CN101743590A - 用于存储装置中自适应cbd估计的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明的各种实施例提供用于自适应通道位密度估计的系统和方法。例如，本发明的各种实施例提供用于自适应地估计通道位密度的方法。这种方法包括提供包括与处理数据组相对应的信息的存储介质(178)，以及访问来自该存储介质的处理数据组(505)。至少部分地基于处理数据组的第一部分(520-530)计算第一通道位密度估计结果(535)，并且至少部分地基于处理数据组的第一部分、处理数据组的第二部分(520-530)和第一通道位密度估计结果(535)计算第二通道位密度估计结果(535)。

Description

用于存储装置中自适应CBD估计的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求由Mathew等人于2007年12月14日提交的标题为“Adaptive CBD Estimation for Closed-Loop Fly Height Control”的(非临时)美国专利申请No.61/013,657的优先权。上述申请的全部内容通过引用包含于此，以用于所有目的。

技术领域

本发明涉及用于访问存储介质的系统和方法，并且更具体地涉及用于确定读/写头组件相对于存储介质的位置的系统和方法。

背景技术

向磁性存储介质写信息包括靠近要进行写入的存储介质产生磁场。这可以通过使用本领域中公知的读/写头组件来完成，并且其高度依赖于相对于磁性存储介质适当地定位读/写头组件。具体来说，读/写头组件和存储介质之间的距离一般被称为飞行高度(fly-height)。适当地控制飞行高度有助于确保读回的信号表现出最佳可能的信噪比，并且由此提高性能。在典型的实施方式中，基于在非操作时段期间的谐波测量确定飞行高度。这种方法使用磁性存储介质上的空白或专用区域来写入可以从其测量谐波的周期性模式(pattern)。尽管该方法提供对飞行高度的合理静态估计，但是它不提供对在标准操作时段期间发生的飞行高度的任何变化的指示。同样地，该方法不提供调节在盘操作期间发生的变化的能力。其它方法使用CBD估计来确定飞行高度。该方法依赖于通过去卷积(de-convolution)方法根据各种ADC样本估计CBD。这基于截断通道脉冲响应的相关长度并通过双脉冲(位)响应来近似通道脉冲响应。去卷积需要矩阵求逆(matrixinversion)，并且随着矩阵规模增加实现矩阵求逆变得非常困难，当通道相关的截断长度放宽时也是如此。因为该方法是逐块地工作的，因此同样很难使用该方法以连续的方式获得CBD变化。还有一种方法使用可获得的AGC信号来推断飞行高度。这种方法能够在正常操作时段期间连续监控飞行高度，然而，由于信号/电路中PVT引起的变化使得该方法的准确性被显著减小。更重要的是，上述方法都不能在正常操作的写操作期间便于飞行高度的监视和控制。

因此，至少因为上述原因，在本领域中需要用于确定飞行高度的改进的系统和方法。

发明内容

本发明涉及用于访问存储介质的系统和方法，并且更具体地涉及用于确定读/写头组件相对于存储介质的位置的系统和方法。

本发明的各种实施例提供用于自适应地估计通道位密度的方法。这种方法包括提供存储介质，该存储介质包括与处理数据组相对应的信息，以及访问来自该存储介质的处理数据组。至少部分地基于该处理数据组的第一部分计算第一通道位密度估计结果，并且至少部分地基于该处理数据组的第一部分、该处理数据组的第二部分以及第一通道位密度估计结果计算第二通道位密度估计结果。

在上述实施例的一些实例中，访问来自存储介质的处理数据组包括对从存储介质得到的信息进行模拟-数字转换以提供第一组数字样本，并且对第一组数字样本进行数据检测以产生第二组数字样本。在这种实例中，处理数据组包括第一组数字样本和第二组数字样本。在这种实例中，计算第二通道位密度估计结果可以包括使用通道模型计算电路并至少部分地基于第二组数字样本和第一通道位密度估计结果来进行通道模型计算。另外，这种实例可以进一步包括从第一组数字样本中减去从通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号。可以关于其它输入使用该误差信号以计算第二通道位密度估计结果。

上述实施例的不同实例包括至少部分地基于先前的增益因子计算增益因子。从通道模型计算电路得到的第一输出是从通道模型计算电路得到的第二输出乘以该增益因子。在上述实施例的一些实例中，第一通道位密度估计结果和第二通道位密度估计结果被用于表征相对于存储介质设置的读/写头组件。在上述实施例的其它实例中，第一通道位密度估计结果和第二通道位密度估计结果被用于优化从存储介质接受数据的读通道。

本发明的其它实施例提供连续输出CBD估计电路，该电路包括读通道电路、通道模型计算电路、加法电路(summation circuit)和自适应CBD计算电路。读通道电路包括模拟-数字转换器和数据检测器。该模拟-数字转换器接收与保持在存储介质上的处理数据组相对应的模拟信号，并提供与该模拟信号相对应的一系列数字样本。该数据检测器接收所述一系列数字样本并基于所述一系列数据样本提供一系列检测样本。通道模型计算电路接收所述一系列检测样本和第一通道位密度估计结果。基于这些输入，通道模型计算电路提供通道模型输出。加法电路可操作用于从所述一系列数字样本中减去从通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号。自适应CBD计算电路至少部分地基于从通道模型输出得到的输出、该误差信号、所述一系列数字样本以及所述一系列检测样本计算第二通道位密度估计结果。

在上述实施例的一些实例中，处理数据组是用户数据，并且模拟-数字转换器在用户读取存储介质期间接收该模拟信号。当在本文中使用时，短语“用户读取存储介质”以其最广泛的含义使用，意指不只为了CBD值估计的目的而访问存储介质时的时段。因此，例如，它可以是用户对于与具体应用相关的使用而从存储介质访问数据时的时段。在这种情况下，并行于这种用户读取进行CBD估计处理。

本发明的另一个实施例提供包括存储介质、读/写头组件和自适应CBD估计电路的存储装置。该存储介质包括与处理数据组相对应的信息，并且该读/写头组件相对于该存储介质设置。该自适应CBD估计电路通过该读/写头组件接收处理数据组，至少部分地基于该处理数据组的第一部分计算第一通道位密度估计结果，并且至少部分地基于该处理数据组的第一部分、该处理数据组的第二部分以及第一通道位密度估计结果计算第二通道位密度估计结果。在上述实施例的一些实例中，处理数据组是用户数据。当在本文中使用时，短语“用户数据”以其最广泛的含义使用，意指由用户存储到存储介质并且不仅仅用于CBD估计用途的任意数据。因此，用户数据可以例如是通过用户应用程序写入存储介质并且由同一应用程序以后获取的数据。

