CN100423115C - 信号评估方法、信息记录/再现设备、信息再现设备以及信息记录介质 - Google Patents

Abstract

再现信号包括很可能出现识别错误的图形。对于这种图形，准备概率错误图形。准备示出正确图形和错误图形的表，计算正确表示信号质量的评估值。在采用PRML方法的设备中，检验鉴别数据和多个预定位序列对(PT，PF)以检测匹配。计算位序列和相应的两个理想响应。获得两个理想响应与均衡信号之间的欧几里德距离(E_PF，S，E_PT，S)，并进一步获得欧几里德距离之间的差值(D)。根据平均值、标准偏差、预定位序列的出现概率以及预定位序列对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值。

Description

信号评估方法、信息记录/再现设备、信息再现设备以及信息记录介质

技术领域

本发明涉及一种用于评估从信息记录介质再现的信号的信号评估方法、信息记录/再现设备以及信息记录介质。更具体地说，本发明涉及对用于从信息记录介质再现信号并对再现信号进行评估的评估装置和评估方法所做的改进。

背景技术

作为信息记录/再现设备执行的信号处理过程，本技术领域内已知PRML(部分响应与最大似然性)鉴别方法。

KOKAI第2002-358738号日本专利申请公开披露了一种在采用PRML鉴别方法的系统内，用于评估信号质量的技术。

根据KOKAI公开披露的技术，准备差分测量分布(differentialmetric distribution)。根据差分测量分布是正态分布的假设，获得标准偏差σ和平均值μ。在正态分布的各部分中，检测到其峰值不大于0的部分，而且利用误差函数，根据标准偏差σ和平均值μ，计算检测部分的面积(差错率)。

该正态分布不必精确。实际上是将多个不同的正态分布叠加在一起。这样做，不能准确估计差错率，而且不能评估信号质量。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种可以准确评估信号质量的方法。本发明还有一个目的是提供一种可以以高可靠性进行信号记录和再现的信息记录/再现设备。本发明的又一个目的是提供一种可以以高可靠性对其进行信息记录和再现的信息记录介质。

根据本发明的一个方面，提供了一种信号评估方法，被配置为利用部分响应和最大似然性鉴别方法对从记录介质再现的再现均衡信号进行评估，所述方法包括步骤：检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配；在检测到匹配时，计算相应的两个理想响应；获得两个理想响应与均衡再现信号之间的欧几里德距离；获得欧几里德距离之间的差值；获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差；根据所述平均值和标准偏差计算错误鉴别概率；以及，根据所述错误鉴别概率、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值。

根据本发明的另一方面，提供了一种用作信息记录/再现设备和信息再现设备之一、并利用部分响应和最大似然性鉴别方法输出从记录介质再现的再现信号的设备，所述设备包括信号再现评估装置，该信号再现评估装置包括：用于检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配的装置；用于在检测到匹配时计算相应的两个理想响应的装置；用于获得两个理想响应与均衡信号之间的欧几里德距离的装置；用于获得欧几里德距离之间的差值的装置；用于获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差的装置；用于根据所述平均值和标准偏差计算错误鉴别概率的装置；以及，用于根据所述错误鉴别概率、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值的装置。

根据本发明的另一方面，还提供了一种用作信息记录/再现设备和信息再现设备之一、并被配置为利用上述信号评估方法产生评估值的设备，所述设备包括用于执行以下功能至少之一的装置：调节记录波形；偏移调节再现信号；增益调节；调节均衡系数；跟踪控制；聚焦控制；俯仰控制；以及调节球面像差。

根据本发明还有的另一方面，提供了一种通过利用部分响应和最大似然性鉴别方法从中再现再现信号的信息记录介质，根据利用以下步骤获得的评估值来评估所述再现信号：检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配；在检测到匹配时，计算相应的两个理想响应；获得两个理想响应与均衡再现信号之间的欧几里德距离；获得欧几里德距离之间的差值；获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差；根据所述平均值和标准偏差计算错误鉴别概率；以及根据所述错误鉴别概率、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值，其中，所述信息记录介质满足评估值不大于10×10^-3的要求。

根据本发明还有的另一方面，还提供了一种通过利用部分响应和最大似然性鉴别方法从中再现再现信号的信息记录介质，根据利用以下步骤获得的评估值来评估所述再现信号：检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配；在检测到匹配时，计算相应的两个理想响应；获得两个理想响应与均衡再现信号之间的欧几里德距离；获得欧几里德距离之间的差值；获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差；根据所述平均值和标准偏差计算错误鉴别概率；以及根据所述错误鉴别概率、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值，其中，所述信息记录介质满足评估值不大于10×10^-5的要求。

总之，本发明涉及一种适用于采用PRML鉴别方法的信息记录/再现设备的方法，该方法包括步骤：检测鉴别数据与多个预定位序列对之间的匹配；在检测到匹配时，计算位序列和相应的两个理想响应；获得两个理想响应与均衡信号之间的欧几里德距离；获得欧几里德距离之间的差值；获得欧几里德距离之间差值的平均值和标准偏差；以及根据平均值、标准偏差、预定位序列的出现概率以及预定位序列对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值。应该注意，本发明并不局限于此，本发明包括如下所述的方法、设备和介质。

下面的说明将对本发明的其他目的和优点进行说明，而且根据该说明，本发明的其他目的和优点将变得更加明显，或者通过实现本发明，可以得知本发明的其他目的和优点。利用在此特别指出的手段或组合，可以实现本发明的目的和优点。

附图说明

附图引入本说明书作为本说明书的一部分，它示出本发明的当前优选实施例，而且它与以上所做的一般说明和以下对优选实施例所做的详细说明一起用于解释本发明原理。

图1是示出本发明的基本原理的波形图。

图2是示出本发明的基本原理的分布曲线图。

图3是示出本发明的一个实施例的方框图。

图4是示出本发明如何操作的流程图。

图5是示出本发明的另一个实施例的方框图。

图6是示出本发明的又一个实施例的方框图。

图7是示出本发明的进一步的实施例的方框图。

图8是示出可以用于图6和7所示实施例中的第二评估值计算器的一个例子的方框图。

图9是示出可以用于图6和7所示实施例中的第二评估值计算器的另一个例子的方框图。

图10是示出可以用于图6和7所示实施例中的第二评估值计算器的又一个例子的方框图。

具体实施方式

现在，将参考附图说明本发明的实施例，附图涉及信息记录/再现设备、信号评估方法以及信息记录介质。

首先，将对本发明所基于的PRML鉴别方法进行说明。PRML鉴别方法利用PR(部分响应)特性，PR特性对应于记录/再现特性。作为例子，将参考PR(1，2，2，1)特性。PR(1，2，2，1)特性涉及对符号位“1”的响应是“1221”的情况。符号位序列与序列“1221”之间的卷积是一个响应。例如，对符号位序列“0010000”的响应是“0012210”。同样，对符号位序列“00110000”的响应是“00134310”，对符号位序列“001110000”的响应是“000135531”，以及对“00011110000”的响应是“00013565310”。

符号位序列与响应之间的上述关系仅对理想PR特性适用。因此，将上述这种响应称为理想响应。由于实际响应含有噪声，所以ML(最大似然性)识别过程将含有噪声的响应与理想响应进行比较，然后，选择并输出对应于最短距离的理想响应。

