CN101952891B - 再生信号评价方法、再生信号评价装置及具备再生信号评价装置的光盘装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的再生信号评价装置，包括：从二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径的预定路径检测部(101)；基于抽出的状态转移预定路径的二进制信号计算差分度量的差分度量运算部(102)；根据由积分部(125)积分所得的积分值、计数部(124)计数所得的计数值、积分部(105)积分所得的积分值以及计数部(104)计数所得的计数值来计算预测的错误率的错误运算部(116)；以及根据计算出的错误率来计算标准偏差的标准偏差运算部(120)。

Description

再生信号评价方法、再生信号评价装置及具备再生信号评价装置的光盘装置

技术领域

本发明涉及一种使用PRML信号处理方式的再生信号评价方法、再生信号评价装置及具备此再生信号评价装置的光盘装置。

背景技术

近年来，随着光盘介质的高密度化，记录标记(mark)的最短标记长度已接近光学分辨率的极限，码间干扰的增大及SNR(Signal Noise Ratio，信噪比)的恶化变得更为显著，作为信号处理方法，PRML(Partial Response Maximum Likelihood，局部响应最大盖然性)方式等的使用已趋于普遍。

PRML方式是局部响应(Partial Response，PR)与最大盖然性解码(MaximumLikelihood，ML)组合而成的技术，是以发生码间干扰为前提从再生波形中选择最有可能的信号序列的既知方式。因此，众所周知的是，与以往的电平判断方式(level decisionsystem)相比，解码性能进一步提高(例如，参照非专利文献1)。

另一方面，由于信号处理方式从电平判断方式转变为PRML方式，因而在再生信号的评价方法方面产生课题。以往使用的作为再生信号评价指标的抖动(jitter)是以电平(level)判断方式的信号处理作为前提。因此，会出现抖动与信号处理的算法不同于电平判断方式的PRML方式的解码性能不相关的情况。于是，提出了与PRML方式的解码性能存在相关的新指标(例如，参照专利文献1和专利文献2)。

而且，还提出了能够检测对于光盘的记录质量而言非常重要的标记与间隔的位置偏差(边缘偏差)的新指标(例如，参照专利文献3)。该指标也必须是在使用PRML方式时，依据PRML方式的思路，与PRML的性能存在相关，并且必须能够定量地表现出每个图案预定路径(pattern)的边缘的偏差方向与量。

当光盘介质的高密度化进一步推进时，码间干扰及SNR恶化的问题也变得更为显著。此时，可以通过采用高阶(higher level)的PRML方式来维持系统充裕(system margin)(例如，参照非专利文献1)。例如，当光盘介质的直径为12cm，记录层每层的记录容量为25GB时，通过采用PR1221ML方式，能够维持系统充裕，而当记录层每层的记录容量为33.3GB时，必须采用PR12221ML方式。如上所述，可以预测，采用高阶的PRML方式的趋势将与光盘介质的高密度化成比例地继续下去。

专利文献1及专利文献2中揭示了利用“最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列的再生信号之差的差分度量(differential metric)”作为指标值的方案。

此时，如果有可能引起错误的“最有可能的第1状态转移序列和第二有可能的第2状态转移序列”存在多个预定路径(pattern)时，则必须综合地对它们进行统计处理。而对于该处理方法，专利文献1及专利文献2中并未揭示。在专利文献5中，着眼于这一点揭示了一种方法，该方法对用与专利文献1及专利文献2同样的方法检测出的“最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列的再生信号的差分度量”进行多个预定路径检测，并对该预定路径群(pattern group)进行处理。

在专利文献5中所用的PR12221ML信号处理中，存在三种容易引起错误的预定路径(欧氏距离相对较小的汇合路径(mergingpath)的预定路径群)。由于该预定路径群中，预定路径产生概率和预定路径中产生错误时的错误数目不同，因此在专利文献5中揭示了这样一种方法，即根据针对这些预定路径中的每个预定路径所获得的指标值的分布求出标准偏差σ，并根据预定路径的产生概率(相对于所有参数的产生频率)和弄错预定路径时产生的错误数目，来预测所产生的错误。

专利文献5中，使用了下述方法作为错误的预测方法，假定所得到的指标值的分布为正态分布(normal distribution)，根据其标准偏差σ和分散平均值μ来预测指标值为0以下的概率，即，会引起比特错误(bit error)的概率。然而，这只是预测错误产生概率的一般方法。专利文献5的预测错误率计算方法的特征在于：针对每个预定路径求出产生概率，计算出预测错误率，将该预测错误率作为信号质量的评价基准。

然而，专利文献5的方法中存在下述问题：当记录信号中发生记录失真时，无法准确地预测错误率。在像光盘那样的通过热记录来记录数据的情况下，由于容易产生因热干扰造成的记录失真，因而此问题变得尤为显著。而且，随着光盘的高密度化，记录凹坑(pit)间的间隔会变得更窄，因此可以预计热干扰将会增大，今后这将会成为无法回避的问题。以下，具体说明专利文献5中记载的预测错误率计算方法无法对伴有记录失真的信号恰当地评价信号质量的问题。

图21表示专利文献1及专利文献5中用作信号指标的特定预定路径的差分度量的频率分布的一例。一般而言，差分度量的分布的展宽起因于光盘中产生的噪声。由于光盘产生的再生噪声是随机噪声，因此该分布通常为这种正态分布。该差分度量被定义为“最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列的差分度量”，成为以理想信号的最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列的欧氏距离(Euclidean distance)的平方(以下，定义为信号处理阈值)为中心的分布。以该信号处理阈值作为中心的标准偏差为专利文献1、2及5中所定义的指标值。该差分度量成为0以下的概率相当于预测错误率。该预测错误率可通过该正态分布的累积分布函数的逆函数来求出。

图21(A)是在记录时几乎未产生失真的分布图，图21(B)及图21(C)表示在记录时记录凹坑的记录边缘因热干扰而发生偏差从而产生了记录失真的状态的分布图。当因热干扰产生失真时，特定预定路径的差分度量的频率分布成为中心值偏移的正态分布。该中心位置的偏移相当于因热干扰产生的失真。图21(B)及图21(C)是从分布的中心向正和负侧发生了一定量的偏移的情况，所求出的指标值为相同的值，因分布的中心发生了偏差从而指标值增加。指标值增加意味着错误产生的概率增加，但在图21(C)中反而是错误减少。

这是因为，在图21(B)中分布的中心向靠近0的一侧偏移，所以错误产生的概率(差分度量成为0以下的概率)增高，而在图21(C)中分布的中心向正侧偏移，所以错误产生的概率降低。该逆转现象是起源于错误只有在使用差分度量的指标值接近0的情况下才会产生这一性质，这与以往光盘中所用的指标值即时间轴抖动(time axis jitter)大为不同。在以往的时间轴抖动的情况下，无论分布的中心位置是向正还是负的哪一侧偏移，错误都会增加，所以不会产生上述问题。

而且，在图21(D)所示的情况下，也产生与上述同样的问题。图21(D)是求出的差分度量的分布并非是正态分布的情况。此种情况是在记录时的热干扰较大、存在来自“最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列”的更前后的记录标记的热干扰时发生。因前后的记录标记长度的不同，从而热干扰量不同，记录标记位置发生偏移，由此成为两个正态分布(分布1与分布2)相重叠的差分度量分布。

虽然由于分布2从信号处理阈值向正侧偏移而引起错误的概率下降，但以信号处理阈值为中心的标准偏差即指标值因分布2的影响而增加。此时，与图21(C)相同，产生即使指标值增加错误率也减少的问题。这样，将专利文献1、专利文献5等以往的技术应用于热干扰较大的高密度光盘的记录产品时，产生了指标值与错误率的相关变差的问题。