在上述实施例的一些实例中，所述存储装置还包括具有模拟-数字转换器和数据检测器的读通道电路。该模拟-数字转换器接收与该处理数据组相对应的模拟信号并提供与该模拟信号相对应的一系列数字样本。该数据检测器接收所述一系列数字样本并基于所述一系列数据样本提供一系列检测样本。在一些情况下，该处理数据组包括所述一系列数字样本和所述一系列检测样本。在不同的情况下，自适应CBD估计电路包括通道模型计算电路，该通道模型计算电路接收所述一系列检测样本和第一通道位密度估计结果，并且至少部分地基于上述信息提供通道模型输出。在上述实施例的一些实例中，自适应CBD估计电路包括加法电路，该加法电路可操作用于从所述一系列数字样本中减去从通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号。在这种实例中，可以至少部分地基于该误差信号、所述一系列检测样本、所述一系列数字样本和第一通道位密度估计结果计算第二通道位密度估计结果。

本发明内容部分只提供了对本发明的一些实施例的总体概述。本发明的许多其它目的、特征、优点和其它实施例将通过以下详细说明、所附权利要求和附图变得更加明显。

附图说明

通过参照在本说明书其余部分中描述的附图可以实现对本发明的各种实施例的进一步理解。在附图中，在全部的几张附图中使用同样的附图标号来表示类似的组件。在一些实例中，由小写字母组成的下标与附图标号相关联以表示多个类似的组件中的一个。当引用附图标号而不说明已有下标时，意图指代所有的多个类似组件。

图1A示出根据本发明的各种实施例的包括基于自适应CBD的飞行高度补偿电路的存储系统；

图1B以图解显示飞行高度的方式示出相对于存储介质设置的读/写头组件；

图2是根据本发明的各种实施例的自适应CBD估计和飞行高度调节系统200的框图；

图3是根据本发明的一个或多个实施例的自适应CBD估计电路的详细框图；

图4示出根据本发明的各种实施例的自适应CBD和增益计算电路的实施方式；

图5是根据本发明的其它实施例的自适应CBD估计电路的详细框图；

图6是示出根据本发明的各种实施例的用于提供连续CBD估计结果的方法的流程图；以及

图7是根据本发明的一个或多个实施例的用于提供连续飞行高度调节的方法的流程图。

具体实施方式

本发明涉及用于访问存储介质的系统和方法，并且更具体地涉及用于确定读/写头组件相对于存储介质的位置的系统和方法。

本发明的各种实施例提供了使用用于跟踪通道位密度(channelbit density，CBD)变化的自适应方法来促进对飞行高度的连续监视和控制的方案。已经确定飞行高度以线性或非线性的方式与CBD单调地相关。因此，通过跟踪CBD的变化，可以检测飞行高度的变化。利用该方法，使用模拟-数字转换器将从存储介质读回的信号数字化，并且通过使用对已知的线性通道模型中的CBD的当前估计结果结合可从读通道检测器输出获得的数据位将其线性化。自适应算法被用于使线性化误差最小化，并使用线性化误差的梯度的瞬时值更新当前CBD估计结果。在一些情况下，自适应算法以对CBD估计结果的默认选择开始，随后在可获得更好的信息时更新该默认选择。

除了其它方面，该方法还提供连续更新CBD估计结果和连续监视飞行高度的任何变化的能力。可以逐个样本地估计CBD和飞行高度的变化，并提供对应的飞行高度控制。在一些情况下，与其它方法比较，该方法较不易于受PVT引起的变化的影响。另外，可以在读操作期间进行根据本发明的一些实施例的CBD估计。此外，在上述实施例的一些实例中，可以独立于确定飞行高度而使用所获得的CBD。例如，这种CBD估计结果可以用于表征读/写头组件和/或存储介质以及优化读通道。

转向图1A，图1A示出根据本发明的各种实施例的包括基于自适应CBD的飞行高度补偿电路114的存储系统100。存储系统100例如可以是硬盘驱动器。另外，存储系统100包括接口控制器120、前置放大器112、硬盘控制器166、电机控制器168、主轴电机172、盘片178和读/写头组件176。接口控制器120控制数据往/返于盘片178的寻址和定时。盘片178上的数据由磁信号组构成，当读/写头组件176适当地定位在盘片178之上时所述磁信号组可被该组件检测。在典型的读操作中，读/写头组件176被电机控制器168准确地定位在盘片178上的期望数据轨道之上。电机控制器168通过在硬盘控制器166的指引下将读/写头组件移动到盘片178上的适当数据轨道来相对于盘片178定位读/写头组件176并驱动主轴电机172。主轴电机172以确定的转速(RPM)转动盘片178。读通道电路110接收来自前置放大器112的信息并进行本领域已知的数据解码/检测处理以重新获得最初写到盘片178的数据作为读数据103。另外，读通道电路110接收写数据101，并如本领域中所已知的，以可写入盘片178的形式将其提供给前置放大器112。

基于自适应CBD的飞行高度补偿电路114接收来自读通道电路110的检测数据，并对来自前置放大器112的检测之前的数据(pre-detected data)进行模拟-数字转换。通过使用该信息，基于自适应CBD的飞行高度补偿电路114自适应地计算CBD值，将该CBD值转换为飞行高度补偿值，并经由前置放大器112将该飞行高度补偿值提供给读/写头组件176以调节飞行高度。图1B示出示例性的飞行高度195，其为读/写头组件176和盘片178之间的距离。

在操作中，读/写头组件178定位在适当的数据轨道附近，并且当通过主轴电机172使盘片178转动时读/写头组件176感测代表盘片178上的数据的磁信号。感测到的磁信号以代表盘片178上的磁数据的连续微小的模拟信号的形式被提供。经由前置放大器112将该微小的模拟信号从读/写头组件176传送到读通道电路110。前置放大器112可操作用于放大从盘片178访问到的微小的模拟信号。另外，前置放大器112可操作用于放大来自读通道电路110的指定要写到盘片178的数据。接着，读通道电路110解码并数字化接收到的模拟信号以再现最初写到盘片178的信息。将该数据作为读数据103提供给接收电路。写操作基本上与前面的读操作相反，写数据101被提供给读通道模块110。然后将该数据编码并写入到盘片178。在读和写处理期间(或者在离线时间段期间)，基于自适应CBD的飞行高度补偿电路114检测CBD的变化并提供对应的飞行高度调节。