在ML鉴别过程中，欧几里德距离被用作为用于进行比较的距离。将序列A(＝A₀A₁...A_n)与序列B(＝B₀B₁...B_n)之间的欧几里德距离E²定义为：

E²＝∑(A_i-B_i)²

接着，对长度N采样的所有理想响应与均衡信号(长度N采样)之间的欧几里德距离进行SAM计算。从经过计算的所有欧几里德距离中，选择最小值E_min和次最小值E_next。对选择的E_min和E_next，执行E_min ²-E_next ²(＝SAM)表示的计算过程。E_min ²-E_next ²的值越大，发生识别错误的可能性越小。

下面将利用具体数字，进行详细说明。我们假定S1和S2代表长度9采样的均衡信号，而且它们具有以下内容：

S₁＝[5.96.15.94.92.90.90.10.00.1]

S₂＝[5.86.05.84.72.71.10.20.10.2]

使均衡信号S₁和S₂的欧几里德距离变成最短的理想响应是[666531000](即，位序列[111111000000]的理想响应)。同样，使均衡信号S₁和S₂的欧几里德距离变成次最短的理想响应是[66531000](即，位序列[111110000000]的输出)。

以下对S₁计算E_min ²和E_next ²。

E_min ²＝(6-5.9)²+(6-6.1)²+(6-5.9)²+…

        +(0-0.1)²

     ＝0.08

E_next ²＝(6-5.9)²+(6-6.1)²+(5-5.9)²+…

        +(0-0.1)²

      ＝8.88

同样，以下对S₂计算E_min ²和E_next ²。

E_min ²＝(6-5.8)²+(6-6.0)²+(6-5.8)²+…

        +(0-0.2)²

     ＝0.36

E_next ²＝(6-5.8)²+(6-6.0)²+(5-5.8)²+…

        +(0-0.2)²

      ＝7.76

对于S₁，E_min ²-E_next ²的值为8.8，而对于S₂，E_min ²-E_next ²的值为7.4。这意味着，对于S₁，不大可能发生差错。

如上所述，计算所需数量的SAM值，并根据它们，估计差错率。现在将说明如何估计差错率。

在SAM值的分布中，将接近0的分布看作正态分布，然后，获得该正态分布的标准偏差σ和平均值μ。在正态分布的各部分中，检测其峰值不大于0的部分，然后，利用误差函数，根据标准偏差σ和平均值μ，计算检测部分的面积(差错率)。

还是在这种情况下，SAM分布是多个具有不同标准偏差和平均值的正态分布的重叠，而且低于阈值Th的各值不形成正态分布。这样做，不能准确估计差错率，而且不能评估信号质量。

因此，本发明意在提供一种可以实现更可靠评估的方法。在以下的说明中，将对PR特性是PR(1，2，2，2，1)特性，而调制码是(1，7)RLL码的情况进行说明。

在详细说明特定实施例之前，说明本发明原理。首先，让我们对在PRML系统中，将给定的记录图形T错误地识别为另一个图形F的概率进行研究。假定利用S表示再现信号，而利用PT和PF表示图形T和F的理想信号(参考图1)，则可以将错误地将图形T识别为图形F的条件表示为：

$M=E_{\mathrm{PF},S}^2-E_{\mathrm{PT},S}^2<0---\left(1\right)$

$E_{P1,P2}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2}---\left(2\right)$

在上面的数学公式中，E_PF，S代表理想信号PF与再现信号S之间的欧几里德距离，E_PT，S代表理想信号PT与再现信号S之间的欧几里德距离，E_P1，P2代表信号P1与P2之间的欧几里德距离。

假定累计M值的分布(参考图2)是正态分布，而且假定该正态分布的平均值和标准偏差分别为μ和σ，利用下式表示将T错误识别为F的概率：

$F\left(0\right)=\underset{-\&infin;}{\overset{0}{\&Integral;}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\&mu;})}^2/{2\mathrm{\&sigma;}}^2\}}{\mathrm{\&sigma;}\sqrt{2\mathrm{\&pi;}}}\mathrm{dx}---\left(3\right)$

通过根据公式(3)对很可能发生错误的一对图形进行计算，可以由下式获得bER(误码)的估计值：

bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F                             (4)

其中C_T是图形T的出现概率，而H_T，F是T与F之间的汉明距离。

将简要说明如何选择图形T和F。在选择图形T和F时，使用欧几里德距离有利。通常，随着图形T与F之间的欧几里德距离E_T，F的增加，差错出现概率按指数降低。因此，通过检测一对其间的欧几里德距离E_T，F比预定值小的图形，可以获得bER的估计值。

(实施例1)

图3是示出本发明的一个实施例的配置的方框图。参考图3，光头器件(PUH)102读出作为标记和间隔记录在信息记录介质(光盘)101上的信息，获得弱模拟信号。放大器103将该弱模拟信号放大到足够高的电平。模数(AD)变换器104将放大的模拟信号变换为数字再现信号。均衡器105使数字再现信号均衡，以便该数字再现信号具有对应于要使用的PR特性的波形(以下将具有这种波形的数字再现信号简称为“均衡信号”)。然后，将该均衡信号送到维特比解码器106和评估值计算器107。根据维特比算法，维特比解码器106对该均衡信号进行解码，从而获得二进制识别数据。将该识别数据送到某个电路(未示出)，并在对它进行解码、纠错或另一种要求的处理之后，将它传送到用户。还将该识别数据送到评估值计算器107。利用均衡信号和识别数据，评估值计算器107计算评估值。

评估值计算器107包括：延迟电路201，用于定时；图形比较器203，用于将识别数据与参考表内的数据进行图形比较。评估值计算器107还包括评估值计算单元204，它利用均衡信号和通过进行图形比较获得的理想信号，计算评估值。

图4示出如何进行评估值计算。维特比解码器106获得识别数据，然后，将该识别数据与存储在参考表202内的预定数据图形(参考数据)进行比较。参考表202存储很可能混淆的图形对T和F。图形T很可能被错误地用作图形F，相反，图形F很可能被错误地用作图形T。在上述比较显示识别数据与存储在参考表202内的数据图形T匹配时，利用均衡信号S、图形T的理想信号PT以及图形F的理想信号PF，计算公式(1)表示的D值。对多个D值计算平均值和标准偏差。在大量数据被处理，而且数据采集过程结束时，计算公式(3)表示的F(0)的值。然后，计算公式(4)表示的估计差错率。如果数据量不够，则不可能精确计算估计差错率。数据量应该为100,000或者更多。

在该说明书主要部分的末尾列出表(1-1)、表(1-2)至(2-1)和表(2-2)。在这些表中，列出了很可能混淆的图形对T和F的组的例子。更具体地说，将很可能混淆的图形对T和F归类为各组：表(1-1)和(1-2)所示的组；以及表(2-1)和(2-2)所示的组。在每组中，示出108对，而且根据对它们进行分类的方式，一组中的各对与另一组中的各对不同。

就它们的头4位或后4位而论，108个图形对中每个图形对的图形互相等效，但是它们的各中间位互相不同(T≠F)。此外，它们满足(1，7)RLL码调制规则。在表(1-1)和(1-2)中，将108对中的每对看作一组，因此总组数为108。由于仔细分类各图形，所以估计差错率可以尽可能精确。然而，由于必须处理的数据量大，所以处理电路必然复杂。