着眼于此问题的解决方案已被公开在专利文献4中。此解决方案是对在指定的预定路径群中获得的差分度量小于指定的阈值(例如，信号处理阈值的一半)的个数进行计数的方法。根据该计数值来求出预测错误率的方法也已公开。在此方法中，由于利用差分度量分布的靠近0的一侧，即有可能引起错误的一侧作为评价对象，因此不会产生上述的专利文献1及专利文献5的问题。然而，由于是利用指定的阈值来测量超过该值的个数，所以会产生以下的新问题。下面用图21(E)来说明此问题。

图21(E)表示将阈值设为信号处理阈值的一半，对超过该值的分布的个数进行计数的示例。对该阈值以下的情况计数而求出计数值，并使用预定路径产生的参数与计数值之比作为信号指标。如果根据该计数比假定差分度量的分布为正态分布，则能够求出差分度量小于0的概率，从而能够计算出预测的错误率。图21(F)表示信号质量较好的情况下的频率分布的示例(抖动约为8％的信号质量)。此种情况下，差分度量的分布的展宽变窄，超过阈值的个数变得极少。

在图21(F)的情况下，只能测量差分度量分布中的约0.2％左右。因此，为了提高测量的精度，必须测定较长的区域，从而存在测量时间增加，或者测量稳定性受损的问题。并且，当光盘上有盘制造时的缺陷、瑕疵、或灰尘等时，会在阈值以下产生因该缺陷造成的差分度量(如图21(F)所示)。在此种情况下，产生无法准确地对超过从正态分布产生的阈值的差分度量的个数进行计数的课题。以往，光盘所利用的时间轴抖动有以下优点：由于使用了测量到的时间波动的标准偏差，并使用测量到的所有数据，因此对此种盘上的缺陷的耐受性较强。

而专利文献4所揭示的方法并不具备以往的时间轴抖动所具有的对缺陷的耐受性较强的优点，在作为因瑕疵或指纹等容易产生缺陷的光盘的指标值来使用时会存在问题。在专利文献4的方法中，为了增加测量数目，可以增大阈值以使可测量的个数增加，但若增大阈值，则会产生预测的错误率的精度下降这另一问题。列举极端的例子，如果将阈值增大至欧氏距离的一半，则超过阈值的个数将达到测量差分度量的取样数的一半，因此不再依赖于分布的展宽，从而无法进行准确的测量。这样，在专利文献4的方法中，为了根据测量到的信号的质量将测定精度保持为恒定，必须调整阈值的值，这样的调整当分布的展宽情况在某种程度上自明时能够实现，但在用于信号的质量有较大变化的光盘时会成为大问题。

另外，在专利文献4及专利文献5中还揭示了一种将根据差分度量预测的bER作为指标的方法，但在使用它们作为指标值时，与以往用作光盘的信号质量评价指标的时间轴的抖动无互换性，存在难以处理的问题。

背景技术文献

专利文献1：日本专利公开公报特开2003-141823号

专利文献2：日本专利公开公报特开2004-213862号

专利文献3：日本专利公开公报特开2004-335079号

专利文献4：日本专利公开公报特开2003-51163号

专利文献5：日本专利公开公报特开2003-272304号

非专利文献1：小川博司、田中伸一监修、“图解蓝光光盘读本”Ohm公司2006年12月10发行

非专利文献2：饭国洋二著、“适应信号处理算法”培风馆2000年7月发行

发明内容

本发明是为了解决上述的问题，其目的在于提供一种能够高精度地评价再生信号的质量的信号处理方法(应为再生信号评价方法)、再生信号评价装置及具备此再生信号评价装置的光盘装置。

为了达到上述目的，本发明所涉及的再生信号处理用法是再生信号评价方法，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，包括：预定路径提取步骤，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径；差分度量计算步骤，基于在所述预定路径提取步骤中提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量；第1积分步骤，对在所述差分度量计算步骤中计算出的所述差分度量进行积分；第1计数步骤，计数在所述第1积分步骤中的积分处理次数；差分度量提取步骤，提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；第2积分步骤，对在所述差分度量提取步骤中提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量进行积分；第2计数步骤，计数在所述第2积分步骤中的积分处理次数；错误率计算步骤，根据在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值，来计算预测的错误率；标准偏差计算步骤，根据在所述错误率计算步骤中计算出的所述错误率，来计算标准偏差；以及评价步骤，利用在所述标准偏差计算步骤中计算出的所述标准偏差，来评价所述再生信号的质量。

根据本发明，通过在依赖于记录状态，差分度量的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，利用计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值，修正因差分度量的平均值偏离理想信号的代码距离而产生的标准偏差的误差，可提高错误率与信号指标的相关性，从而能够高精度地评价信息记录介质的再生信号的质量。

附图说明

图1是表示本发明的一实施方式所涉及的光盘装置的概略结构的框图。

图2是表示本发明的另一实施方式所涉及的光盘装置的结构的框图。

图3是本发明的一实施方式所涉及的由RLL(1，7)记录代码与均衡算法PR(1，2，2，2，1)决定的状态转移规则的示意图。

图4是与图3所示的状态转移规则对应的网格图。

图5是表1的转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。

图6是表2的转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。

图7是表3的转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。

图8是本发明的一实施方式所涉及的PR(1，2，2，2，1)ML的差分度量的分布的示意图。

图9是本发明的一实施方式所涉及的PR(1，2，2，2，1)ML的一个欧氏距离预定路径中的差分度量的分布的示意图。

图10是本发明的另一实施方式所涉及的PR(1，2，2，2，1)ML的各欧氏距离预定路径中的差分度量的分布的示意图。

图11是本发明的一实施方式所涉及的PR(1，2，2，2，1)ML的差分度量的分布图的示意图。

图12是本发明的一实施方式所涉及的信号评价指标值与错误率之间的关系的示意图。

图13是表示本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置的结构的框图。

图14是表示本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置的结构的框图。

图15是表示本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置的结构的框图。

图16(A)是表示实施方式3、4中的差分度量的范围的分布图。

图16(B)是表示实施方式5中的差分度量的范围的分布图。

图17(A)及图17(B)是用于说明实施方式5中的标准偏差的计算方法的示意图。

图18是将差分度量的平均值设为b₁(b_x)时，变数a₁(a_x)与标准偏差σ₁/2(σ_x/2)的关系的示意图。

图19是表示本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置的结构的框图。

图20(A)及图20(B)是用于说明实施方式6中的标准偏差的计算方法的图。

图21(A)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

图21(B)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

图21(C)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

图21(D)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

图21(E)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

图21(F)是表示以往的差分度量的分布图的说明图。

具体实施方式

以下参照附图对本发明的实施方式进行说明。此外，以下的实施方式是将本发明具体化的一例，而并非具有用于限定本发明的技术范围的性质。

本实施方式的信号评价指标检测装置，采用在再生系统的信号处理中作为PRML方式的一例的PR12221ML方式，使用RLL(1，7)代码等RLL(Run Length Limited，游程长度受限)代码作为记录代码。PRML方式是将波形均衡(waveform equalization)技术与信号处理技术组合而成的信号处理，所述波形均衡技术用于修正再生信息时产生的再生失真的技术，所述信号处理技术是积极地利用均衡波形自身所具有的冗余性，从包含有数据错误的再生信号中选择最有可能的数据序列的技术。

首先，参照图3及图4，简单地说明基于PR12221ML方式的信号处理。

图3是表示由RLL(1，7)记录代码与PR12221ML方式决定的状态转移规则(statetransition rule)的状态转移图。另外，图3示出的是在说明PRML时普遍采用的状态转移图。图4是将图3所示的状态转移图沿时间轴展开的网格图。

图3的括弧中记载的“0”或“1”表示时间轴上的信号序列，该信号序列表示从各状态转移到下个时刻的状态的可能性处于哪种状态。

在PR12221ML方式中，根据与RLL(1，7)的组合，解码部的状态的数目被限制为10。PR12221ML方式下的状态转移的路径的数目为16，再生电平为9个电平。