转向图2，图2示出根据本发明的各种实施例的自适应CBD估计和飞行高度调节系统200的框图。自适应CBD估计和飞行高度调节系统200包括读通道电路210。可以根据本领域中已知的不同的读通道电路来实施读通道电路210。在本发明的该具体实施例中，读通道电路210包括模拟-数字转换器217和数据检测/解码电路215。应该指出，可以在前置放大器250和模拟-数字转换器217之间实现模拟前端(未示出)。该模拟前端执行本领域中已知的各种信号调节功能。模拟-数字转换器217可以是能够将模拟输入信号252转换为与该模拟输入相对应的一系列数字样本219的任何电路。数据检测/解码电路215可以是能够接收数字样本219并根据其检测数据模式213的任意检测器/解码器或者它们的组合。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可使用的各种读通道电路、模拟-数字转换器以及/或者数据检测/解码电路。

另外，自适应CBD估计和飞行高度调节系统200包括自适应CBD估计电路220，自适应CBD估计电路220接收数字样本219和由数据检测/解码电路215提供的对应检测数据组213。自适应CBD估计电路220自适应地计算与接收到的数据相对应的CBD值222。自适应CBD估计电路220逐个位地接收样本并且能够如所期望的在每个时钟周期上或者如所期望的以稍低频率连续更新CBD值222。在一些情况下，从用户数据得到用于计算CBD值222的数据，所述用户数据是从存储介质(未示出)获取的。一般来说，自适应CBD估计电路220使用参数化的通道模型对数字样本219进行建模，以使用先前的CBD估计结果。基于此，通过将数字样本219和通道模型的输出样本之间的均方误差最小化来产生更新的CBD值222。

CBD值222被提供给转换电路230，转换电路230将CBD值222映射为对应的飞行高度偏移值232。由于飞行高度的变化对应于CBD的变化，所以上述映射实现了关联函数。在本发明的一些实施例中，该函数是将CBD值222与飞行高度偏移值232相关联的线性或非线性函数。飞行高度偏移值232被提供给本领域中已知的能够实现热飞行高度控制的一系列电路。这种电路可以包括本领域中已知的将飞行高度偏移值232转换为功率偏移242的飞行高度加热器功率转换电路240。功率偏移242被提供给本领域中已知的将功率偏移值242结合到加热器值252中的前置放大器电路250。加热器值252被提供给读/写头组件260，如本领域中已知的，基于加热器值252修正读/写头组件260以调节读/写头组件与相关存储介质的距离。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到可被使用或基于由系统200的CBD估计电路提供的信息控制飞行高度的各种方法、电路和/或技术。

转向图3，图3示出根据本发明的各种实施例的自适应CBD估计电路300的框图。自适应CBD估计电路300提供与接收到的数据相对应的一系列CBD估计结果322，z[n]。自适应CBD估计电路300接收来自模拟-数字转换器(未示出)的数字样本305和来自数据解码器/检测电路(未示出)的检测位(detected bit)310。数字样本305和检测位310中的每个对应于从存储介质得到的模拟信号。数字样本305被提供给带通滤波器320，带通滤波器320减弱数字样本305中所限定的滤波器带宽之外的信号和噪声，并提供输出325，x[n]。带通滤波器320可以是本领域中已知的任意数字带通滤波器。在本发明的一些实施例中，带通滤波器320的拐点频率被选择为使得低拐点高于用于接收输入信号的AC耦合器电路的频率，并且高拐点低于接收输入信号的连续时间滤波器的频率。这种设计约束增加了对前端模拟滤波器的滚降(roll-off)区域中的变化的鲁棒性。

检测位310，a[n]，与来自前面时段的CBD估计结果322，W[n-1]，一起被提供给通道模型电路330。通道模型330提供根据下面公式的通道响应估计结果335，y₀[n]：

$y_0\left[n\right]=\underset{m=-M}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_b[m,n]a[n-m],$

其中h_b[m，n]表示由CBD估计结果W[n]参数化的通道的位响应，并且由下面的公式代表：

h_b[m，n]＝h_s[m，n]-h_s[m-1，n]，以及

$h_s[m,n]=\mathrm{erf}\left(2\sqrt{\ln 2}\frac{m}{W\left[n\right]}\right)$ ，m＝0，+/-1，+/-2，...，+/-M。

其中h_s[m，n]表示阶跃响应(step response)，erf是误差函数，M是整数，2M+1是通道位响应的长度。在本发明的一些实施例中，CBD被定义为在其峰值幅度的50％处通道的脉冲响应宽度和与自适应CBD估计电路300相关联的存储介质上的一个位的持续时间的比。通道模型输出335被提供给带通滤波器340，带通滤波器340减弱数字样本335中所限定的滤波器带宽之外的信号和噪声并提供输出345，

带通滤波器340可以是本领域中已知的任意数字带通滤波器。在本发明的一些实施例中，带通滤波器340的拐点频率被选择为匹配任意连续时间滤波器和/或用于接收输入信号的AC耦合电路，或者类似于带通滤波器320的拐点频率。输出345由下面的公式表示：

$\tilde{d}\left[n\right]=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}q\left[k\right]y_0[n-k],$

其中q[k]表示带通滤波器340的脉冲响应，y₀[n]表示通道模型的输出335。

根据下面的公式，使用乘法电路350将时间变化增益因子380，A[n]，应用于输出345，以产生输出355：

$d\left[n\right]=A\left[n\right]*\tilde{d}\left[n\right].$

增益因子380提供相对于模拟-数字转换器中增益变化的鲁棒性。具体来说，增益因子380被自适应地调节以跟随模拟-数字转换器的输出处的信号的幅度。根据下面的公式，使用加法电路360从输出325中减去输出355以产生误差信号365，e[n]：

$e\left[n\right]=x\left[n\right]-d\left[n\right]=x\left[n\right]-A\left[n\right]*\tilde{d}\left[n\right].$

自适应CBD和增益计算电路370接收误差信号365和检测位310。自适应CBD和增益计算电路370使用这些输入通过最小化误差信号365的均方值来估计CBD 322和增益因子380。这通过使用本领域已知的基于瞬时梯度的最小均方算法自适应地完成。该梯度由下面的公式定义：

$\frac{\∂e\left[n\right]}{\∂W}=-A\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\underset{m}{\mathrm{\Σ}}b[n-k]h_w\left[m\right]q[k-m]\≡-{\mathrm{Ay}}_2\left[n\right]\≡-y_3\left[n\right],$

