback equalizers, IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (April 27-30, 1993) vol. 3 pp. 555-558(非特許文献12))
なお、これらのMLアルゴリズムは非線形アルゴリズムである。
1.設計
2.製造
3.バックグラウンド
4.オンザフライ
クロスカップリング係数がかなり速やかに変化するためにバックグラウンドクロスカップリング推定では頼りにならない場合は、ワード線が読み出されるときに等化とともにクロスカップリング推定を行う。目標ワード線が読み出されるときには、近傍セルを含む全てのワード線(通常はもう1つのワード線のみ)も読み出されなければならないことに留意するべきである。
Claims (12)
- データを蓄積しかつ読み出す方法であって、
(a)複数のセル(151〜159)を含むメモリ(1;11;62)を提供するステップであって、データを表すセル(151〜159)の物理的特性の各値を設定することにより前記セル(151〜159)にデータを蓄積し、その後、各値の測定値を得るために各値を測定することにより前記セル(151〜159)を読み出すステップと、
(b)前記セルのいずれか1セル(151)と、前記1セル(151)の少なくとも1つの近傍セル(152〜159)とを読み出し、これにより前記1セル(151)と前記近傍セル(152〜159)の各測定値を得るステップと、
(c)各近傍セル(152〜159)が前記1セル(151)の読み出しを妨害するそれぞれの程度を算出するステップであって、前記算出するステップは前記妨害の線形または非線形モデルに基づくステップと、
(d)各測定値と、各近傍セル(152〜159)が前記1セル(151)の読み出しを妨害する前記算出されたそれぞれの程度とに基づき、データが前記1セル(151)に蓄積された時に設定された前記データの物理的特性の各値を推定するステップであって、前記推定するステップは各測定値の再設定を含まない計算であるステップと、
を含む方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記セル(151〜159)は、フラッシュセル(151〜159)であり、
前記物理的特性は、前記フラッシュセル(151〜159)のしきい値電圧である方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記算出するステップは、
前記推定するステップとは別に遂行されるか、あるいは
前記推定するステップとともに繰り返し遂行される方法。 - 請求項1記載の方法において、
(e)前記1セルと少なくとも1つの近傍セルとは別の少なくとも1つのさらなるセル(152〜159)を読み出し、これにより少なくとも1つのさらなる測定値を得るステップをさらに含み、
前記算出するステップは、前記少なくとも1つのさらなる測定値にも基づく方法。 - 請求項4記載の方法において、
前記メモリ(1;11;62)は、フラッシュメモリであり、
前記1セル(151)と少なくとも1つのさらなるセル(152〜159)は、前記メモリ(1;11;62)の同じ消去ブロックにある方法。 - 請求項5記載の方法において、
前記1セル(151)と少なくとも1つのさらなるセル(152〜159)は、前記メモリ(1;11;62)の同じワード線にある方法。 - 請求項1記載の方法において、
(e)前記1セル(151)と少なくとも1つの各近傍セル(152〜159)とにデータを蓄積するステップをさらに含む方法。 - 請求項7記載の方法において、
前記算出するステップは、
前記蓄積するステップの前に遂行されるか、
前記蓄積するステップの後に遂行されるか、あるいは
前記1セル(151)が読み出されるたびに遂行される方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記推定するステップは、
少なくとも1つの近傍セル(152〜159)による妨害のために前記1セル(151)の各測定値を補正することと、
前記1セル(151)の各値の分布のパラメータの少なくとも1つの期待値を推定することと、
を含む方法。 - メモリデバイスであって、
(a)複数のセル(151〜159)を含むメモリ(1;11;62)と、
(b)回路(2〜8,20〜22;13,15,17,19,23,25,26a〜26c,27,29,31,33,35,41,43,44)であって、
(i)データを表すセル(151〜159)の物理的特性の各値を設定することにより前記セル(151〜159)にデータを蓄積し、かつ
(ii)その後、各値の測定値を得るために各値を測定することにより前記セル(151〜159)を読み出す回路と、
(c)前記セルのいずれか1セル(151)の各測定値と、前記1セル(151)の少なくとも1つの近傍セル(152〜159)の各測定値とに基づき、かつ各近傍セル(152〜159)が前記1セル(151)の読み出しを妨害するそれぞれの程度に基づき、データが前記1セル(151)に蓄積された時に設定された前記データの物理的特性の各値を、各測定値を再設定することなく、推定する機構であって、各近傍セル(152〜159)が前記1セル(151)の読み出しを妨害するそれぞれの程度を、前記妨害の線形または非線形モデルに基づき算出するように構成される機構と、
を備えるメモリデバイス。 - 請求項10記載のメモリデバイスにおいて、
前記推定する機構は、
前記セルのいずれか1セル(151)の各測定値と、前記1セルの少なくとも1つの近傍セル(152〜159)の各測定値とに基づき、かつ各近傍セル(152〜159)が前記1セル(151)の読み出しを妨害するそれぞれの程度に基づき、前記1セル(151)に蓄積されたデータを推定するコードを含む、前記メモリデバイスのためのドライバコードを蓄積する不揮発性メモリと、
前記コードを実行するプロセッサと、
を備えるメモリデバイス。 - 請求項1〜9のいずれか記載の方法によって規定されたプログラム命令を組み入れたコンピュータ可読蓄積媒体。
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