作为PR12221ML的状态转移规则的说明，如图3的状态转移图所示，表现10个状态，其中将在某时刻的状态S(0，0，0，0)称作S0，将状态S(0，0，0，1)称作S1，将状态S(0，0，1，1)称作S2，将状态S(0，1，1，1)称作S3，将状态S(1，1，1，1)称作S4，将状态S(1，1，1，0)称作S5，将状态S(1，1，0，0)称作S6，将状态S(1，0，0，0)称作S7，将状态S(1，0，0，1)称作S8，将状态S(0，1，1，0)称作S9。图3中，括弧中记载的“0”或“1”表示时间轴上的信号序列，该信号序列表示在从某个状态转移到下个时刻的状态时有可能变成哪种状态。

图4所示的PR12221ML方式的状态转移中，在从某个时刻的指定状态向另一时刻的指定状态转移时能够获得两个状态转移的状态转移序列预定路径(状态的组合)有无数个。然而，引起错误的可能性较高的预定路径只局限于判断较难的特定的预定路径。若着眼于该特别容易产生错误的状态转移预定路径，PR12221ML方式的状态转移序列预定路径可被归纳成如表1、表2及表3所示。

(表1)

(表2)

(表3)

在表1至表3的各表中，示出了表示从起始状态到汇合的状态的轨迹的状态转移、有可能经过该状态转移的两个转移数据列、有可能经过该状态转移的两个理想的再生波形、以及两个理想的再生波形的欧氏距离(Euclidean distance)的平方值。

欧氏距离的平方值表示两个理想的再生波形之差的平方累加。在判断两个再生波形的可能性时，如果欧氏距离的值大则容易区别两个再生波形，所以误判断的可能性降低。另一方面，如果欧氏距离的值小则难以区别有可能的两个波形，所以误判断的可能性增高。即，可以说欧氏距离较大的状态转移预定路径是难以产生错误的状态转移预定路径，欧氏距离较小的状态转移预定路径是容易产生错误的状态转移预定路径。

在各表中，第1列表示容易引起错误的两个状态转移分支后再汇合的状态转移(Sm_k-9→Sn_k)。第2列表示发生该状态转移的转移数据列(b_k-I，…，b_k)。该转移数据列中的X表示这些数据中引起错误的可能性较高的比特(bit)，当该状态转移被判断为错误时，该X的数(表2及表3中的！X也同样)为错误的数。即，转移数据列中的X可能为1或为0。1和0的其中之一对应于最有可能的第1状态转移序列，另一者对应于第二有可能的第2状态转移序列。另外，在表2及表3中，！X表示X的比特反转(bit inversion)。

如后面进行的详细说明，将经过斐特比解码部(Viterbi decoding section)的解码处理的各解码数据列(二进制信号)与表1至表3的转移数据列进行比较(无论X为何值)，提取容易引起错误的最有可能的第1状态转移序列和第二有可能的第2状态转移序列。第3列表示第1状态转移序列及第2状态转移序列。第4列表示经过各状态转移后的两个理想的再生波形(PR均衡理想值)，第5列表示这两个理想信号的欧氏距离的平方值(路径间的欧氏距离的平方值)。

表1表示能够获得两个状态转移的状态转移预定路径(state transition patterns)，表示欧氏距离的平方值为14时的状态转移预定路径。欧氏距离的平方值为14的状态转移序列预定路径有18种。表1所示的状态转移序列预定路径相当于光盘的波形的边缘部分(标记与间隔的切换)。换言之，表1所示的状态转移序列预定路径是边缘的1比特偏移错误(shifterror)的预定路径。

图5是表1的转移路径中的取样时间(sampling time)与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。另外，在图5的图示中，横轴表示取样时间(对记录序列按每1时刻取样)，纵轴表示再生电平。如上所述，在PR12221ML方式中，理想的再生信号电平有9个电平(电平0至电平8)。

作为一例，对图3所示的状态转移规则中的从状态S0(k-5)转移到状态S6(k)时的转移路径进行说明(参照表1)。此时的一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，1，1，1，0，0”转移而被检测出的情况。如果将再生数据的“0”作为间隔部分，将“1”作为标记部分，将该转移路径换成记录状态，则记录状态为4T间隔以上的长度的间隔、3T标记、及2T间隔以上的长度的间隔。在图5中将上述转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系作为A路径波形表示。

图5所示的状态转移规则中的从状态S0(k-5)转移到状态S6(k)的状态转移路径的另一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，0，1，1，0，0”转移而被检测出的情况。如果将再生数据的“0”换成间隔部分，将“1”换成标记部分，则相当于5T间隔以上的长度的间隔、2T标记、2T间隔以上的长度的间隔。在图5中将该路径的PR均衡理想波形作为B路径波形表示。该表1的欧氏距离的平方值为14的状态转移预定路径的特征在于必然包含1个边缘信息(零交叉点(zero cross point))的预定路径。

图6是表2的转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。另外，在图6的图示中，横轴表示取样时间(对记录序列按每1时刻取样)，纵轴表示再生电平。

表2与表1同样表示能够获得两个状态转移的状态转移预定路径，表示欧氏距离的平方值为12的状态转移预定路径。欧氏距离的平方值为12的状态转移预定路径有18种。表2所示的状态转移预定路径是2T标记或2T间隔的偏移错误，是2比特偏移错误的预定路径(2-bit shift error pattern)。

此时，若检测到记录序列作为“0，0，0，0，1，1，0，0，0，0，0”转移的一条路径，并将再生数据的“0”换成间隔部分，将“1”换成标记部分，则相当于4T间隔以上的长度的间隔、2T标记、5T间隔以上的长度的间隔。在图6中将该路径的PR均衡理想波形作为A路径波形表示

作为一例，对图3所示的状态转移规则中的从状态S0(k-7)转移为状态S0(k)时的转移路径进行说明(参照表2)。此时的一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，1，1，0，0，0，0，0”转移而被检测出的情况。若将再生数据的“0”作为间隔部分，将“1”作为标记部分，将该转移路径换成记录状态，则记录状态为4T间隔以上的长度的间隔、2T标记、及5T间隔以上的长度的间隔。在图6中将上述转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系作为A路径波形表示。

另一方面，另一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，0，1，1，0，0，0，0”转移而被检测出的情况。如果将再生数据的“0”作为间隔部分，将“1”作为标记部分，将该转移路径换成记录状态，则记录状态为5T间隔以上的长度的间隔、2T标记、及4T间隔以上的长度的间隔。在图6中将上述转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系作为B路径波形表示。该表2的欧氏距离的平方值为12的状态转移预定路径的特征在于必然包含两个2T的上升及下降的边缘信息的预定路径。

图7是表3的转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系的示意图。另外，在图7的图示中，横轴表示取样时间(对记录序列按每1时刻取样)，纵轴表示再生电平。

表3与表1及表2同样，表示能够获得两个状态转移序列的状态转移序列预定路径，表示欧氏距离的平方值为12的状态转移序列预定路径。欧氏距离的平方值为12的状态转移序列预定路径有18种。表3所示的状态转移序列预定路径是2T标记与2T间隔连续的部位，是3比特偏移错误的预定路径。

作为一例，对图3所示的状态转移规则中的从状态S0(k-9)转移到状态S6(k)时的转移路径进行说明(参照表3)。此时的一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，1，1，0，0，1，1，1，0，0”转移而被检测出的情况。如果将再生数据的“0”作为间隔部分，将“1”作为标记部分，将该转移路径换成记录状态，则记录状态为4T间隔以上的长度的间隔、2T标记、2T间隔、3T标记、及2T间隔以上的长度的间隔。在图7中将上述转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系作为A路径波形表示。