$\frac{\∂e\left[n\right]}{\∂A}=-\tilde{d}\left[n\right],$

$h_w\left[m\right]=\frac{\∂h_s\left[m\right]}{\∂W}=-4\sqrt{\frac{\ln 2}{\mathrm{\π}}}*\frac{m}{W^2}*\exp (-4\ln 2\frac{m^2}{W^2}),$ 以及

b[n]＝a[n]-a[n-1]。

在上述公式中，b[n]表示在转换发生时等于逻辑“1”而在没有显示转换时等于逻辑“0”的转换序列，并且h_w[m]表示由CBD参数化的通道的宽度响应，W。在本发明的一些实施例中，通过将带通滤波器320、340选择为具有2L+1个抽头(tap)的有限脉冲响应滤波器来减小计算复杂性并限制固定点电路实施方式的误差扩散。由下面的公式定义带通滤波器的传递函数：

$H\left(z\right)=\underset{-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Θ}\left[i\right]z^{-1},$

其中Θ[i]表示有限脉冲响应滤波器的系数。

可以自适应地使用上述公式，从而实现逐渐更为准确的CBD估计322。下面的公式代表针对自适应操作而修改的自适应CBD估计电路300的算法。

$h_s[m,n]=\mathrm{erf}\left(2\sqrt{\ln 2}\frac{m}{W\left[n\right]}\right),m=0,+/-1,+/-2,...,+/-M,---\left(1a\right)$

h_b[m，n]＝h_s[m，n]-h_s[m-1，n]，                        (1b)

$h_w\left[m\right]=-4\sqrt{\frac{\ln 2}{\mathrm{\π}}}*\frac{m}{W^2}*\exp (-4\ln 2\frac{m^2}{W^2}),---\left(1c\right)$

$x\left[n\right]=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Θ}\left[i\right]z[n-i],---\left(1d\right)$

b[n]＝a[n]-a[n-1]，                                    (1e)

$y_0\left[n\right]=\underset{m=-M}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_b[m,n]a[n-m],---\left(1f\right)$

$\tilde{d}\left[n\right]=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Θ}\left[i\right]y_0[n-i],---\left(1g\right)$

$e\left[n\right]=x\left[n\right]-A\left[n\right]*\tilde{d}\left[n\right],---\left(1h\right)$

$y_1\left[n\right]=\underset{m=-M}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}_w[m,n]b[n-m],---\left(1i\right)$

$y_2\left[n\right]=\underset{m=-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Θ}\left[i\right]y_1[n-i],---\left(1j\right)$

y₃[n]＝A[n]*y₂[n]，                                    (1k)

W[n+1]＝W[n]+μ₁*e[n]*y₃[n]，                          (1l)

$A[n+1]=A\left[n\right]+{\mathrm{\μ}}_2*e\left[n\right]*\tilde{d}\left[n\right].---\left(1m\right)$

上述公式描述了自适应CBD估计电路300的各种电路操作。具体来说，x[n]描述带通滤波器320的输出，y₀[n]描述通道模型电路330的输出335，

描述带通滤波器340的输出345，A[n+1]描述自适应更新的增益因子380，W[n+1]描述来自自适应CBD和增益计算电路370的自适应更新的CBD估计结果322，e[n]描述来自加法电路360的误差信号365。y₁[n]是作为自适应CBD和增益计算电路370的一部分实现的宽度响应模型的输出，y₂[n]是y₁[n]的滤波后的形式，y₃[n]是y₂[n]的增益调节后的形式。μ₁和μ₂是控制自适应循环速度的可设定的增益值。

应该指出，尽管将自适应CBD估计电路300的各种组件描述为“电路”，但是它们也可以作为电子电路或者作为软件/固件电路来实现。这种软件/固件电路包括与存储器装置相关联的处理器，该存储器装置包括可由该处理器执行以进行这里描述的具体功能的指令。该处理器可以是通用处理器，或者是根据具体实施方式要求为了进行特定功能而专门定制的处理器。在一些情况下，该处理器可以被设计为进行与多于一个的具体模块相关的功能。在本发明的一些实施例中，自适应CBD估计电路300整体作为由处理器执行的固件或软件来实现。在本发明的其它实施例中，自适应CBD估计电路300整体作为专用电子电路来实现。在本发明的另外一些实施例中，自适应CBD估计电路300作为在处理器上执行的固件或软件和专用电子电路的组合来实现。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到可以根据本发明的不同实施例使用的专用电子电路和软件/固件的各种组合。

转向图4，图4示出根据本发明的各种实施例的自适应CBD和增益计算电路400的实施方式。自适应CBD和增益计算电路400包括通道位响应模型电路410，通道宽度响应电路420，加法电路425、430、435，延迟缓冲电路450、460和乘法电路475、480。自适应CBD和增益计算电路400接收来自模拟-数字转换器(未示出)的一系列数字样本485、来自数据检测器(未示出)的一系列检测样本490，并提供更新的CBD估计结果495和更新的增益因子499。在本发明的一些实施例中，来自模拟-数字转换器的数字样本可以通过用于调节该数字样本的一系列电路以提高CBD估计电路的准确性和鲁棒性。这些特定电路的例子包括带通滤波器320和例如本发明稍后讨论的温度补偿滤波器和相位补偿滤波器的电路。各电路中的每一个的功能用与每个电路的输出相关联的公式来数学描述。

与自适应CBD估计电路300类似，应该指出，尽管自适应CBD和增益计算电路400的各种组件被描述为“电路”，但是它们也可以作为电子电路或者作为软件/固件电路来实现。这种软件/固件电路包括与存储器装置相关联的处理器，该存储器装置包括可由该处理器执行以进行这里描述的具体功能的指令。该处理器可以是通用处理器，或者是根据具体实施方式要求为了进行特定功能而专门定制的处理器。在一些情况下，该处理器可以被设计为进行与多于一个的具体模块相关的功能。在本发明的一些实施例中，自适应CBD和增益计算电路400整体作为由处理器执行的固件或软件来实现。在本发明的其它实施例中，自适应CBD和增益计算电路400整体作为专用电子电路来实现。在本发明的另外一些实施例中，自适应CBD和增益计算电路400作为在处理器上执行的固件或软件和专用电子电路的组合来实现。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的专用电子电路和软件/固件的各种组合。