表(2-1)和(2-2)意在减少要处理的数据量，从而可以采用简单处理电路，而且还可以充分满足估计差错率要求的精度。在表(2-1)和(2-2)中，将图形分类为组，请特别注意，同一个代码位(“1”或“0”)连续出现多少次。在下面的说明中，假定代码位“1”对应于标记，而代码位“0”对应于间隔。将其中代码位“1”连续出现n次的序列(即，n个直接代码位“1”)称为nTm，而将其中代码位“0”连续出现n次的序列(即，n个直接代码位“0”)称为mTs。在表(2-1)和(2-2)中，将图形分类为下面的组。在下面的说明中，将对图形T变成图形F所需的改变进行说明。

组1：3Tm的最后代码位变成“0”。

组2：4Tm的最后代码位变成“0”。

组3：nTm(n＞4)的最后代码位变成“0”。

组4：3Tm的第一代码位变成“0”。

组5：4Tm的第一代码位变成“0”。

组6：nTm(n＞4)的第一代码位变成“0”。

组7：2Tm之后的代码位变成“1”。

组8：3Tm之后的代码位变成“1”。

组9：nTm(n＞3)之后的代码位变成“1”。

组10：紧接在2Tm之前的代码位变成“1”。

组11：紧接在3Tm之前的代码位变成“1”。

组12：紧接在nTm(n＞3)之前的代码位变成“1”。

组13：仅将2Ts前移1位。

组14：仅将2Tm后移1位。

组15：仅将2Ts后移1位。

组16：仅将2Tm前移1位。

如果将图形分类为组，如表(2-1)和(2-2)所示，则总组数为16。由于将增加的图形数作为一组进行处理，所以减少了要求的数据量，而且简单处理电路足以。

在表(2-1)和(2-2)所列的分组中，组1-3分别采用3Tm、4Tm和nTm(n＞4)，但是可以利用3Tm、4Tm、5Tm、nTm(n＞5)代替。因此，在这种情况下，减少了图形对的数量。

在表(2-1)和(2-2)所列的分组中，请特别注意，代码位“1”连续出现多少次(即，标记长度)。在评估只再现光盘时，表(2-1)和(2-2)所列的分组特别有用。分组可以基于代码位“0”。此外，图形分组并不局限于上述情况，可以采用各种方法对图形进行分组。在实际评估时，根据记录/再现系统的特性，确定最佳分组方法。

如果根据实施例1的方法计算的估计值(估计的bER)超过1×10^-3，则这意味着，即使随后进行纠错处理，仍存在大量不能被纠错的鉴别差错。因此，可以以使估计的bER不大于1×10^-3的方式，选择信息记录介质。

考虑到使得记录/再现系统的性能变差的各种因素，例如聚焦误差和光像差，估计的bER值必须不大于1×10^-5。因此，选择其估计的bER值不大于1×10^-5的信息记录介质。

(实施例2)

图5示出波形调整电路，该波形调整电路使用上述估计值或用于计算该估计值的中间计算结果。在图5中，与图3中相同的参考编号表示类似或对应的结构单元。在图5所示的系统中，以使评估值或中间计算结果满足预定值的方式，记录波形发生器301调节记录参数。将被调节后的记录数据送到光头器件102。

将对如何参考表(1-1)和(1-2)所示的参考表并利用对每组计算的平均值和标准偏差，调节记录参数进行说明。我们假定平均值为μ，而标准偏差为σ。在这种情况下，Z(＝μ/σ)的值越大，则将图形T错误地看作图形F的概率越低。因此，在Z的值大于预定值时，记录参数正确。作为例子，对于表(1-1)和(1-2)所列的组4，我们对Z的值不大于预定值的情况进行研究。组4是含有分别被错误地看作2Tm和4Ts的连续图形3Tm和3Ts的组。如果组4的Z的值小于预定值，则在记录连续图形3Tm和3Ts时，记录波形发生器调节记录参数，以延长标记的后端。如果其他组的Z值小于预定值，则用同样的方法调节记录参数，从而降低发生识别错误的概率。根据组的属性可以得知记录参数应该被调节的方向(即，是应该延长标记，还是应该缩短标记)。在第二实施例中，Z(＝μ/σ)的值用作中间计算结果，但是可以利用公式(3)的F(0)或公式(4)的计算过程中获得的C_TF(0)H_T，F代替。

在上面的描述中，对利用中间计算结果调节记录波形的情况进行了说明。本发明并不局限于此，而且本发明可以应用于对聚焦、跟踪或俯仰进行控制。

(实施例3)

图6和7示出本发明的第三和第四实施例。在说明图7所示的实施例之前说明图6所示的实施例。参考图6，光头器件(PUH)102读出作为标记和间隔记录在信息记录介质(光盘)101上的信息，获得弱模拟信号。放大器103将该弱模拟信号放大到足够高的电平。模数(AD)变换器104将放大的模拟信号变换为数字再现信号。均衡器105使数字再现信号均衡，以便该数字再现信号具有对应于要使用的PR特性的波形。然后，将该均衡信号送到维特比解码器106、第一评估值计算器107以及第二评估值计算器108。

根据维特比算法，维特比解码器106对该均衡信号进行解码，从而获得二进制识别数据。将该识别数据送到某个电路(未示出)，并在对它进行解码、纠错或另一种要求的处理之后，将它传送到用户。还将该识别数据送到第一和第二评估值计算器107和108。第一评估值计算器107的配置与图3所示的配置等效，而且输出的第一评估值与图3所示的评估值类似。根据均衡信号和识别数据，第二评估值计算器108计算第二评估值。

现在，将对第二评估值计算器108的配置和第二评估值进行说明。

从理论上说，在对通过形成凸起部分预先记录在光盘介质上的信号，或者对利用光信息记录设备记录的信号进行评估的方法中，使用第二评估值计算器108。第二评估值计算器108计算每个时钟周期的目标信号和均衡误差。根据预定数据序列和预定部分响应特性，获得目标信号，而均衡误差表示一个时钟周期内输出的再现信号之间的差值。根据自相关，第二评估值计算器108评估信号质量。

将说明基于第二评估值计算器108的工作原理。

在PRML方法中，根据通常称为维特比解码的算法，进行数据确定过程。在维特比解码过程中，在每个时钟周期内，计算再现信号的值与部分响应确定的预定电平之间差值的平方，并对每个通路计算平方和。通过选择所计算的平方和为最小的通路，对数据进行解码。

在维特比解码过程中，如果通路之间的欧几里德距离短，则很可能发生检测错误。利用d²＝4∑εi²，确定不同通路之间的欧几里德距离d，以下将做说明。我们假定对沿一个通路的数据序列b_k确定的多项式是B(D)＝∑b_kD^k，而对沿另一个通路的数据序列c_k确定的多项式为C(D)＝∑c_kD^k(b_k、c_k：“1”或“-1”的二进制数据)。我们还假定确定部分响应的多项式为：H(D)＝∑h_kD^k，而且N(D)＝(B(D)-C(D))H(D)＝2∑ε_iD^I。在这种情况下，所计算的d²等于4∑ε_i ²。在此，应该注意，D是基于时钟时间的时延算子，而h_k是预定部分响应特性。通常，利用这些不是“0”的“h_k”分量，将部分响应表示为PR(h0、h1、h2、h3、...)。

我们假定确定部分响应，以致h0＝1，h1＝2，h2＝1，h3及其后续值全部为“0”(这种情况被表示为PR(1，2，1))、确定数据序列b_k，以致b0＝1，b1＝1，b2＝-1，b3及其后续值全部为“-1”以及确定数据序列c_k，以致c0＝-1，c1＝1，c2＝1，c3及其后续值全部为“-1”。在这种情况下，下式计算沿数据序列b_k延伸的通路与沿数据序列c_k延伸的通路之间的欧几里德距离：