另一方面，另一条转移路径是记录序列作为“0，0，0，0，0，1，1，0，0，1，1，0，0”转移而被检测出的情况。如果将再生数据的“0”作为间隔部分，将“1”作为标记部分，将该转移路径换成记录状态，则记录状态为5T间隔以上长度的间隔、2T标记、2T间隔、2T标记、及2T间隔以上长度的间隔。在图7中将上述转移路径中的取样时间与再生电平(信号电平)之间的关系作为B路径波形表示。该表3的欧氏距离的平方值为12的状态转移序列预定路径的特征在于必然包含3个边缘信息的预定路径。

以下，对本发明所涉及的具体实施方式进行详细说明。

(实施方式1)

以下，参照附图说明具备本发明的一实施方式所涉及的再生信号评价装置的光盘装置。图1是表示实施方式1的光盘装置200的结构的框图。

信息记录介质1是用于光学性地进行信息的记录再生的信息记录介质，例如是光盘介质。光盘装置200是对所搭载的信息记录介质1进行信息的再生的再生装置。

光盘装置200包括：光学头部2、前置放大部3、AGC(Automatic Gain Controller，自动增益控制器)部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL(Phase Locked Loop，锁相环路)部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)100以及光盘控制部15。

光学头部2使通过物镜的激光会聚到信息记录介质1的记录层，并接收其反射光，生成表示从信息记录介质1读出的信息的模拟再生信号。前置放大器部3将由光学头部2生成的模拟再生信号以指定的增益放大后输出至AGC部4。物镜的数值孔径为0.7至0.9，更理想的是0.85。激光的波长为410nm以下，更理想的是405nm。

前置放大器部3将模拟再生信号以指定的增益放大后输出至AGC部4。

AGC部4基于来自A/D转换部6的输出放大或衰减模拟再生信号，以使来自前置放大器部3的模拟再生信号达到指定的振幅，然后输出至波形均衡部5。

波形均衡部5具有阻断再生信号的高频域的LPF(低通滤波)特性和阻断再生信号的低频域的HPF(高通滤波)特性，将再生波形整形为所期望的特性后输出至A/D转换部6。

A/D转换部6与从PLL部7输出的再生时钟同步地对模拟再生信号进行取样，将模拟再生信号转换为数字再生信号，并输出至PR均衡部8，并且也输出至AGC部4及PLL部7。

PLL部7基于来自A/D转换部6的输出，生成与波形均衡后的再生信号同步的再生时钟，并输出至A/D转换部6。

PR均衡部8具有可使滤波特性变为各种PR方式的特性的功能。PR均衡部8实施滤波以实现被设定成使再生系统的频率特性成为最大盖然性解码部9的设想的特性(例如，PR(1，2，2，2，1)均衡特性等)的频率特性，并对数字再生信号实施高频噪声(highfrequency noise)的抑制及附加有意识的码间干扰的PR均衡处理，然后输出至最大盖然性解码部9。PR均衡部8例如亦可具备FIR(有限脉冲响应：Finite Impulse Response)滤波结构，使用LMS(The Least-Mean Square，最小均方)算法来适应性地控制抽头系数(tap coefficient)(参照非专利文献2)。

最大盖然性解码部9例如是斐特比解码器(Viterbi decoder)，使用的是基于根据局部响应的类型而有意识地附加的代码的规则来推定最有可能的序列的最大盖然性解码方式。该最大盖然性解码部9对通过PR均衡部8而被进行了PR均衡的再生信号进行解码，输出二进制数据。该二进制数据作为解码二进制信号被输出至后段的光盘控制部15，在指定的处理被执行后，信息记录介质1中记录的信息得到再生。

接着，对本实施方式所涉及的信号评价指标检测部100的结构进行说明。信号评价指标检测部100包括：预定路径检测部101、差分度量运算部102、大小判断部103、预定路径计数部104、积分部105、错误运算部116以及标准偏差运算部120。

向信号评价指标检测部100输入从PR均衡部8输出的经过波形整形的数字再生信号和从最大盖然性解码部9输出的二进制信号。并且，在信号评价指标检测部100中，二进制信号被输入至预定路径检测部101，而数字再生信号被输入至差分度量运算部102，以执行信息记录介质1的数字再生信号的评价处理。

预定路径检测部101具有从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径的功能。本实施方式所涉及的预定路径检测部101提取最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值为14的特定的状态转移预定路径(即，表1中示出的状态转移预定路径)。为了实现上述提取，预定路径检测部101存储表1所示的状态转移预定路径的信息。然后，预定路径检测部101将表1的转移数据列与从最大盖然性解码部9输出的二进制信号进行比较。当该比较的结果为二进制信号与表1的转移数据列一致时，将该二进制信号作为提取对象，基于表1的信息选择对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列和第二有可能的第2状态转移序列。

接着，差分度量运算部102基于由预定路径检测部101提取的所述二进制信号，计算“对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号(PR均衡理想值：参照表1)与所述数字再生信号之间的第1度量”、与“对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述数字再生信号之间的第2度量”的差值的绝对值，即“差分度量”。这里，所述第1度量是指所述第1状态转移序列的理想信号与数字再生信号之间的欧氏距离的平方值，第2度量是指所述第2状态转移序列的理想信号与数字再生信号之间的欧氏距离的平方值。

来自差分度量运算部102的输出被输入至大小判断部103，将该输入与指定的值(信号处理阈值)进行比较。预定路径计数部104对信号处理阈值以下的差分度量的个数进行计数。该计数值成为计算错误率时的各预定路径群的产生频率。而且，积分部105将信号处理阈值以下的差分度量进行积分。将积分部105所求出的积分值除以预定路径的产生数，可求出信号处理阈值以下的差分度量的平均值。错误运算部116根据信号处理阈值以下的差分度量的各积分值和预定路径产生数来计算预测错误率。接着，标准偏差运算部120计算与该错误率相应的标准偏差，并将该标准偏差作为评价信号质量的信号指标值。以下，详细说明上述信号评价指标检测部100的处理。

通过PRML处理从信息记录介质1再生的再生信号如上所述，从最大盖然性解码部9作为二进制信号而被输出，并输入至信号评价指标检测部100。当从该二进制信号中检测到表1的转移数据列的预定路径的其中之一时，决定第1状态转移序列及第2状态转移序列的PR均衡理想值。例如，在表1中，作为二进制信号，(0，0，0，0，X，1，1，0，0)被解码时，选择(S0，S1，S2，S3，S5，S6)作为最有可能的第1状态转移序列，选择(S0，S0，S1，S2，S9，S6)作为第二有可能的第2状态转移序列。对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值为(1，3，5，6，5)。另一方面，对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值为(0，1，3，4，4)。

接着，差分度量运算部102求出再生信号序列(数字再生信号)与对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值之间的欧氏距离的平方值，即第1度量(Pb₁₄)。同样，差分度量运算部102求出再生信号序列与对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值之间的欧氏距离的平方值，即第2度量(Pa₁₄)。进而，差分度量运算部102将第1度量(Pb₁₄)和第2度量(Pa₁₄)的差值进行绝对值处理，使差分度量D₁₄＝|Pa₁₄-Pb₁₄|。将Pb₁₄的运算用式(1)表示，将Pa₁₄的运算用式(2)表示。式中，b_k表示对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值，a_k表示对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值，x_k表示再生信号序列。

${\mathrm{Pb}}_{14}=\underset{k=k-5}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-b_k)}^2$ ……式(1)

${\mathrm{Pa}}_{14}=\underset{k=k-5}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-a_k)}^2$ ……式(2)

D₁₄＝|Pa₁₄-Pb₁₄|    ……  式(3)

在图9中，比信号处理阈值大的区域是不会造成错误的区域，是不需要预测错误率的区域。因此，为了根据差分度量的标准偏差预测错误率，着眼于信号处理阈值以下的区域即可。以下对该错误率的计算方法进行说明。