可以对前面描述的电路进行各种修改以提高估计准确性和操作鲁棒性。根据公式(1a)和(1c)，注意到，必须在每个采样时刻n对2M+1个x值计算特定函数erf(x)和exp(x)。对这些特定函数进行求值(特别是对erf(x)进行求值)的硬件实施方式可能是复杂的。因此，本发明的一些实施例使用其它通道模型。在一个这类的情况中，使用减小硬件实施方式复杂性的双曲线正切模型。该双曲线正切模型基于下面公式中给出的单独的阶跃响应和宽度响应：

h_s[m]＝tanh(α*m/W₁)，m＝0，+/-1，+/-2，...，+/-M，以及

h_w[m]＝-α*m/W₁ ²sech²(α*m/W₁)，

其中α是常数，根据下面的公式，W₁与CBD相关联：

$\mathrm{CBD}=\frac{2{\cosh }^{-1}\left(\sqrt{2}\right)}{\mathrm{\α}}{W}_1.$

在一些情况中，α的值为log(3)或π。

为了简化讨论，令

$\tilde{W}=W_1/{\mathrm{\α}}_1.$

使用上述简化以及恒等式sec h²(x)＝1-tanh²(x)，阶跃和宽度响应可以重写为：

$h_s\left[m\right]=\tanh (m/\tilde{W})=\frac{1-\exp (-2m/\tilde{W})}{1+\exp (-2m/\tilde{w})},m=0,+/-1,+/-2,...,+/-M,---\left(2a\right)$

$h_w\left[m\right]=-\frac{m}{{\tilde{W}}^2}{\mathrm{sech}}^2(m/\tilde{W})=-\frac{m}{{\tilde{W}}^2}(1-{\tanh }^2(m/\tilde{W}))=-\frac{m}{{\tilde{W}}^2}(1-h_s^2[m\left]\right),---\left(2b\right)$

$\mathrm{CBD}=2{\cosh }^{-1}\left(\sqrt{2}\right)*\tilde{W}---\left(2c\right)$

另外，对于m＝0，1，2，...，M可以使用下面的对称特性：

h_s[m]＝-h_s[-m]，h_s[0]＝0，                (3a)

h_w[m]＝-h_w[-m]，h_w[0]＝0，                (3b)

h_b[m]＝h_b[1-m]，h_b[-M]＝0，               (3c)

${\tilde{h}}_w\left[m\right]={\tilde{h}}_w[1-m],{\tilde{h}}_w[-M]=0---\left(3d\right)$

其中

是由下面公式给出的宽度响应的修改形式：

${\tilde{h}}_w\left[m\right]=h_w\left[m\right]-h_w[m-1].$

因此，通过使用该双曲线正切模型，只有一个特定函数exp(x)的求值被用于计算阶跃和宽度响应。此外，通过使用该双曲线正切模型，只有阶跃响应需要被直接计算，因为可以使用公式(2b)从阶跃响应计算宽度响应。可以设立该自适应算法来估计比例变化后的CBD值

可以根据公式(2c)通过比例变化估计的CBD值来获得实际CBD值W。如公式(3)表明的，阶跃响应和宽度响应是奇对称的。因此，只需要针对m＝1，2，...，M估计h_s[m]和h_w[m]。

通过使用用来针对m和

的每个值确定

的值的二阶多项式拟合间接计算特定函数

可以进一步减小硬件复杂性。通过首先将

的范围分成由下式给出的两个部分来完成该处理：

$R_1=\{\tilde{W}:{\tilde{W}}_1\&le;\tilde{W}\&le;{\tilde{W}}_2\}$ $R_2=\{\tilde{W}:{\tilde{W}}_2<\tilde{W}\&le;{\tilde{W}}_3\}.$

从这点来看，确定2M个二阶多项式，使得对于每个值m＝1，2，...，M在区域R₁和R₂内最佳拟合

假定{p_m，1[2]，p_m，1[1]，p_m，1[0]}和{p_m，2[2]，p_m，2[1]，p_m，2[0]}是对于每个m＝1，2，...，M的多项式。由此实现下面对的值的估计：

$\tanh (m/\tilde{W})=p_{m,1}\left[2\right]{\tilde{W}}^2+p_{m,1}\left[1\right]\tilde{W}+p_{m,1}\left[0\right],\tilde{W}\&Element;R_1,$

$\tanh (m/\tilde{W})=p_{m,2}\left[2\right]{\tilde{W}}^2+p_{m,2}\left[1\right]\tilde{W}+p_{m,2}\left[0\right],\tilde{W}\&Element;R_2.$

基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的用于有效计算特定函数tanh(.)的各种方法，例如不同阶数的多项式拟合并将其应用于CBD的总范围的不同数量的部分上。

通过依靠a[n]和b[n]的性质可以进一步减小硬件复杂性。具体来说，将数据位a[n]二值化(即，a[n]∈{-1，1})，并将数据转换b[n]三值化(即，b[n]∈{-2，0，2})。基于此，只是用加法就可以完成模型输出y₀[n]和y₁[n]的计算。利用它和公式(3)给出的h_b[m]和

的对称性，可以将模型输出y₀[n]和y₁[n]表达为：

$y_0\left[n\right]=\underset{m=-M}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_b[m,n]a[n-m]=2\underset{m\&Element;\mathrm{An}}{\mathrm{\&Sigma;}}{h}_b[m,n]a[n-m],$

$y_1\left[n\right]=\underset{m=-M}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_w[m,n]b[n-m]=2\underset{m\&Element;\mathrm{An}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\tilde{h}}_w[m,n]a[n-m]$

在前面的公式中，An是指数(index)集{1，2，...，M-1，M}的子集，使得a[n-m]＝a[n+m-1]。

进一步指出，带通滤波器320、340的系数是偶对称的，使得对于i＝1，2，...，L，Θ[i]＝Θ[-i]，Θ[0]是主系数。作为例子，通过选择L＝10并且将下截止频率和上截止频率分别选择为通道数据速率(channeldata rate)的1％和通道数据速率的25％，使用例如八个位量化之后，使得系数为：

Θ[2]＝Θ[4]+2Θ[8]，     Θ[3]＝8Θ[4]+2Θ[8]，

Θ[5]＝-2Θ[4]，          Θ[6]＝2Θ[8]，

Θ[7]＝4Θ[8]，           Θ[9]＝Θ[10]＝0

利用上述关系，可以将计算滤波器输出的一个样本所需的乘法数量减少到四个。例如，输出325可以计算为：

$x\left[n\right]=\underset{i=-10}{\overset{10}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&Theta;}\left[i\right]z[n-i]=\mathrm{\&Theta;}\left[i\right]z\left[n\right]+\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&Theta;}\left[i\right]z_i\left[n\right]$