N(D)＝2(1-2²)(1+2D+D²)

    ＝2＊(1+2D-2D³-D⁴)

因此

d²＝4＊(1＊1+2＊2+2＊2+1＊1)

可以以两种方式表示二进制数据：一种方式是使用“1”和“0”的组合，而另一种方式是使用“1”和“-1”的组合。本专利申请的说明书中采用了后一种方式。

如果使用“1”和“0”的组合，则波形的振幅是使用“1”和“-1”组合情况下的振幅的一半。同理，欧几里德距离的平方是上述欧几里德距离的平方d²的四分之一。总之，后面描述的S的值应该被降低到四分之一。

一旦确定了PR多项式，就可以对每个ε_I组合计算各通路之间的欧几里德距离。通常，光盘使用满足d＞＝1行程极限的记录代码。例如，如果记录代码满足d＝1，则将其长度等于2T或更大的标记记录在光盘上。为了在欧几里德距离的计算过程中考虑到此，应该对ε_I组合施加被表示为ε_Iε_I+1≠-1的限制。更具体地说，对于数据序列b_k，满足ε_Iε_I+1＝-1的数据序列包括(x，1，-1，y)，而对于数据序列c_k，满足ε_Iε_I+1＝-1的数据序列包括(x，-1，1，y)。然而，在d＝1的条件下，不允许作为例子利用(1，-1，1)和(-1，1，-1)表示的这种图形。因为此原因，如果x＝-1或y＝1，则不可能存在其数据序列b_k超过行程极限的图形(不存在的图形)。如果x＝1或y＝-1，则存在其数据序列c_k超过行程极限的图形。因此，不存在既可以满足行程极限又可以满足等式ε_Iε_I+1＝-1的数据序列b_k、c_k的组合。在其长度等于3T或者更大的标记记录在光盘上的情况下，应用被表示为ε_iε_i+1≠-1和ε_jε_{j +1}＝-1的限制。

在将数据序列b_k看作参考时，在互相之间分离开欧几里德距离d的两个通路之间发生错误的概率等于因为噪声使得∑(y_k-∑b_k-ih_i)²变得大于∑(y_k-∑c_k-ih_i)²的概率。在将数据序列b_k看作参考时，y_k-∑b_k-ih_I是均衡误差。通过假定B(D)H(D)与C(D)H(d)之间的差值确定的多项式系数是矢量分量，根据该假定确定误差矢量以及将均衡误差投影到误差矢量上，可以确定∑(y_k-∑b_k-ih_i)²或∑(y_k-∑c_k-ih_i)²哪个值更大。在这种情况下，将检测错误的出现概率定义为噪声值(噪声扩散)变得大于通路之间的欧几里德距离的一半的概率。因此，通过计算通路之间的欧几里德距离与投影到误差矢量上的噪声扩散之间的比值，可以估计信号质量。如果事先已知用作参考的数据序列(例如，在调节记录条件时)，则实际上可以使用它。相反，如果事先不知道用作参考的数据序列，则可以将维特比解码器106输出的二进制数据用作概率数据。

我们假定以b₀＝-1、b₁＝1、b₂及其后续值全部为“1”的方式，确定数据序列b_k，而以c₀＝1、c₁及其后续值全部为“1”的方式，确定数据序列c_k。在这种情况下，在公式A(D)＝C(D)-B(D)＝2∑·_jD^j，ε₀等于“1”，而ε₁及其后续值全部为“0”。

如果将H(D)定义为h0＝1、h1＝2、h2＝2和h3＝1(对应于PR(1，2，2，1)的情况)，则以ε₀、ε₁、ε₂和ε₃的顺序，确定误差矢量的多项式N(D)＝A(D)H(D)＝2∑·_iDⁱ的系数ε_I为(1，2，2，1)。因此，对于PR(1221)，数据序列b_k被错误地看作数据序列c_k的概率高于所投影的均衡误差的值变得大于两个通路之间的欧几里德距离的一半的概率(这种情况下的欧几里德距离为2＊(1+2＊2+2＊2+1)^1/2)。下式表示了如何将均衡误差投影到误差矢量上：

$\frac{2\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i{v}_{k+i}}{2\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2}}---\left(5\right)$

因此，投影到误差矢量上的噪声的扩散CN被表示为：

$\mathrm{CN}=\frac{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}{\mathrm{\&epsiv;}}_i{v}_{k+i}}\right)}^2}{N\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2}---\left(6\right)$

两个通路之间的欧几里德距离的一半(即，相当于信号振幅的值)被表示为：

$\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2}---\left(7\right)$

利用下式获得振幅的平方E(E的值相当于电功率)：

$E=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2---\left(8\right)$

由此可以看出，获得E/CN，作为与误差概率相关的指数。(作为A(D)和N(D)二者的乘数的系数“2”对计算结果没有任何影响，因此，可以省略系数“2”，并可以将该公式简化为A(D)＝∑·ε_jD^j以及N(D)＝∑·_iDⁱ。在这种情况下，仍保持同样的计算结果。)

如上所述，对于每个时钟周期内输出的再现信号的值y_k、用于产生目标信号的预定数据序列a_k以及预定部分响应特性h_k，进行以下确定：均衡误差被确定为y_k＝(y_k-∑a_k-ih_i)，根据时钟时间表示的时延算子被确定为D，包括系数α_j(取三种值“1”、“0”和“-1”之一，而且满足条件α_jα_j+1≠-1)的多项式被确定为A(D)＝∑α_jD^j，用于确定部分响应的PR多项式被确定为H(D)＝∑h_kD^k。根据被确定为N(D)＝A(D)H(D)＝∑ε_iDⁱ的多项式，利用下面的公式计算信号质量评估值。

$S=\frac{{N\left(\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2\right)}^2}{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i{v}_{k+i}\right)}^2}---\left(9\right)$

通过计算上述信号质量评估值，可以评估检测错误的出现概率，即再现信号的信号质量。

在以上的描述中，b_k和c_k被称为数据序列，它们很可能发生混淆。然而，应该注意，在计算投影到误差矢量上的噪声的扩散时，仅不需要选择b_k用于计算均衡误差。换句话说，不需要通过从用于产生目标信号的数据序列a_k中提取对应于数据序列b_k的时间点，计算均衡误差的扩散。即，可以利用在每个时钟周期计算的均衡误差，计算扩散。只要均衡误差的分布与高斯分布一致，而且因此该均衡误差分布是概率分布，则计算同样的扩散，而不参考用于计算的分布数据。换句话说，无论是提取特定分布部分进行计算，还是利用整个分布进行计算，均计算同样的扩散。不用说，可以根据特定数据序列b_k计算噪声扩散，但是如果不选择任何特殊图形计算均衡误差的扩散有利，因为这种计算方式不需要复杂电路配置。

图8是示出用于计算信号质量评估值S的第二评估值计算器的一个例子的方框图。将再现波形送到AD变换器，AD变换器根据预定频率对该再现波形进行采样。进行此采样之后，将再现波形送到包括PLL(锁相环)电路的均衡器。均衡器在每个时钟周期输出一个均衡再现波形数据。以这样的方式进行均衡，以便抑制噪声分量，并使该再现波形尽可能模拟基于PR波形的目标波形。根据接收的均衡再现波形，信号质量评估器108计算信号质量评估值S，并对再现波形的质量进行评估。应该注意，对于利用另一个记录设备将数据记录在其上的只再现光盘和记录光盘，不必事先知道记录在该光盘上的原始数据a_k。在这种情况下，可以将信号质量评估器108的鉴别器(维特比解码)获得的二进制数据用作a_k。