来自差分度量运算部102的输出即差分度量D₁₄被输入至大小判断部103，将该输入与指定的值(信号处理阈值)进行比较。本实施方式中，与作为提取对象的特定的状态转移预定路径相应的信号处理阈值被设定为最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值即“14”。如果差分度量D₁₄为信号处理阈值“14”以下，大小判断部103将该差分度量D₁₄的值输出至积分部105，并且预定路径计数部104增加计数值。在积分部105中，每次信号处理阈值以下的差分度量D₁₄被输入都累积地积分差分度量。然后，错误运算部116，根据该信号处理阈值以下的差分度量的积分值和由预定路径计数部104计数的预定路径产生数，计算预测错误率。以下对该错误运算部116的动作进行说明。

将由积分部105求出的积分值除以由预定路径计数部104计数的信号处理阈值以下的差分度量的个数(预定路径的产生数)，则可求出信号处理阈值以下的差分度量的平均值。如果将该信号处理阈值以下的差分度量的平均值设为M(x)，将分布函数的平均值设为μ，将标准偏差设为σ₁₄，将概率密度函数设为f，并假定分布函数为正态分布(normaldistribution)，则信号处理阈值以下的差分度量的绝对平均值m如下式(4)所示。

$m=\left|M\left(X\right)\right|={\∫}_{-\∞}^{\∞}|x-\mathrm{\μ}|f\left(x\right)\mathrm{dx}$

$=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_{14}}\{-{\∫}_{-\∞}^{\mathrm{\μ}}(x-\mathrm{\μ})e^{-\begin{array}{c}{(x-\mathrm{\μ})}^2\\ {{2\mathrm{\σ}}_{14}}^2\end{array}}\mathrm{dx}+{\∫}_{\mathrm{\μ}}^{\∞}(x-\mathrm{\μ})e^{-\begin{array}{c}{(x-\mathrm{\μ})}^2\\ {{2\mathrm{\σ}}_{14}}^2\end{array}}\mathrm{dx}\}$

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_{14}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}\{-{\∫}_{-\∞}^{0}t{e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\mathrm{dt}+{\∫}_0^{\∞}t{e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\mathrm{dt}\}$

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_{14}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}(-{\left[{-e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\right]}_{-\∞}^0+{[-e^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}]}_0^{\∞})$ ……式(4)

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_{14}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}(-(-1)+1)$

$=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\σ}}_{14}$

因此，信号处理阈值以下的差分度量的标准偏差σ₁₄与信号处理阈值以下的差分度量的绝对平均值m之间的关系可由下式(5)求出。

$m=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\σ}}_{14}=0.79788{\mathrm{\σ}}_{14}$

${\mathrm{\σ}}_{14}=\sqrt{\frac{\mathrm{\π}}{2}}m=1.25331m$ ……式(5)

由式(4)、式(5)可知，为了求出信号处理阈值以下的差分度量的标准偏差σ₁₄，在求出信号处理阈值以下的差分度量绝对平均值m后将其乘上约1.253即可。由于信号处理阈值是固定的，因此可根据所述绝对平均值m计算所述标准偏差σ₁₄。然后，错误运算部116计算的错误产生的概率(错误率bER₁₄)可由下式(6)求出。

${\mathrm{bER}}_{14}=1\×p_{14}\×{\∫}_{-\∞}^0\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_{14}}{e}^{-\frac{{(x-{d_{14}}^2)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{14}}^2}}\mathrm{dx}$ ……式(6)

这里，式(6)中的d₁₄表示提取对象的状态转移预定路径中的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离。在本实施方式的情况下，欧氏距离的平方值因此，若将由积分值和积分数得到的、根据式(5)所求出的标准偏差设为σ₁₄，则由错误运算部116计算的预测的错误率bER_14B满足以下的式子。而且，p₁₄(＝0.4)是相对于所有通道点(channel point)的分布成分中的错误产生概率。另外，由于在表1的状态转移序列预定路径下产生的错误为1比特错误，因此乘以1。

标准偏差运算部120将该错误率(错误产生概率)bER₁₄转换成信号指标值M，使其作为能以与抖动同样的方式处理的指标。标准偏差运算部120通过下述式(7)，将bER₁₄转换成使用相当于预测的错误率的标准偏差σ的信号指标值M。

${\mathrm{bER}}_{14}=\frac{p_{14}}{2}\mathrm{erfc}\left(\frac{1}{2\sqrt{2}M}\right)$ ……式(7)

这里，erfc()是互补误差函数的积分值。若将本实施方式的信号指标M的定义式设为下式(8)，则通过将由式(6)计算出的bER₁₄代入式(7)，可求出使用虚拟的标准偏差σ的指标值M。

$M=\frac{\mathrm{\σ}}{2\·{d_{14}}^2}$ ……式(8)

上述中，用式(6)至式(8)，根据预测的错误率计算出虚拟的标准偏差σ及信号指标值M。

如上所述，本实施方式中，着眼于PRML信号处理中的欧氏距离相对较小的汇合路径的状态转移序列预定路径，根据该状态转移序列预定路径的差分度量信息生成信号评价指标M。具体而言，根据信号处理的阈值以下的差分度量信息的平均值计算预测的错误率，并根据该错误率计算出虚拟的正态分布的标准偏差σ，生成包含该正态分布的标准偏差σ的信号评价指标M。由此，能够提供一种与错误率的相关非常高的信号评价方法及评价指标。

如上所述，在以往提出的单纯的差分度量的分布评价中，由于因今后日益期望的光盘的高密度化而产生的热干扰等造成的记录失真，因而难以计算与错误率有相关性的信号指标。本实施方式旨在解决该问题，其要点在于：为了计算与实际产生的错误的相关较高的信号指标，仅着眼于差分度量的分布成分中产生错误的单侧分布，由该单侧分布来求出虚拟的两侧分布的标准偏差σ。

另外，本实施方式中，作为有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径取样实施方式所涉及的预定路径检测部101提取最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值为14的特定的状态转移预定路径(即，表1中示出的状态转移预定路径)，但并不限定于此。例如，也可以提取该欧氏距离的平方值为12的特定的状态转移预定路径(即，表2或表3中示出的状态转移预定路径)。

光盘控制部15作为基于从标准偏差运算部120接收的信号评价指标M来进行评价处理的评价部而发挥功能。其评价结果可显示于未图示的显示部，或者可作为评价数据而存储于存储器中。

本实施方式中，对具备信号评价指标检测部100的光盘装置200进行了说明，但本发明也可以作为将光盘控制部15作为评价部的光盘评价装置(再生信号评价装置)而构成。光盘评价装置主要可以用来以出厂前的信息记录介质1作为对象，评价该信息记录介质的质量是否符合指定的标准。

而且，作为具备再生信号评价装置的光盘装置200，可以被安排进行以下动作。例如，对已出厂的市面销售的光盘(空盘)进行再生信号的质量评价，如果判断其不满足指定的质量，则将该光盘剔除。当然，也可以对通过刻录机记录完毕的光盘(用该光盘装置以外的装置进行的记录)进行该评价，如果判断其不满足指定的质量，则将该光盘剔除。

而且，只要光盘装置200能够进行信息的记录及再生，则可以在将信息记录到光盘之前，通过测试记录来进行评价。此时，可以对光盘装置200所记录的测试记录信息进行再生信号的质量评价，若为NG，则调整记录条件直至OK为止，如果经过指定次数的调整仍为NG，则将该光盘剔除。

(实施方式2)

以下，参照附图对具备本发明的另一实施方式所涉及的再生信号评价装置的光盘装置进行说明。另外，对与实施方式1同样的结构，标注相同的部件编号，并酌情省略其说明。图2是表示实施方式2的光盘装置400的结构的框图。

信息记录介质1是用于光学性地进行信息的记录再生的信息记录介质，例如是光盘介质。光盘装置400是对所搭载的信息记录介质1进行信息的再生的再生装置。

光盘装置400包括：光学头部2、前置放大器部3、AGC(Automatic Gain Controller，自动增益控制器)部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL(Phase Locked Loop，锁相环路)部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)300以及光盘控制部15。对于构成光盘装置400的这些部件的结构及功能中与实施方式1相同的，在此省略其说明。