$=\mathrm{\&Theta;}\left[0\right]z\left[n\right]+\mathrm{\&Theta;}\left[1\right]z_1\left[n\right]+\mathrm{\&Theta;}\left[4\right]\left(z_2\right[n]+8z_3[n]+z_4[n]-2z_5[n\left]\right)+\mathrm{\&Theta;}\left[8\right]\left(2z_2\right[n]+2z_3[n]+2z_6[n]+4z_7[n]+$

其中z_i[n]＝z[n-i]+z[n+i]。

在最小均方算法中，用于更新参数的瞬时梯度是误差e[n]和该误差相对于被更新的参数的梯度的乘积。用于简化该自适应算法的计算复杂性的方法是用这些分量的符号代替它们中的一个或二者。误差项可以保持原样，而误差的梯度用它的符号代替。将该原理应用于公式(11)和(1m)，得到下面的公式：

W[n+1]＝W[n]+μ₁*e[n]*sgn(y₂[n])，

$A[n+1]=A\left[n\right]+{\mathrm{\&mu;}}_2*e\left[n\right]*\mathrm{sgn}\left(\tilde{d}\right[n\left]\right)$

sgn(x)项表示x的符号。接下来，由于y₂[n]的符号不受除以

的影响，所以该因子可以不再讨论，得到 $h_w\left[m\right]=-m(1-h_s^2[m\left]\right).$ 此外，由于在该自适应算法中只需要y₂[n]的符号，所以可以放宽在计算宽度响应h_w[m，n]中需要的准确性。为了进一步减小计算的复杂性，可以将宽度响应固定到在给定的CBD范围上宽度响应的平均值。

此外，通过模拟确定出在带通滤波器320、340的输入处的符号和在其输出处的符号之间存在合理的相关性。换句话说，在

和sgn(y₀[n])之间以及sgn(y₂[n])和sgn(y₁[n])之间存在强相关性。因此，可以将增益因子380和CBD估计结果322的自适应公式重写为：

W[n+1]＝W[n]+μ₁*e[n]*sgn(y₁[n])，

A[n+1]＝A[n]+μ₂*e[n]*sgn(y₀[n])

将上面的公式用于自适应计算CBD和增益实现了如下简化。首先，由于不再需要

所以可以将带通滤波器320、340转移到加法电路360的输出(见公式(1d)和(1g))。其次，因为不再需要y₂[n]和y₃[n]，所以可以消除用于在图4的宽度响应路径中产生y₂[n]的带通滤波器(见公式(1j)和(1k))。

在本发明的某些实施例中，通过用带通滤波器340和位响应h_b[m]的卷积代替通道位响应h_b[m]并且用带通滤波器340和宽度响应h_w[m]的卷积代替通道宽度响应h_w[m]来减小计算复杂性。在此情况下，通道模型输出分别对应于

和y₂[n]。在本发明的一些实施例中，使用与较早的描述类似的多项式拟合方法计算组合带通滤波器位响应。

从图2还看到模型输出d[n]的相位将是一个常数，因为位响应h_b[m]的相位是固定的。另一方面，模拟-数字转换器输出d[n]的相位依赖于模拟前端的均衡目标和特性。因此，误差信号e[n]将包含来源于ADC输出和模型输出之间相位差的分量。该相位分量将影响自适应算法的性能。更重要的是，尽管使用带通滤波器，该相位分量也将导致损害CBD估计相对于模拟前端特性变化的鲁棒性。为了消除该影响，可以采用简单的相位补偿方法。具体来说，使用一阶定时恢复回路(first-order timing-recovery loop)来跟踪和补偿ADC输出和模型输出之间的相位差。作为例子，假定

是在时刻n处的相位差。FIR插值滤波器可被用于使ADC输出相移以消除该相位差。根据下面的公式，相位移动后的ADC输出(即，q[n])被用于产生误差信号：

e[n]＝q[n]-d[n]，

$q\left[n\right]=\underset{i=-Q}{\overset{Q-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}g[i,n]x[n-i],$

其中g[i，n]表示对应于相位

的插值滤波器。可以如下使用一阶回路来估计相位

φ[n+1]＝φ[n]+μ₃*ε[n]，

ε[n]＝-e[n]*sgn(d[n]-d[n-1])，

其中ε[n]是相位检测器输出，并且0＜μ₃＜1表示控制该回路的适应速率的步长(step-size)参数。

正如从前面的公式可以看到的，相位补偿块的实现要求每位2Q次乘法。由于FIR插值滤波器系数g[i，n]随时间n变化，所以从幂(power)和区域(area)的观点来看这可能是禁止的。为了补偿，本发明的一些实施例使用基于Farrow结构的多项式插值滤波器实施方式。在一些实施方式中二阶多项式就足够了。使用这样的方法可以将FIR插值滤波器输出计算为：

q[n]＝q₀[n]+q₁[n](2φ[n]-1)+q₂[n](2φ[n]-1)²

  ＝q₀[n]+(2φ[n]-1)[q₁[n]+q₂[n](2φ[n]-1)]

$q_0\left[n\right]=\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}f\left[i\right]\left(x\right[n-i]+x[n+i+1\left]\right)$

$q_1\left[n\right]=\frac{x[n+1]-x\left[n\right]}{2}$

$q_2\left[n\right]=\frac{x[n+1]+x\left[n\right]}{2}-q_0\left[n\right]$

其中f[i]是独立于相位

的固定系数。该实施方式的一个优点是：由于用于计算q₀[i]所需的f[i]系数保持固定，因此只有两个乘法器需要随n变化。

读通道电路中模拟前端的特性趋向于随温度变化。影响CBD估计的两个主要参数是模拟前端的升高(boost)频率和截止频率。当这些参数随温度变化时，得到的CBD估计结果将是不同的，在缺乏适当补偿的情况下，这将导致飞行高度已经变化的错误结论。在本发明的某些实施例中，在带通滤波器320的输出处插入3抽头长度的短滤波器以补偿模拟前端参数随温度的变化。该温度补偿滤波器的输出由下式给出

x₃[n]＝β₀x₂[n]+β₁x₂[n-1]+β₂x₂[n-2]

其中x₃[n]表示温度补偿滤波器的输出，x₂[n]表示带通滤波器320的输出，{β₀，β₁，β₂}表示温度补偿滤波器的系数。在本发明的某些实施例中，系数β₀被设置为1.0并且根据环境调节系数{β₁，β₂}。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的补偿环境变化的各种滤波方法。