假定参考PR波形是hi，而鉴别器获得的二进制数据是a_k，则目标信号发生器21根据下面的公式(10)产生目标信号Rk。

$\mathrm{RK}=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{a}_{k-i}\&times;h_i---\left(10\right)$

比较运算单元22输出均衡误差vk，它是对应于每个时钟周期的均衡再现信号与Rk之间的差值。为了将均衡误差投影到误差矢量上，抽头23将均衡误差延迟相当于每个时钟周期的时间长度。在根据抽头系数ε_i对各均衡误差进行处理之后，将它们累加在一起。ε_i是上述N(D)的系数。利用j鉴别ε_i的组合，并将对应于它们的S的值定义为Sj。在这种情况下，抽头(D)的总数m根据j发生变化。作为例子，我们假定以ε₀＝1、ε₁＝1、ε₂＝0、ε₃＝0、ε₄＝1以及ε₅及其后续值全部为“0”的方式，确定对应于j＝1的ε_i的组合，而且假定以ε₀＝1、ε₁＝2、ε₂＝1以及ε₃及其后续值全部为“0”的方式，确定对应于j＝2的ε_i的组合。在这种情况下，在计算S1时，采用“m＝4”，在计算S2时，采用“m＝2”。如果根据组合j改变抽头的数量非常麻烦，则准备足够数量的抽头(例如，15个至20个抽头)，并将不需要用于计算的抽头系数设置为“0”。

根据抽头系数，将均衡误差累加在一起，然后，利用乘法器24计算各均衡误差之和的平方。加法器25将各平方相加，直到均衡误差采样的总数变成N。通过相加获得的值与投影到误差矢量的噪声扩散成正比。(如果利用N和∑ε_i ²除该值，则商代表扩散。然而，由于N和∑ε_i ²是常数，所以它们用作乘法器24的系数。)除法器26输出上述值的倒数，而乘法器27输出乘积(N∑ε_i ²)＊∑ε_i ²，从而计算S的值。准确地说，再现波形采样的总数应该是N+m。然而，由于对于大于10⁴的N，m最大为20，所以在该说明书中，将所需采样的总数描述为N。

现在，将对用于计算S的值的本发明的另一个实施例进行说明。

另一个实施例涉及用于评估记录在光盘上的信号的质量的方法。该方法采用h₀＝1、h₁＝2、h₂＝2、h₃＝2和h₄＝1部分响应，而且根据对使d的值为12和14的ε的组合计算的S的值，该方法评估信号质量。该实施例还涉及利用h₀＝1、h₁＝2、h₂＝2、h₃＝2和h₄＝1的部分响应，而且根据至少对ε的如下3种组合计算的S的值，评估记录在光盘上的信号的质量的方法：

ε    ε₀＝1，ε₁＝2，ε₂＝2，ε₃＝2，ε₄＝1

ε    ε₀＝1，ε₁＝2，ε₂＝1，ε₃＝0，ε₄＝-1，ε₅＝-2，ε₆＝-1

ε    ε₀＝1，ε₁＝2，ε₂＝1，ε₃＝0，ε₄＝0，ε₅＝0，ε₆＝1，

      ε₇＝2，ε₈＝1

通过对ε的第一组合应用等式∑(v_k+2v_k+1+2v_k+2+2v_k+3+v_k+4)²＝N＊(14R₀+24R₁+16R₂+8R₃+2R₄)(将R定义为∑v_kv_k+1/N)，可以以下面的公式(11)的形式表示S：

$S1=\frac{14\&times;14}{{14R}_0+{24R}_1+{16R}_2+{8R}_3+{2R}_4}$

(11)

$=\frac{14}{R_0+({12R}_1+{8R}_2+{4R}_3+R_4)/7}$

通过对ε的第二和第三组合应用上述等式，可以以下面的公式(12)和(13)的形式表示S2和S3：

$S2=\frac{12\&times;12}{{12R}_0+{16R}_1+{2R}_2-{8R}_3-{12R}_4-{8R}_5-{2R}_6}$

(12)

$=\frac{12}{R_0+({8R}_1+R_2-{4R}_3-{6R}_4-{4R}_5-R_6)/6}$

$S3=\frac{12\&times;12}{{12R}_0+{16R}_1+{4R}_2+{2R}_4+{8R}_5+{12R}_6+{8R}_7+{2R}_8}$

$=\frac{12}{R_0+({8R}_1+{2R}_2+R_4+{4R}_5+{6R}_6+{4R}_7+R_8)/6}$

(13)

在上面的等式中，Ri是均衡误差的自相关。当在除了R0之外的其他数值为“0”时，均衡误差为白噪声(white)。

如上所述，采用PR(12221)均衡的再现方法对这样在每个时钟时间获得的均衡误差V_m的自相关进行预定乘积和(product-sum)运算，从而获得在下面的公式(1-1)、(1-2)和(1-3)中给出的S1、S2和S3。通过检测S1、S2和S3中的最小值，可以对再现信号的质量进行评估。

$S1=14/{{\mathrm{\&sigma;}}_1}^2,{{\mathrm{\&sigma;}}_1}^2=R_0+({12R}_1+{8R}_2+{4R}_3+R_4)/7,\mathrm{Ri}$

$=\underset{m=1}{\overset{m=n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(V_m{V}_{m+j}\right)/N$

(1-1)

$S2=12/{{\mathrm{\&sigma;}}_2}^2,{{\mathrm{\&sigma;}}_2}^2$

$=R_0+({8R}_1+R_2-{4R}_3-{6R}_4-{4R}_5-R_6)/6,\mathrm{Ri}$

$=\underset{m=1}{\overset{m=n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(V_m{V}_{m+j}\right)/N$

(1-2)

$S1=12/{{\mathrm{\&sigma;}}_3}^2,{{\mathrm{\&sigma;}}_3}^2$

$=R_0+({8R}_1+{2R}_2+R_4+{4R}_5+{6R}_6+{4R}_7+R_8)/6,\mathrm{Ri}$

$=\underset{m=1}{\overset{m=n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(V_m{V}_{m+j}\right)/N$

(1-3)

图9是示出用于计算信号质量评估值S的第二评估值计算器的另一个例子的方框图。图9所示的第二评估值计算器与图8所示的第二评估值计算器的不同之处在于，计算均衡误差的自相关，以预定方式对自相关进行加权(即，利用传感器61，根据系数β_i，将它们相乘。)，然后将它们相加在一起。例如，在计算S1时，如果S1的分子是14×14，则乘法器61的系数β_i被确定为β₀＝14、β₁＝24、β₂＝16、β₃＝8以及β₄＝2，而如果S1的分子是14，则乘法器61的系数β_i被确定为β₀＝14/14、β₁＝24/14、β₂＝16/14、β₃＝8/14以及β₄＝2/14。所需的乘法器61(图9)的数量取决于要计算的Sj，而且对于计算S3，需要9个乘法器。如果根据图形改变乘法器的数量复杂，则可以准备足够数量的乘法器(例如，15至20个乘法器)，并将进行计算不需要的乘法器系数设置为“0”。

可以以这样的方式修改图9所示的配置，以致不计算平均值(不进行除采样总数N的过程)。在这种情况下，需要计算和数，并利用N乘S的分子(在该实施例中，分子或者是12，或者是14)。