接着，对本实施方式所涉及的信号评价指标检测部300的结构进行说明。本信号评价指标检测部300与实施方式1的信号评价指标检测部100同样，可用作用于在出厂前判断信息记录介质1的质量是否符合指定标准的评价装置。而且，本信号评价指标检测部300也可搭载于信息记录介质1的驱动装置中，作为在用户将信息记录到该信息记录介质1之前进行测试记录时的评价装置来使用。

信号评价指标检测部300包括：预定路径检测部101、106、111，差分度量运算部102、107、112，大小判断部103、108、113，预定路径计数部104、109、114，积分部105、110、115，错误运算部116、117、118、相加部119以及标准偏差运算部120。

向信号评价指标检测部300输入从PR均衡部8输出的经过波形整形的数字再生信号和从最大盖然性解码部9输出的二进制信号。预定路径检测部101、106、111分别将表1、2、3的转移数据列与从最大盖然性解码部9输出的二进制数据进行比较。当比较的结果为二进制数据与表1、2、3的转移数据列一致时，预定路径检测部101、106、111分别基于表1、表2、表3选择最有可能的第1状态转移序列与第二有可能的第2状态转移序列。

接着，基于预定路径检测部101、106、111的选择结果，差分度量运算部102、107、112计算作为状态转移序列的理想值(PR均衡理想值：参照表1、表2、表3)与数字再生信号的距离的度量。然后，差分度量运算部102、107、112计算由两个状态转移序列计算出的度量之差，对该具有正值或负值的度量差进行绝对值处理。

来自差分度量运算部102、107、112的输出被分别输入至大小判断部103、108、113。大小判断部103、108、113分别将由差分度量运算部102、107、112计算出的差分度量与指定的值(信号处理阈值)进行比较。预定路径计数部104、109、114分别对信号处理阈值以下的差分度量的个数进行计数。这些计数值成为计算错误率时的各预定路径群的产生频率。而且，积分部105、110、115分别对信号处理阈值以下的差分度量进行积分。将积分部105、110、115所求出的积分值除以预定路径的产生数，可求出信号处理阈值以下的差分度量的平均值。

另外，虽然是各积分部对在信号处理阈值以下的差分度量进行积分，各运算部将各积分值除以预定路径的产生数，以求出在信号处理阈值以下的差分度量的平均值的结构，但也可以是各积分部对小于信号处理阈值的差分度量进行积分，各运算部将各积分值除以预定路径的产生数，以求出小于信号处理阈值的差分度量的平均值的结构。

错误运算部116、117、118根据信号处理阈值以下的差分度量的各积分值和预定路径产生数来计算预测错误率。由这些错误运算部116、117、118计算出的错误率由相加部119相加。接着，标准偏差运算部120计算与该错误率对应的标准偏差，该标准偏差成为评价信号质量的信号指标值。以下，详细说明上述信号评价指标检测部300的处理。

通过PRML处理从信息记录介质1再生的再生信号如上所述，从最大盖然性解码部9作为二进制信号而被输出，并输入至信号评价指标检测部300。当从该二进制信号中检测到表1的转移数据列的预定路径的其中之一时，决定第1状态转移序列及第2状态转移序列的PR均衡理想值。例如，在表1中，作为二进制信号，(0，0，0，0，X，1，1，0，0)被解码时，选择(S0，S1，S2，S3，S5，S6)作为最有可能的第1状态转移序列，选择(S0，S0，S1，S2，S9，S6)作为第二有可能的第2状态转移序列。对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值为(1，3，5，6，5)。另一方面，对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值为(0，1，3，4，4)。

接着，差分度量运算部102求出再生信号序列(数字再生信号)与对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值之间的欧氏距离的平方值，即第1度量(Pb₁₄)。同样地，求出再生信号序列与对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值之间的欧氏距离的平方值，即第2度量(Pa₁₄)。然后，差分度量运算部102对第1度量(Pb₁₄)及第2度量(Pa₁₄)的差值进行绝对值处理，使差分度量D₁₄＝|Pa₁₄-Pb₁₄|。Pb₁₄的运算用式(9)表示，Pa₁₄的运算用式(10)表示。式中，b_k表示对应于第1状态转移序列的PR均衡理想值，a_k表示对应于第2状态转移序列的PR均衡理想值，x_k表示再生信号序列。

${\mathrm{Pb}}_{14}=\underset{k=k-5}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-b_k)}^2$ ……式(9)

${\mathrm{Pa}}_{14}=\underset{k=k-5}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-a_k)}^2$ ……式(10)

D₁₄＝|Pa₁₄-Pb₁₄|    ……  式(11)

为了决定与错误率的相关更高的信号评价指标，在PR12221ML方式的信号处理中，需要一种考虑到产生错误的可能性较高的所有预定路径的评价方法。

图8是PR12221ML方式的信号处理中的差分度量的分布图。在图8中，横轴表示差分度量，纵轴表示指定的差分度量值的频率。该图8表示了在差分度量(欧氏距离的平方)的分布中差分度量越小，在基于PR12221ML方式的信号处理中越会隐藏造成错误的可能性的情况。由图8的图示可知，差分度量为12和14的具有分布群，而比其更大的差分度量只有30以上。即可知，为了获得具有与错误率高相关的信号指标，只要着眼于差分度量为12和14的群即足够。这些群即为表1、表2及表3的状态转移序列预定路径。并且，由预定路径检测部101、106、111识别这些状态转移序列预定路径。以下，进一步详细说明根据该识别出的状态转移序列预定路径计算度量差的差分度量运算部的动作。

图10中的(A)的分布表示差分度量运算部102的输出频率分布，图10中的(B)的分布表示差分度量运算部107的输出频率分布，图10中的(C)的分布表示差分度量运算部112的输出频率分布。同样地，差分度量运算部107的处理用式(12)至式(14)表示，差分度量运算部112的处理用式(15)至(17)表示。

${\mathrm{Pb}}_{12A}=\underset{k=k-7}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-b_k)}^2$ ……式(12)

${\mathrm{Pa}}_{12A}=\underset{k=k-7}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-a_k)}^2$ ……式(13)

D_12A＝|Pa_12A-Pb_12A|     ……式(14)

${\mathrm{Pb}}_{12B}=\underset{k=k-9}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-b_k)}^2$ ……式(15)

${\mathrm{Pa}}_{12B}=\underset{k=k-9}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{(x_k-a_k)}^2$ ……式(16)

D_12B＝|Pa_12B-Pb_12B|     ……式(17)

图10中的(A)、(B)及(C)的分布中，其频率和中心位置各不相同。而且，这些预定路径引起错误时产生的错误比特数也不同。欧氏距离的平方为14的表1的状态转移序列预定路径是产生1比特错误的预定路径。欧氏距离的平方为12的表2的状态转移序列预定路径是产生2比特错误的预定路径，欧氏距离的平方为12的表3的状态转移序列预定路径是产生3比特错误的预定路径。尤其是，欧氏距离的平方为12的错误预定路径取决于2T连续个数，例如，如果是允许最多6个连续的记录调制代码，则成为产生最大6比特错误的预定路径。表3虽然对应不了2T连续而成为错误的6比特错误，但是可以根据需要定义评价2T的连续错误的预定路径以扩充评价对象预定路径表。

而且，在各表的状态转移序列预定路径中，记录调制代码序列中的错误产生概率也不同。例如，错误产生频率分别为：表1的状态转移序列预定路径相对于所有取样为约40％，表2的状态转移序列预定路径相对于所有取样为约15％，表3的状态转移序列预定路径相对于所有取样为约5％左右。这样，图10中的(A)、(B)及(C)所示的各分布对表示偏差的标准偏差σ、检测窗口(欧氏距离)、错误产生频率及错误比特数的权重不同，因此由这些分布产生的错误率的预测也必须将它们考虑在内进行计算。以下对本案的重要特征即预测错误率的计算方法进行说明。