转向图5，图5示出根据本发明的各种实施例的自适应CBD估计电路700的框图。自适应CBD估计电路700类似于前面描述的自适应CBD估计电路300，不同之处在于自适应CBD估计电路700包括温度补偿滤波器电路790和相位调节电路795。自适应CBD估计电路700提供与接收到的数据相对应的一系列CBD估计结果722。自适应CBD估计电路700接收来自模拟-数字转换器(未示出)的数字样本705和来自数字解码器/检测电路(未示出)的检测位710。数字样本705和检测位710中的每个对应于从存储介质得到的模拟信号。数字样本705被提供给带通滤波器720，带通滤波器720减弱数字样本705中所限定的滤波器带宽之外的信号和噪声并提供输出725。输出725被提供给温度补偿电路790，温度补偿电路790提供输出792，输出792是输出725的温度补偿后的形式。输出792被提供给相位调节电路795，相位调节电路795进行插值，得到相位调节后的输出797。

检测位710与来自先前时段的CBD估计结果722一起被提供给通道模型电路730。通道模型730提供对通道响应的估计结果735。在本发明的一些实施例中，CBD被定义为在通道脉冲响应的峰值幅度的50％处通道脉冲响应的宽度和与自适应CBD估计电路700相关的存储介质上一个位的持续时间的比。通道模型输出735被提供给带通滤波器740，带通滤波器740减弱数字样本735中所限定的滤波器带宽之外的信号和噪声并提供输出745。带通滤波器740可以是本领域中已知的任何数字带通滤波器。在本发明的一些实施例中，带通滤波器740的拐点频率被选择为匹配任何连续时间滤波器和/或用于接收输入信号的AC耦合电路，或者类似于带通滤波器720的拐点频率。

使用乘法电路350将时间变化增益因子780应用于输出745以产生输出755。增益因子780提供相对于模拟-数字转换器中增益变化的鲁棒性。具体来说，增益因子780被自适应地调节以跟随模拟-数字转换器的输出处信号的幅度。使用加法电路760从输出797中减去输出755以产生误差信号765。自适应CBD和增益计算电路770接收误差信号765和检测位710。自适应CBD和增益计算电路770使用这些输入通过将误差信号765的均方值最小化来估计CBD 722和增益因子780。这通过使用本领域中已知的基于瞬时梯度的最小均方算法来自适应地完成。在本发明的一些实施例中，通过将带通滤波器720、740选择为具有2L+1个抽头的有限脉冲响应滤波器来减小计算复杂性并限制固定点电路实施方式中的误差扩散。

应该指出，尽管将自适应CBD估计电路700的各种组件描述为“电路”，但是它们也可以作为电子电路或者作为软件/固件电路来实现。这种软件/固件电路包括与存储器装置相关联的处理器，该存储器装置包括可由该处理器执行以进行这里描述的具体功能的指令。该处理器可以是通用处理器，或者是根据具体实施方式要求为了进行特定功能而专门定制的处理器。在一些情况下，该处理器可以被设计为进行与多于一个的具体模块相关的功能。在本发明的一些实施例中，自适应CBD估计电路700整体作为由处理器执行的固件或软件来实现。在本发明的其它实施例中，自适应CBD估计电路700整体作为专用电子电路来实现。在本发明的另外一些实施例中，自适应CBD估计电路700作为在处理器上执行的固件或软件和专用电子电路的组合来实现。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的专用电子电路和软件/固件的各种组合。

转向图6，流程图500示出了根据本发明的各种实施例用于提供连续CBD估计结果的方法。按照流程图500，接收代表一些处理数据的模拟信号(块505)。在一些情况下，可以经由相对于存储介质设置的读/写头组件提供该模拟信号。当在本文中使用时，短语“处理数据”以其最广泛的含义使用，意指可以用于CBD估计的任何数据。因此，处理数据可以是专门设计用于进行CBD估计的数据，或者是具有除了进行CBD估计以外的用途的更一般的数据。在一些具体情况下，该处理数据是如本文中前面定义的用户数据。对该模拟信号进行模拟-数字转换以产生数字样本(块510)。应该指出，在进一步的处理进行之前，该数字样本可经历多种处理，包括但不限于带通滤波、温度补偿和/或相位调节。该数字样本被提供给数据检测器，在该数据检测器处对其进行处理以产生检测样本(块515)。注意，流程图500中的处理被连续地重复，使得随着时间产生一系列数字样本和一系列检测样本。基于该检测样本和先前的CBD估计结果计算通道响应(块520)。将该通道响应乘以前面计算出的增益因子(块525)，并从该数字样本减去该乘积以产生误差信号(块530)。尤其基于该误差信号和前面的CBD估计结果计算更新的CBD估计结果(块535)；并且尤其基于该误差信号和前面的增益因子计算更新的增益因子(块540)。

可以重复流程图500的处理，使得更新的CBD估计结果和增益因子被自适应地计算并且可连续地被一个或多个处理使用。在其它情况中，可以周期性地重复流程图500的处理，使得更新的CBD估计结果和增益因子在特定时段期间被自适应地计算并且可连续地被一个或多个处理使用。在另外的情况中，只要检测到触发就可以重复流程图500的处理，使得更新的CBD估计结果和增益因子在收到触发之后的一个时段中被自适应地计算并且可连续地被一个或多个处理使用。该触发可以包括但不限于增加的误差率或信噪比的降低。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的多种触发。

转向图7，流程图600示出根据本发明的一个或多个实施例用于提供连续飞行高度调节的方法。按照流程图600，接收代表一些处理数据的模拟信号(块610)。在一些情况下，可以经由相对于存储介质设置的读/写头组件提供该模拟信号，并且该模拟信号通过读通道中的模拟前端电路。当在本文中使用时，短语“处理数据”以其最广泛的含义使用，意指可以用于进行CBD估计的任何数据。因此，处理数据可以是专门设计用于进行CBD估计的数据，或者是具有除了进行CBD估计以外的用途的更一般的数据。在一些具体情况下，该处理数据是如本文中前面定义的用户数据。对该模拟信号进行模拟-数字转换以产生数字样本(块620)。应该指出，在进一步的处理进行之前，该数字样本可经历多种处理，包括但不限于带通滤波、温度补偿和/或相位调节。使用数据检测器处理该数字样本以产生检测样本(块630)。注意，流程图600中的处理被连续重复，使得随着时间产生一系列数字样本和一系列检测样本。

