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申请/专利权人：杭州阿姆科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于预测NAND闪存数据出错的方法及系统，方法包括：S1、对于每一个数据单元，通过NAND闪存上板测试获得每一个数据单元的BER和电压分布信息；S2、将BER作为一级信道模型的训练样本，训练得到一级信道模型，并计算每一个数据单元的硬判决错误率；S3、将电压分布信息作为二级信道模型的训练样本，训练得到二级信道模型，通过二级信道模型计算获得每一个数据单元的软判决信息；S4、根据电压分布图的实际情况，对二级信道模型调整，加入实际电压分布中的非相邻状态之间变换的信息，得到符合NAND闪存特性的软判决信息。本发明能预测闪存错误率，使闪存的寿命预测与实际更加契合。

主权项：1.一种用于预测NAND闪存数据出错的方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、对于每一个数据单元，通过NAND闪存上板测试获得每一个数据单元的BER和电压分布信息；S2、将步骤S1中获取的BER作为一级信道模型的训练样本，通过训练得到一级信道模型，通过一级信道模型计算每一个数据单元的硬判决错误率；一级信道模型使用的是基于非中心卡方分布的模型，将一级信道模型建模后得到的PMF转换成逆向CDF，生成的逆向CDF将[0，1]区间的均匀分布值映射成相应的错误率；逆向CDF函数是以下形式： 式2中，pi表示位出错数为i的数据单位的概率，N表示数据单元的最大错误位数，Fx表示位出错数大于x的数据单元的概率；一级信道模型使用的PMF具有以下形式： 式3中，f·～χ2d,v，d表示自由度参数，v表示非中心性参数；p0x表示PMF的测量值或者经过平滑处理之后的值；是一个比例因子；s表示尺度参数，取值范围为0～1；X是一个常量，取值范围为0XN；然后，使用随机数据发生器RNG生成[0，1]区间上的均匀分布值，最终获得该数据单元的硬判决错误率；S3、将步骤S1中的电压分布信息作为二级信道模型的训练样本，通过训练得到二级信道模型，并将步骤S2中获取的每一个数据单元的硬判决错误率作为二级信道模型中数据单元中的所有位置硬判决读取错误率，通过二级信道模型计算获得每一个数据单元的软判决信息；步骤S3具体包括：S3.1、将步骤S1中的电压分布信息作为二级信道模型的训练样本，通过训练得到二级信道模型；S3.2、根据实际应用确定软判决中的读取次数，其中，读取次数小于等于NAND闪存厂商设定的最大电压阈值调档次数；S3.3、二级信道建模后，获得多次读取把电压分布图分成的若干区域的概率，根据步骤S2中获取的每一个数据单元的硬判决错误率对软判决的每一个区域的概率进行缩放，并计算每一个区域对应的LLR值；S3.4、利用步骤S2中每一个数据单元的硬判决错误率以获取该数据单元的每一位的翻转信息，然后使用随机数据发生器RNG生成[0，1]区间上的均匀分布值，根据步骤S3.3中得到的软判决的每一个区域的概率和LLR值，最终获得该数据单元的软判决信息；S4、根据电压分布图的实际情况，对二级信道模型进行调整，加入实际电压分布中的非相邻状态之间变换的信息，得到符合NAND闪存特性的软判决信息；步骤S4具体包括：S4.1、利用步骤S1中使用的NAND闪存上板测试数据，获得存储单元的电压分布图；S4.2、计算出电压分布图中非相邻状态之间的变换的概率，并设定为“被保留的存储单元”的概率；S4.3、按照“被保留的存储单元”的概率，将该数据单元中的这些位强制赋值成最容易出错的区域的LLR值，即最大LLR值。

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