[发明专利]一种基于Er态阈值电压分布的闪存误擦除数据恢复方法

说明书

一种基于Er态阈值电压分布的闪存误擦除数据恢复方法，涉及固态存储技术领域。本发明是为了解决针对用户误擦除操作导致闪存数据丢失的问题，目前尚没有任何误擦除数据的直接恢复方法。本发明面向闪存误擦除的数据恢复提供了一种基于测量Er态阈值电压的闪存数据恢复方法。该方法在实际使用过程中，利用擦除后的Er态阈值电压大小与闪存胞元被擦除之前的状态之间的数学关系，结合机器学习算法，为误擦除闪存的数据恢复提供了理论依据和实现方法。主要用于闪存误擦除数据的恢复。

技术领域

本发明涉及固态存储技术领域，尤其是涉及一种闪存数据恢复方法。

背景技术

随着固态存储技术的不断发展，固态硬盘生产成本不断下降，开始逐渐取代传统机械硬盘，成为电子消费市场中存储设备的首选。然而由于闪存特殊的擦写方式，导致被擦除的数据无法恢复，一旦误擦除闪存数据将给用户带来不可挽回的损失。

目前的关于闪存数据恢复都是基于存储状态下的恢复，即由于存储器件的问题，现有的数据恢复都是如何准确的提取存储的数据，也就是恢复存储状态下真实的数据。但是针对用户误擦除操作导致闪存数据丢失的问题，目前尚未有任何直接的数据恢复方法。

发明内容

本发明是为了解决针对用户误擦除操作导致闪存数据丢失的问题，目前尚没有任何误擦除数据的直接恢复方法。

一种基于Er态阈值电压分布的闪存误擦除数据恢复方法，包括以下步骤：

针对于误擦除数据后的闪存，通过控制闪存使闪存Er态阈值电压向右偏移，并绘制偏移后的Er态阈值电压分布；将被擦除闪存所有胞元的阈值电压数据输入至神经网络模型，输出结果为该胞元误擦除前原始阈值电压数据，进而根据擦除前原始阈值电压数据恢复出误擦除前的数据。

进一步地，所述通过控制闪存使闪存Er态阈值电压向右偏移的过程是通过重复编程或读干扰实现的；所述重复编程指不断通过向被擦除胞元写入为浮栅层注入电子的操作。

进一步地，不断通过向被擦除胞元写入为浮栅层注入电子的操作过程中，不断向被擦除胞元写入111。

进一步地，所述绘制偏移后的Er态阈值电压分布的过程是利用read offset或者read retry实现的。

进一步地，所述神经网络模型的训练过程如下：

构建神经网络结构，并初始化网络参数；

输入量为擦除后的阈值电压，输出量为原始胞元状态数据；输入量和输出量是训练前构建的神经网络样本集中的数据；

利用样本集中的样本训练神经网络模型，得到训练好的神经网络模型。

有益效果：

本发明通过控制读干扰和重复编程手段，控制Er态阈值电压稳定增长，实现了Er态阈值电压的测量；然后通过计算被擦除态阈值电压大小和原始状态之间的相关性，不仅为误擦除闪存的数据恢复提供了理论依据，而且能够实现误擦除操作丢失闪存数据的恢复。本发明结合机器学习手段提高了闪存数据恢复的准确性。

附图说明

图1为闪存阈值电压分布示意图；

图2为随着编程次数增加闪存块中跳转胞元数增加曲线；

图3为Er态阈值电压整体偏移至Va’右侧时绘制完整阈值电压分布图；

图4为不同初始状态随着编程次数增加胞元跳变数增长曲线对比图；

图5为神经网络模型构造流程；

图6为利用Er态阈值电压分布的闪存误擦除数据恢复方法流程图。

具体实施方式