使用该数字样本和检测样本计算更新的CBD估计结果(块640)。这可以根据本文中讨论的处理来完成。然后将更新的CBD估计结果转换为对应的热飞行高度控制值(块650)，并且将与该热飞行高度控制值相对应的量的功率施加于读/写头组件(块660)。如本领域中已知的，该功率施加导致由加热(thermal heating)或冷却而实现的读/写头组件和存储介质之间距离的修正。

可以重复流程图600的处理，使得在使用相关的存储介质期间连续调节飞行高度。在其它情况中，可以周期性地重复流程图600的处理，使得只周期性地调节飞行高度。在另外的情况中，只要检测到触发就可以重复流程图600的处理，使得只在收到触发之后才调节飞行高度。该触发可以包括但不限于增加的误差率或信噪比的降低。基于本文中提供的公开内容，本领域的技术人员将想到根据本发明的不同实施例可以使用的多种触发。

总之，本发明提供了用于进行自适应CBD估计和/或飞行高度调节的新颖的系统、装置、方法和结构。尽管上面已经给出了对本发明的一个或多个实施例的详细描述，但是在不偏离本发明的精神的情况下，各种替换、修改和等同物对于本领域的技术人员来说是显而易见的。因此，不应该认为以上说明限制了由所附权利要求限定的本发明的范围。

Claims (20)

1.一种存储装置，所述存储装置包括：

存储介质，其中所述存储介质包括与处理数据组相对应的信息；

相对于所述存储介质设置的读/写头组件；以及

自适应CBD估计电路，其中所述自适应CBD估计电路通过所述读/写头组件接收所述处理数据组，其中所述自适应CBD估计电路至少部分地基于所述处理数据组的第一部分计算第一通道位密度估计结果，并且其中所述自适应CBD估计电路至少部分地基于所述处理数据组的第一部分、所述处理数据组的第二部分以及所述第一通道位密度估计结果计算第二通道位密度估计结果。

2.根据权利要求1所述的存储装置，其中所述存储装置还包括读通道电路，其中所述读通道电路包括模拟-数字转换器，并且其中所述模拟-数字转换器接收与所述处理数据组相对应的模拟信号并提供与所述模拟信号相对应的一系列数字样本。

3.根据权利要求2所述的存储装置，其中所述读通道电路还包括数据检测器，其中所述数据检测器接收所述一系列数字样本并基于所述一系列数据样本提供一系列检测样本。

4.根据权利要求3所述的存储装置，其中所述处理数据组包括所述一系列数字样本和所述一系列检测样本。

5.根据权利要求4所述的存储系统，其中所述自适应CBD估计电路包括通道模型计算电路，其中所述通道模型计算电路接收所述一系列检测样本和所述第一通道位密度估计结果，并且其中所述通道模型计算电路至少部分地基于所述一系列检测样本和所述第一通道位密度估计结果提供通道模型输出。

6.根据权利要求5所述的存储系统，其中所述自适应CBD估计电路包括加法电路，并且其中所述加法电路可操作用于从所述一系列数字样本减去从所述通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号。

7.根据权利要求6所述的存储系统，其中至少部分地基于所述误差信号、所述一系列检测样本、所述一系列数字样本以及所述第一通道位密度估计结果计算所述第二通道位密度估计结果。

8.根据权利要求1所述的存储系统，其中所述处理数据组是用户数据。

9.一种用于自适应地估计通道位密度的方法，所述方法包括：

提供存储介质，其中所述存储介质包括与处理数据组相对应的信息；

访问来自所述存储介质的所述处理数据组；

至少部分地基于所述处理数据组的第一部分计算第一通道位密度估计结果；以及

至少部分地基于所述处理数据组的第一部分、所述处理数据组的第二部分和所述第一通道位密度估计结果计算第二通道位密度估计结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其中访问来自所述存储介质的所述处理数据组包括对从所述存储介质得到的信息进行模拟-数字转换以提供第一组数字样本，并且对所述第一组数字样本进行数据检测以产生第二组数字样本；并且其中所述处理数据组包括所述第一组数字样本和所述第二组数字样本。

11.根据权利要求10所述的方法，其中计算所述第二通道位密度估计结果包括使用通道模型计算电路并至少部分地基于所述第二组数字样本和所述第一通道位密度估计结果进行通道模型计算。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述方法还包括：

从所述第一组数字样本减去从所述通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号。

13.根据权利要求12所述的方法，其中至少部分地基于所述误差信号、所述处理数据组的第一部分、所述处理数据组的第二部分以及所述第一通道位密度估计结果计算所述第二通道位密度估计结果。

14.根据权利要求12所述的方法，其中从所述通道模型计算电路得到的所述输出是从所述通道模型计算电路得到的第一输出，并且其中所述方法还包括：

计算增益因子，其中从所述通道模型计算电路得到的所述第一输出是从所述通道模型计算电路得到的第二输出乘以所述增益因子。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述增益因子是后续的增益因子，并且其中至少部分地基于先前的增益因子和所述误差信号计算所述后续的增益因子。

16.根据权利要求9所述的方法，其中所述处理数据组是用户数据。

17.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一通道位密度估计结果和所述第二通道位密度估计结果被用于表征相对于所述存储介质设置的读/写头组件。

18.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一通道位密度估计结果和所述第二通道位密度估计结果被用于优化从所述存储介质接受数据的读通道。

19.一种连续输出CBD估计电路，所述电路包括：

读通道电路，其中所述读通道电路包括模拟-数字转换器和数据检测器，其中所述模拟-数字转换器接收与保持在存储介质上的处理数据组相对应的模拟信号，并提供与所述模拟信号相对应的一系列数字样本，并且其中所述数据检测器接收所述一系列数字样本并基于所述一系列数据样本提供一系列检测样本；

通道模型计算电路，其中所述通道模型计算电路接收所述一系列检测样本和第一通道位密度估计结果，并且其中所述通道模型计算电路至少部分地基于所述一系列检测样本和所述第一通道位密度估计结果提供通道模型输出；

加法电路，并且其中所述加法电路可操作用于从所述一系列数字样本减去从所述通道模型计算电路得到的输出以产生误差信号；以及

自适应CBD计算电路，其中所述自适应CBD计算电路至少部分地基于从所述通道模型输出得到的输出、所述误差信号和所述一系列检测样本计算第二通道位密度估计结果。

20.根据权利要求19所述的电路，其中所述处理数据组是用户数据，并且其中所述模拟-数字转换器在用户读取所述存储介质期间接收所述模拟信号。

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