近几年,随着半导体的制程工艺技术提高,NAND闪存块的存储密度及单位容量得到空前增加,NAND闪存在电子消费类产品中得到广泛地应用,已成为主流的存储介质。但是闪存信道噪声随数据的保存时间和磨损次数增加而变强,极大地降低了闪存保存数据可靠性,数据正面临难以恢复地损失。早期闪存信道噪声较小,传统的最优读取阈值方案能发挥很好的检测作用,但是求解出近似的最优读取阈值严重依赖闪存信道先验知识。基于软判决的低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码纠错性能要优于读取阈值检测技术,若不能充分利用闪存信道先验知识,计算出精度较高的对数似然比（Logarithmic Likelihood Ratio,LLR）值,将会造成额外计算资源的消耗和纠错性能下降。因此,本文提出了深度学习辅助的闪存信道估计及检测技术,该技术既能提升闪存数据可靠性,还可以减少对闪存信道先验知识依赖。鉴此,本文先对NAND闪存的基本结构和编程/擦除原理进行深入的研究,并结合NAND闪存信道的产生噪声机理和阈值电压分布特性,进一步分析信道特征规律,然后介绍了本文用到的一些深度学习算法,并研究了如何用于闪存信道的噪声估计及检测。具体研究工作和创新点,归纳如下:（1）深入探讨了NAND闪存的内部基本原理和组成结构;仿真了闪存信道存在的主要噪声,研究了噪声影响闪存阈值电压分布的一般规律。（2）介绍了本文所用到的深度学习算法。改进了卷积神经网络（convolution neural network）与置信传播算法（belief propagation,BP）迭代架构,并用于闪存信道估计及译码实现,进一步提升了译码性能。（3）针对单元间干扰和持久性噪声的特点,本文提出一种用卷积神经网络进行闪存信道检测的方案,原理是卷积神经网络的卷积层能提取闪存单元间阈值电压特征。该方案只需良好的数据集,就能训练出与信道变化适配的检测模型,完成对闪存单元存储状态的检测。为了避免频繁的更新网络参数,本文还测试了该模型的鲁棒性,可以在空闲时间定期优化网络参数来实现与信道的匹配,并且性能不会较大得到损失。再与现有检测模型对比了复杂度,本文提出的检测模型复杂度更低,能获得更低检测时延。（4）针对单元间干扰和持久性噪声的特点,提出一种基于深度学习辅助计算对数似然比的方式。这种方式能够在线计算出LLR值。实验仿真表明,跟传统计算的LLR值比,本文提出的在线计算LLR能提升BP算法的译码效率。