利用图9所示的配置，实际评估只再现光盘和相变光盘。可以确认利用图9所示的实施例获得的S的值等于利用图8所示实施例获得的S的值。如果均衡误差的特性明显为白噪声，或者如果事先知道它们类似于白噪声，则可以将该配置限制在仅计算R0所需的配置。

在上述实施例中，根据对应于时钟时间的均衡误差，评估信号质量，而无需确定很可能发生混淆的数据序列。例如，可以选择很可能发生混淆的数据序列，而且对应于这种数据序列的均衡误差可以用于评估光盘上信号的信号质量。如果采用该配置，则对图8或9所示的信号质量评估装置设置确定装置71，例如图10所示的确定装置。在这种情况下，仅对很可能混淆的数据图形采集均衡误差，然后评估该均衡误差。图10所示的确定装置71具有仅对于预定图形将评估误差输出到处理模块的功能块。

即使以不允许根据抖动进行信号质量评估的高密度方式将这些信号记录在信息记录介质上，上述系统仍可以评估信号质量。此外，利用评估的信号质量作为指数，该系统还可以确定最佳记录与再现条件。

以下概括说明以上描述的系统：

(a)该系统可以应用于对通过形成凸起部分预先记录在光盘介质上的信号，或者对利用光信息记录设备记录的信号进行评估的方法。该系统计算每个时钟周期的目标信号和均衡误差。根据预定数据序列和预定部分响应特性，获得目标信号，而均衡误差表示一个时钟周期内输出的再现信号之间的差值。根据均衡误差的自相关，系统评估信号质量。

(b)该系统可以应用于对通过形成凸起部分预先记录在光盘介质上的信号，或者对利用光信息记录设备记录的信号进行评估的方法。系统将均衡误差投影到两个数据序列与部分响应特性之间的差值确定的噪声矢量上。系统检验两个数据序列与部分响应特性之间的差值如何确定投影均衡误差的扩散，并进一步检验两个数据序列与部分响应特性之间的差值如何确定欧几里德距离。根据扩散与欧几里德距离之间的比值，该系统评估信号质量。

(c)该系统可以应用于对通过形成凸起部分预先记录在光盘介质上的信号，或者对利用光信息记录设备记录的信号进行评估的方法。对于每个时钟周期输出的再现信号的值y_k、用于产生目标信号的预定数据序列a_k以及预定部分响应特性h_k，该系统进行以下确定：均衡误差被确定为v_k＝(v_k-∑a_k-ih_i)，根据时钟时间表示的时延算子被确定为D，包括系数α_j(取三种值“1”、“0”和“-1”之一，而且满足条件α_jα_j+1≠-1)的多项式被确定为A(D)＝∑α_jD^j，用于确定部分响应的PR多项式被确定为H(D)＝∑h_kD^k。根据被确定为N(D)＝A(D)H(D)＝∑ε_iDⁱ的多项式，利用下面的公式计算信号质量评估值。

$S=\frac{N{\left(\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i^2\right)}^2}{\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&epsiv;}}_i{v}_{k+i}\right)}^2}---\left(14\right)$

根据该计算值，系统评估记录在光盘上的信号的质量。

(d)在上面的(c)描述的ε_i的组合中，至少检测使d＝∑ε_i ²最小的ε的组合和使d＝∑ε_i ²次最小的ε的组合。根据对应于至少两个这种组合的S的值，系统对记录在该光盘上的信号的质量进行评估。

在代码位从“0”变为“1”或从“1”变为“0”时，过渡时间点很可能出现识别错误。可以仅根据可能产生识别错误的位序列，估计误码率。另一方面，PRML方法是假定再现信号是线性的鉴别方法。如果很可能产生识别错误的位序列之外的信号的质量较差，则PRML鉴别电路不能正确工作。因此，在评估信号质量时，所有信号必须保证线性。

本发明第一评估值计算器的信号质量评估方法估计误码率。相反，第二评估值计算器的信号质量评估方法对均衡信号的线性度进行评估。由于误码率和线性度，可以选择满足误码率和线性度的要求值的介质。

互相独立进行评估误码率的过程和评估线性度的过程。通过检验误码率与线性度之间的关系，可以容易地识别较差信号质量的原因。这样可以容易地对记录波形进行参数调节，在记录波形发生器(未示出)内进行此调节过程。

在第三实施例的第二评估值小于12时，这意味着，即使之后进行纠错处理(未示出)，仍存在大量鉴别错误。因此，在选择信息记录介质时，为了避免这种错误，第二评估值应该等于12或者更大。

如果考虑到使得记录/再现系统的性能变差的各因素，例如聚焦误差和光像差，则第二评估值至少应该为15。因此，在选择信息记录介质时，为了避免这种不利因素，第二评估值应该等于15，或者更大。

既不满足第一评估值，又不满足第二评估值的信息记录介质的问题在于，即使之后进行纠错处理(未示出)，仍可能存在大量鉴别错误。因此，在选择信息记录介质时，第一评估值应该不大于1×10^-3，而第二评估值应该不小于12。

如果考虑到使得记录/再现系统的性能变差的各因素，例如聚焦误差和光像差，则第一评估值应该不大于1×10^-5，而第二评估值应该不小于15。在选择信息记录介质时，在该范围内确定第一评估值和第二评估值。

(实施例4)

图7示出本发明的第四实施例。在图7中，与图6使用相同的参考编号表示类似或相应结构单元。在图7所示的记录系统中，纠错编码器121对二进制用户数据进行编码。乘积码用作纠错代码。在乘积编码过程中，以二维方式排列用户数据，对行方向和列方向计算用户数据的奇偶性。将计算的奇偶性(冗余位)相加。将在行方向附加到用户数据的冗余位称为PI(内部奇偶性)，而将在列方向附加到用户数据的冗余位称为PO(外部奇偶性)。将以二维方式排列的全部用户数据称为aq，即ECC块。调制器122根据(1，7)RLL代码进行调制。根据修改的数据，记录波形发生器123产生记录波形，然后，光头器件102将信息作为标记和间隔记录到光盘101上。

光头器件(PUH)102读出作为标记和间隔记录在光盘101上的信息，获得弱模拟信号。放大器103、模数(AD)变换器104、均衡器105、维特比解码器106、第一评估值计算器107以及第二评估值计算器108与图6所示的放大器103、模数(AD)变换器104、均衡器105、维特比解码器106、第一评估值计算器107以及第二评估值计算器108的配置类似。

根据维特比算法，维特比解码器106对均衡信号进行解码，从而获得二进制识别数据。将该识别数据送到解调器111，解调器111根据维特比算法对该识别数据进行解码处理。然后，将该识别数据送到纠错解码器112进行纠错，之后，将它送到后续电路。还将该识别数据送到第一和第二评估值计算器107和108。第一评估值计算器107的配置与图3所示的配置等效，而且所输出的第一评估值与图3所示的评估值类似。第二评估值计算器108及其第二评估值与图8、9或10所示的第二评估值计算器108及其第二评估值类似。

纠错解码器112以二维方式排列解调器111的二进制数据，并利用奇偶性进行纠错处理。将利用“PI”纠正的错误称为“PI错误”。纠错解码器112以一个ECC块单元的方式进行纠错处理，然后，输出表示PI错误的数量的第三评估值。PI错误的数量用于表示至少含有一个PI错误的行的数量(行是ECC块的水平阵列)。

在本实施例中，根据第一评估值，评估误码率，根据第二评估值，评估线性度以及根据第三评估值，评估介质缺陷。由于这样起动3种评估值，所以可以严格选择适于记录/再现信息的光盘。