如上述问题中所记载的那样，在针对每个预定路径群计算预测的错误率时，根据分布的形状，有时无法适当地求出预测错误率。因此，在本实施方式中，根据分布中的指定的阈值(信号处理阈值)以下的部分的平均值计算标准偏差σ，并求出错误率，由此提高预测错误率的计算精度。

在图11中，比信号处理阈值大的区域是不会造成错误的区域，是不需要预测错误率的区域。因此，为了根据差分度量的标准偏差预测错误率，着眼于上述信号处理阈值以下的区域即可。以下对该错误率的计算方法进行说明。作为来自差分度量运算部102、107、112的输出的D₁₄、D_12A、D_12B被分别输入至大小判断部103、108、113，并与指定的值(信号处理阈值)进行比较。本实施方式中，将针对D₁₄的信号处理阈值设定为14，将针对D_12A及D_12B的信号处理阈值均设定为12。

如果差分度量在信号处理阈值以下，则大小判断部103、108、113输出该值，并且增加对应于各预定路径计数的预定路径计数部104、109、114的计数值。与此同时，在积分部105、110、115中，对在信号处理阈值以下的差分度量进行积分。然后，错误运算部116、117、118，根据该信号处理阈值以下的差分度量的积分值和预定路径产生数计算预测错误率。以下对这些错误运算部116、117、118的动作进行说明。

将由积分部105、110、115求出的积分值除以由预定路径计数部104、109、114计数的在信号处理阈值以下的差分度量的个数(预定路径的产生数)，则可求出在信号处理阈值以下的差分度量的平均值。如果将该信号处理阈值以下的差分度量的平均值设为M(x)，将分布函数的平均值设为μ，将标准偏差设为σ_n，将概率密度函数设为f，并假定分布函数为正态分布，则在信号处理阈值以下的差分度量的绝对平均值m如下式(18)所示。

$m=\left|M\left(X\right)\right|={\∫}_{-\∞}^{\∞}|x-\mathrm{\μ}|f\left(x\right)\mathrm{dx}$

$=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_n}\{-{\∫}_{-\∞}^{\mathrm{\μ}}(x-\mathrm{\μ})e^{-\begin{array}{c}{(x-\mathrm{\μ})}^2\\ {{2\mathrm{\σ}}_n}^2\end{array}}\mathrm{dx}+{\∫}_{\mathrm{\μ}}^{\∞}(x-\mathrm{\μ})e^{-\begin{array}{c}{(x-\mathrm{\μ})}^2\\ {{2\mathrm{\σ}}_n}^2\end{array}}\mathrm{dx}\}$

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_n}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}\{-{\∫}_{-\∞}^{0}t{e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\mathrm{dt}+{\∫}_0^{\∞}t{e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\mathrm{dt}\}$

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_n}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}(-{\left[{-e}^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}\right]}_{-\∞}^0+{[-e^{-\begin{array}{c}{t}^2\\ 2\end{array}}]}_0^{\∞})$ ……式(18)

$=\frac{{\mathrm{\σ}}_n}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}(-(-1)+1)$

$=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\σ}}_n$

因此，在信号处理阈值以下的差分度量的标准偏差σ_n与在信号处理阈值以下的差分度量的绝对平均值m之间的关系可由下式(19)求出。

$m=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}{\mathrm{\σ}}_n=0.79788{\mathrm{\σ}}_n$

${\mathrm{\σ}}_n=\sqrt{\frac{\mathrm{\π}}{2}}m=1.25331m$ ……式(19)

由式(18)、式(19)可知，为了求出信号处理阈值以下的差分度量的标准偏差σ_n，在求出信号处理阈值以下的差分度量绝对平均值m后将其乘上约1.253即可。由于信号处理阈值是固定的，因此可根据所述绝对平均值m计算所述标准偏差σ_n。然后，错误运算部116、117、118分别计算的错误产生的概率(错误率bER)可由下式(20)求出。

$\mathrm{bER}=p\×{\∫}_{-\∞}^0\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_n}{e}^{-\frac{{(x-d^2)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_n}^2}}\mathrm{dx}$ ……式(20)

这里，式(20)中的d表示提取对象的状态转移预定路径中的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离。在本实施方式的情况下，欧氏距离的平方值

因此，若将由积分值和积分数根据式(19)所求出的标准偏差设为σ₁₄、σ_12A、σ_12B，则由错误运算部116、117、118分别计算的预测的错误率bER₁₄、bER_12A、bER_12B满足以下的式子。

${\mathrm{bER}}_{14}=1\×p_{14}\×{\∫}_{-\∞}^0\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_{14}}{e}^{-\frac{{(x-{d_{14}}^2)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{14}}^2}}\mathrm{dx}$ ……式(21)

${\mathrm{bER}}_{12A}=2\×p_{12A}\×{\∫}_{-\∞}^0\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_{12A}}{e}^{-\frac{{(x-{d_{12A}}^2)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{12A}}^2}}\mathrm{dx}$ ……式(22)

${\mathrm{bER}}_{12B}=3\×p_{12B}\×{\∫}_{-\∞}^0\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_{12B}}{e}^{-\frac{{(x-{d_{12B}}^2)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{12B}}^2}}\mathrm{dx}$ ……式(23)

这里，P₁₄、P_12A、P_12B(＝0.4、0.15、0.05)是相对于所有通道点的分布成分中的错误产生概率。而且，由于在表1的状态转移序列预定路径中产生的错误为1比特错误，因此错误产生概率乘以1，由于在表2的状态转移序列预定路径中产生的错误为2比特错误，因此错误产生概率乘以2，由于在表3的状态转移序列预定路径中产生的错误为3比特错误，因此错误产生概率乘以3。通过累加这些错误率，可以求出在表1的状态转移序列预定路径、表2的状态转移序列预定路径和表3的状态转移序列预定路径的所有预定路径中产生的错误产生概率。若设错误产生概率为bER_all，则可由式(24)表示。

bER_all＝bER₁₄+bER_12A+bER_12B    ……式(24)

进而，标准偏差运算部120将由式(24)求出的比特错误率转换成信号指标值，使其作为能以与抖动同样的方式处理的指标。

${\mathrm{bER}}_{\mathrm{all}}=\frac{p}{2}\mathrm{erfc}\left(\frac{1}{2\sqrt{2}M}\right)$ ……式(25)

这里，P是P₁₄、P_12A、P_12B的合计，erfc()是互补误差函数的积分值。若将本发明的信号指标M的定义式设为式(26)，则通过将由式(24)计算出的bER_all代入式(25)，可求出指标值M。

$M=\frac{\mathrm{\σ}}{2\·d^2}$ ……式(26)

上述中，用式(20)至式(26)，根据预测的错误率计算出虚拟的标准偏差σ，并计算出信号指标值M。然而，本实施方式的评价指标M的计算方法并不限定于上述方法，也可以是其他的定义式。以下说明其他定义式的一例。

将作为预定路径Pb而被检测的预定路径Pa的概率设为下式(27)的误差函数。

${\mathrm{erf}}_t={\∫}_{-\∞}^0\frac{\exp \{-{(x-d^2)}^2/2{\mathrm{\σ}}_t^2\}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_t}\mathrm{dx}$ ……式(27)

其中，式(27)中的t表示表1至3的预定路径编号。d表示表1至3的各预定路径群中的欧氏距离。具体而言，在表1的预定路径群的情况下，d²为14，在表2、3的预定路径群的情况下，d²为12。

表1的预定路径群、表2的预定路径群和表3的预定路径群的所有预定路径中产生的错误产生概率可利用式(27)，通过下式(28)来计算。

${\mathrm{bER}}_{\mathrm{all}}=1\·\frac{N_1}{N_1+N_2+N_3}\·{\mathrm{erf}}_1+2\·\frac{N_2}{N_1+N_2+N_3}\·{\mathrm{erf}}_2+3\·\frac{N_3}{N_1+N_2+N_3}\·{\mathrm{erf}}_3$ ……式(28)