如果至少第一至第三评估值之一不能满足预定值，则相应信息记录介质的用户数据可能非常不可靠。因此，在选择信息记录介质时，第一评估值应该不大于1×10^-3，第二评估值应该不小于12以及对于8个连续ECC块，第三评估值应该不大于280。

如果考虑到使得记录/再现系统的性能变差的各因素，例如聚焦误差和光像差，则第一评估值应该不大于5×10^-5，第二评估值应该不小于15以及对于8个连续ECC块，第三评估值应该不大于280。在选择信息记录介质时，在该范围内起动第一、第二以及第三评估值。

以下概括说明以上描述的本发明：

(1)本发明涉及一种适用于采用PRML鉴别方法的信息记录/再现设备的方法，该方法包括步骤：检测鉴别数据与不同组的多个预定位序列对之间的匹配；在检测到匹配时，计算位序列和相应的两个理想响应；获得两个理想响应与均衡信号之间的欧几里德距离；获得欧几里德距离之间的差值；获得欧几里德距离之间差值的平均值和标准偏差；以及根据平均值、标准偏差、预定位序列的出现概率以及预定位序列对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值。

(2)本发明可以应用于信息记录/再现设备，该信息记录/再现设备利用根据平均值和标准偏差计算的值调节记录波形。

(3)可以将本发明实现为一种根据以下内容选择信息记录介质的方法：(i)在上述评估方法(1)中获得的第一评估值；(ii)根据预定数据序列和预定部分响应特性，计算目标信号；以及(iii)基于表示再现均衡信号的差值并对应于每个时钟周期的均衡误差的自相关的第二评估值。

(4)可以将本发明实现为一种根据以下内容选择信息记录介质的方法：(i)用于上述评估方法(3)的第一和第二评估值；以及(ii)纠错解码器提供的并至少与介质缺陷对应的第三评估值。

(5)可以将本发明实现为一种信息记录/再现设备，利用上述信号评估方法(1)、(3)和(4)，该信息记录/再现设备计算评估值，而且如果所计算的评估值不如预定值，则它执行预定改进处理。

(6)本发明涉及一种信息记录介质，其中上述方法(1)描述的评估值不大于1×10^-3。

(7)可以将本发明实现为一种信息记录介质，其中上述方法(3)的第一评估值不大于1×10^-3，而方法(3)的第二评估值不小于12。

(8)可以将本发明实现为一种信息记录介质，其中上述方法(4)的第一评估值不大于1×10^-3，上述方法(4)的第二评估值不小于12以及对于8个连续ECC块，上述方法(4)的第三评估值不大于280。在该信息记录介质中，每个ECC块被分别定义为包括182列和208行的数据块(通常用于DVD介质)。如果两个这种ECC块算作一个ECC，则对于4个ECC块，上述方法(4)的第三评估值不大于280。

(9)本发明可以实现为一种信息记录介质，其中上述方法(3)的第二评估值不小于15。

(10)本发明可以实现为一种信息记录介质，其中上述方法(1)的评估值不大于5×10^-5。

(11)本发明可以实现为一种信息记录介质，其中上述方法(3)的第一评估值不大于5×10^-5，而上述方法(3)的第二评估值不小于15。

(12)本发明可以实现为一种信息记录介质，其中上述方法(4)的第一评估值不大于5×10^-5，上述方法(4)的第二评估值不小于15以及对于8个ECC块，上述方法(4)的第三评估值不大于280。

(13)本发明涉及一种信号评估方法，其中利用对应于100,000个或者更多个通道位的均衡信号，计算上述方法(1)的评估值。

此外，本发明可以实现为一种信息记录/再现设备，利用上述信号评估方法之一，该信息记录/再现设备计算评估值，而且如果所计算的评估值不如预定值，则它至少执行以下过程之一：调节记录波形；偏移调节再现信号；增益调节；调节均衡系数；跟踪控制；聚焦控制；俯仰控制；以及调节球面像差。此外，本发明并不局限于记录/再现设备，它还可以应用于再现设备。

如上所述，本发明可以准确评估从光盘再现的再现信号的质量。由于根据评估信号进行质量评估，所以可以优化信息记录/再现设备的记录或再现条件。

下面是示出存储在参考表内的数据的例子：

表1-1

    T               F

组1     001110000      001100000

组2     011110000      011100000

组3     111110000      111100000

组4     001110001      001100001

组5     011110001      011100001

组6     111110001      111100001

组7     001110011      001100011

组8     011110011      011100011

组9     111110011      111100011

组10    000011100      000001100

组11    000011110      000001110

组12    000011111      000001111

组13    100011100      100001100

组14    100011110      100001110

组15    100011111      100001111

组16    110011100      110001100

组17    110011110      110001110

组18    110011111      110001111

组19    00111001100    00110011100

组20    01111001100    01110011100

组21    11111001100    11110011100

组22    00111001110    00110011110

组23    01111001110    01110011110

组24    11111001110      11110011110

组25    00111001111      00110011111

组26    01111001111      01110011111

组27    11111001111      11110011111

组28    00001100000      00000110000

组29    10001100000      10000110000

组30    11001100000      11000110000

组31    00001100001      00000110001

组32    10001100001      10000110001

组33    11001100001      11000110001

组34    00001100011      00000110011

组35    10001100011      10000110011

组36    11001100011      11000110011

组37    0011100110000    0011001100000

组38    0111100110000    0111001100000

组39    1111100110000    1111001100000

组40    0011100110001    0011001100001

组41    0111100110001    0111001100001

组42    1111100110001    1111001100001

组43    0011100110011    0011001100011

组44    0111100110011    0111001100011

组45    1111100110011    1111001100011

组46    0000110011100    0000011001100

组47    1000110011100    1000011001100

组48    1100110011100    1100011001100

组49    0000110011110    0000011001110

组50    1000110011110    1000011001110

组51    1100110011110    1100011001110

组52    0000110011111    0000011001111

组53    1000110011111    1000011001111

组54    1100110011111    1100011001111

表1-2

        F            T

组55    001110000      001100000

组56    011110000      011100000

组57    111110000      111100000

组58    001110001      001100001

组59    011110001      011100001

组60    111110001      111100001

组61    001110011      001100011

组62    011110011      011100011

组63    111110011      111100011

组64    000011100      000001100

组65    000011110      000001110

组66    000011111      000001111

组67    100011100      100001100

组68    100011110      100001110

组69    100011111      100001111

组70    110011100      110001100

组71    110011110      110001110

组72    110011111      110001111

组73    00111001100    00110011100

组74    01111001100    01110011100

组75    11111001100    11110011100

组76    00111001110    00110011110

组77    01111001110    01110011110

组78    11111001110    11110011110

组79     00111001111      00110011111

组80     01111001111      01110011111

组81     11111001111      11110011111

组82     00001100000      00000110000

组83     10001100000      10000110000

组84     11001100000      11000110000

组85     00001100001      00000110001

组86     10001100001      10000110001

组87     11001100001      1000110001

组88     00001100011      00000110011

组89     10001100011      10000110011

组90     11001100011      11000110011

组91     0011100110000    0011001100000

组92     0111100110000    0111001100000

组93     1111100110000    1111001100000

组94     0011100110001    0011001100001

组95     0111100110001    0111001100001

组96     1111100110001    1111001100001

组97     0011100110011    0011001100011

组98     0111100110011    0111001100011

组99     1111100110011    1111001100011

组100    0000110011100    0000011001100

组101    1000110011100    1000011001100

组102    1100110011100    1100011001100

组103    0000110011110    0000011001110

组104    1000110011110    1000011001110

组105    1100110011110    1100011001110

组106    0000110011111    0000011001111

组107    1000110011111    1000011001111

组108    1100110011111    1100011001111

表2-1

       T              F

组1    001110000      001100000

组2    011110000      011100000

组3    111110000      111100000

组1    001110001      001100001

组2    011110001      011100001

组3    111110001      111100001

组1    001110011      001100011

组2    011110011      011100011

组3    111110011      111100011

组4    000011100      000001100

组5    000011110      000001110

组6    000011111      000001111

组4    100011100      100001100

组5    100011110      100001110

组6    100011111      100001111

组4    110011100      110001100

组5    110011110      110001110

组6    110011111      110001111

组13   00111001100    00110011100

组13   01111001100    01110011100

组13   11111001100    11110011100

组13   00111001110    00110011110

组13   01111001110    01110011110

组13   11111001110    11110011110

组13    00111001111      00110011111

组13    01111001111      01110011111

组13    11111001111      11110011111

组14    00001100000      00000110000

组14    10001100000      10000110000

组14    11001100000      11000110000

组14    00001100001      00000110001

组14    10001100001      10000110001

组14    11001100001      11000110001

组14    00001100011      00000110011

组14    10001100011      10000110011

组14    11001100011      11000110011

组1     0011100110000    0011001100000

组2     0111100110000    0111001100000

组3     1111100110000    1111001100000

组1     0011100110001    0011001100001

组2     0111100110001    0111001100001

组3     1111100110001    1111001100001

组1     0011100110011    0011001100011

组2     0111100110011    0111001100011

组3     1111100110011    1111001100011

组4     0000110011100    0000011001100

组5     1000110011100    1000011001100

组6     1100110011100    1100011001100

组4     0000110011110    0000011001110

组5     1000110011110    1000011001110

组6     1100110011110    1100011001110

组4     0000110011111    0000011001111

组5     1000110011111    1000011001111

组6    1100110011111    1100011001111

表2-2

        F              T

组7     001110000      001100000

组8     011110000      011100000

组9     111110000      111100000

组7     001110001      001100001

组8     011110001      011100001

组9     111110001      111100001

组7     001110011      001100011

组8     011110011      011100011

组9     111110011      111100011

组10    000011100      000001100

组11    000011110      000001110

组12    000011111      000001111

组10    100011100      100001100

组11    100011110      100001110

组12    100011111      100001111

组10    110011100      110001100

组11    110011110      110001110

组12    110011111      110001111

组15    00111001100    00110011100

组15    01111001100    01110011100

组15    11111001100    11110011100

组15    00111001110    00110011110

组15    01111001110    01110011110

组15    11111001110    11110011110

组15    00111001111      00110011111

组15    01111001111      01110011111

组15    11111001111      11110011111

组16    00001100000      00000110000

组16    10001100000      10000110000

组16    11001100000      11000110000

组16    00001100001      00000110001

组16    10001100001      10000110001

组16    11001100001      11000110001

组16    00001100011      00000110011

组16    10001100011      10000110011

组16    11001100011      11000110011

组7     0011100110000    0011001100000

组8     0111100110000    0111001100000

组9     1111100110000    1111001100000

组7     0011100110001    0011001100001

组8     0111100110001    0111001100001

组9     1111100110001    1111001100001

组7     0011100110011    0011001100011

组8     0111100110011    0111001100011

组9     1111100110011    1111001100011

组10    0000110011100    0000011001100

组11    1000110011100    1000011001100

组12    1100110011100    1100011001100

组10    0000110011110    0000011001110

组11    1000110011110    1000011001110

组12    1100110011110    1100011001110

组10    0000110011111    0000011001111

组11    1000110011111    1000011001111

组12    1100110011111    1100011001111

本技术领域内的熟练技术人员容易想到其他优点和修改。因此，在更广泛方面，本发明并不局限于在此所示和所描述的特定细节、典型实施例。因此，可以进行各种修改而不脱离在所附权利要求及其等效表述所限定的本发明一般原理的精神实质。

Claims (10)

1. 一种信号评估方法，被配置为利用部分响应和最大似然性鉴别方法对从记录介质再现的再现均衡信号进行评估，所述方法包括步骤：

检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配；

在检测到匹配时，计算相应的两个理想响应(PT，PF)；

获得两个理想响应(PT，PF)与均衡再现信号之间的欧几里德距离(E_PF，S，E_PT，S)；

获得欧几里德距离之间的差值(M)；

获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差；

根据所述平均值和标准偏差计算错误识别概率(F(0))；以及

根据所述错误识别概率(F(0))、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值。

2. 根据权利要求1所述的信号评估方法，其特征在于，所述质量评估值被用作第一评估值，根据鉴别数据和预定部分响应特性，计算理想信号，在每个时钟周期内，计算表示再现均衡信号和该理想信号之间的差值的均衡误差，基于所述均衡误差的自相关的第二评估值和所述第一评估值被用于评估信号质量。

3. 根据权利要求2所述的信号评估方法，其特征在于，第一评估值、第二评估值以及第三评估值被用于评估信号质量，所述第三评估值由纠错解码器提供，该纠错解码器能够对鉴别数据序列中的错误和主要归因于介质缺陷的错误的数目进行计数。

4. 根据权利要求1所述的信号评估方法，其特征在于，所述质量评估值用作第一评估值，而且第一评估值和第三评估值被用于评估信号质量，所述第三评估值由纠错解码器提供，该纠错解码器能够对鉴别数据序列中的错误和主要归因于介质缺陷的错误的数目进行计数。

5. 根据权利要求1、2、3和4中任何一项所述的信号评估方法，其特征在于，利用对应于100,000个或者更多个通道位的均衡信号，计算评估值。

6. 一种用作信息记录/再现设备和信息再现设备之一、并利用部分响应和最大似然性鉴别方法输出从记录介质再现的再现信号的设备，所述设备包括信号再现评估装置(107)，该信号再现评估装置包括：

用于检测鉴别数据与不同组的多个预定再现信号对之间的匹配的装置；

用于在检测到匹配时计算相应的两个理想响应的装置；

用于获得两个理想响应与均衡信号之间的欧几里德距离的装置；

用于获得欧几里德距离之间的差值的装置；

用于获得欧几里德距离之间的差值的平均值和标准偏差的装置；

用于根据所述平均值和标准偏差计算错误识别概率(F(0))的装置；以及

用于根据所述错误识别概率(F(0))、鉴别数据的出现概率以及预定再现信号对之间的汉明距离，计算再现信号的质量评估值的装置。

7. 根据权利要求6所述的设备，其特征在于，该设备进一步包括：

用于利用根据平均值和标准偏差计算的值，调节记录波形的装置。

8. 根据权利要求6和7中任何一项所述的设备，其特征在于，利用对应于100,000个或者更多个通道位的均衡信号，计算评估值。

9. 一种用作信息记录/再现设备和信息再现设备之一、并被配置为利用权利要求1、2、3和4中任何一项所述的信号评估方法产生评估值的设备，所述设备包括用于执行以下功能至少其中之一的装置：调节记录波形；偏移调节再现信号；增益调节；调节均衡系数；跟踪控制；聚焦控制；俯仰控制；以及调节球面像差。

10. 根据权利要求9所述的设备，其特征在于，利用对应于100,000个或者更多个通道位的均衡信号，计算评估值。

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