上式(28)的N₁、N₂、N₃分别是在上述表1、表2、表3中被定义的预定路径群的产生次数。与式(24)的差异在于，各预定路径群的错误率并非是以所有通道为参数而计算的，而是以表1至3的评价预定路径数目为参数计算。式(24)计算以包含评价预定路径在内的所有通道为参数的错误率。而式(28)计算以评价预定路径为参数的错误率。在根据由式(24)、式(28)计算出的错误率来计算虚拟的σ时，通过考虑σ是以哪种参数为对象，作为结果可以计算出相同的值。在式(20)至式(26)中，是将所有通道作为参数进行运算时的示例。由式(28)计算虚拟的σ，并计算评价指标M。

虚拟的标准偏差σ可由下式(29)计算。

σ＝E^-1(bER_all)    ……式(29)

其中，E^-1表示式(30)的逆函数。

$E\left(\mathrm{\σ}\right)=[{\∫}_{-\∞}^{-1}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}\·e^{-\frac{x^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}\mathrm{dx}]$ ……式(30)

评价指标M可通过用检测的窗口进行规则化，由下式(31)计算。

$M=\frac{\mathrm{\σ}}{2}$ ……式(31)

最终，由上式(26)与上式(31)计算在表1至表3所定义的评价预定路径中产生的虚拟的σ，因此，作为指标值M，实质上计算出的是相同的值。不同的只是用于计算计算中途的错误率的评价参数及检测窗口的标记。为了计算信号指标值M，可以使用任意式。而且，使用上式(31)的信号指标值M的计算也可以适用于仅将特定的状态转移预定路径作为提取对象的实施方式1。

图12是表示当附加有倾斜(tilt)、散焦(defocus)或球面像差(spherical aberration)等再生应力(reproduction stress)时的比特错误率(bER)和式(18)的信号指标值(％)的模拟结果的示例。在图12的图示中，标记▲(黑三角)表示散焦应力，标记●(黑圆)表示球面像差应力，标记◆(黑菱形)表示径向倾斜应力，标记■(黑四角形)表示切向倾斜应力。而且，该图中的实线是理论曲线。

一般而言，系统充裕的判断标准(criteria)是bER约为4.0E-4左右，因此实现该bER的信号指标值约为15(％)。由图12的图示可知，本实施方式中所定义的信号指标值M在系统中实际使用的信号指标值M≤15(％)的区域内与错误率的理论曲线相匹配。因此可以说，从适当地评价信号这一观点而言，本实施方式所涉及的信号评价方法及指标非常有效。

如上所述，在本实施方式中，着眼于PRML信号处理中的欧氏距离相对较小的汇合路径的状态转移序列预定路径，根据产生概率不同且产生的错误数目不同的多个预定路径群的差分度量信息生成一个信号评价指标。具体而言，求出根据各预定路径群的信号处理的阈值以下的差分度量信息的平均值预测的错误率，并计算错误率的合计，根据计算出的合计的错误率计算虚拟的正态分布(normal distribution)的标准偏差(以下，简称为σ)，生成包含该正态分布的标准偏差σ的信号评价指标。由此，能够提供一种与错误率的相关非常高的信号评价方法及评价指标。

另外，图2所示的本实施方式的前置放大器部3、AGC部4及波形均衡部5可以构成为1个模拟集成电路(LSI)。也可以将前置放大器部3、AGC部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部100以及光盘控制部15构成为一个模拟数字混载的集成电路(LSI)。

另外，在上述的各实施方式中，对使用再生装置作为光盘装置的情况进行了说明。然而，本发明的光盘装置并不限定于此，当然也可以适合记录再生装置。此时，虽然在结构上增加了用于记录的电路，但由于可使用公知的电路结构，因此这里省略说明。

(实施方式3)

接下来，参照附图对本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置进行说明。

图13是表示本实施方式的光盘装置的概略结构的框图。

光盘装置600包括：光学头部2、前置放大器部3、AGC(Automatic Gain Controller，自动增益控制器)部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL(Phase Locked Loop，锁相环路)部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)500以及光盘控制部15。对构成光盘装置600的这些部件的结构及功能中与实施方式1相同的，在此省略其说明。

本实施方式所涉及的光盘装置600具备信号评价指标检测部500作为再生信号评价装置。信号评价指标检测部500除了信号处理阈值的设定以外，具有与实施方式1的信号评价指标检测部100同样的结构。因此，对具有与实施方式1的信号评价指标检测部100同样的结构及功能的结构要素，标注相同的编号并省略其说明。

信号评价指标检测部500如图13所示，除了具备实施方式1的结构以外，还具备用于计算差分度量运算部102的输出的平均值的平均值运算部121。

以下，对平均值运算部121的动作和信号处理阈值的设定方法进行说明。在实施方式1中，作为信号处理阈值，使用的是理想信号的代码距离(code distance)(作为提取对象的特定的状态转移预定路径中的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值)这一指定的值。这是因为，如果优化记录，可使差分度量运算部的输出的平均值与理想信号的代码距离一致。然而，随着光盘记录密度进一步的提高，可以预测在理想信号的代码距离的位置无法进行记录的优化的情况。

因此，本实施方式的信号评价指标检测部500具备用于计算差分度量运算部102的输出的平均值的平均值运算部121，将该平均值作为信号处理阈值输入至大小判断部103。

根据上述的结构，可将信号处理阈值适当地设定在从差分度量运算部102输出的分布的中心。由此，与实施方式1的结构相比，可使提高记录密度时的信号指标值与比特错误率的相关提高。

因此，使用差分度量分布的平均值作为信号处理阈值的本实施方式的结构，在使用高密度的记录介质作为信息记录介质1的情况下特别有利。

(实施方式4)

接下来，参照附图对本发明的又一实施方式所涉及的光盘装置进行说明。

图14是表示本实施方式的光盘装置的概略结构的框图。

光盘装置800包括：光学头部2、前置放大器部3、AGC(Automatic Gain Controller，自动增益控制器)部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL(Phase Locked Loop，锁相环路)部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)700以及光盘控制部15。对构成光盘装置800的这些部件的结构及功能与实施方式2相同的，在此省略其说明。

本实施方式所涉及的光盘装置800具备信号评价指标检测部700作为再生信号评价装置。信号评价指标检测部700除了信号处理阈值的设定以外，具有与实施方式2的信号评价指标检测部300同样的结构。因此，对于具有与实施方式2的信号评价指标检测部300同样的结构及功能的结构要素，标注相同的编号并省略其说明。

信号评价指标检测部700如图14所示，除了具有实施方式2的结构以外，还具备用于计算差分度量运算部102、107、112的输出的平均值的平均值运算部121、122、123。

以下，对平均值运算部121、122、123的动作和信号处理阈值的设定方法进行说明。在实施方式3中，作为信号处理阈值，使用的是理想信号的代码距离(作为提取对象的各状态转移预定路径中的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值)这一指定的值。这是因为，如果优化记录，可使差分度量运算部的输出的平均值与理想信号的代码距离一致。然而，随着光盘记录密度进一步的提高，可以预测在理想信号的代码距离的位置无法进行记录的优化的情况。

因此，本实施方式的信号评价指标检测部700具备用于计算差分度量运算部102、107、112的输出的平均值的平均值运算部121、122、123，将该平均值作为信号处理阈值输入至大小判断部103、108、113。

根据上述的结构，可将信号处理阈值适当地设定在从差分度量运算部102、107、112输出的分布的中心。由此，与实施方式1和2的结构相比，可使提高记录密度时的信号指标值与比特错误率的相关提高。

因此，使用差分度量分布的平均值作为信号处理阈值的本实施方式的结构在使用高密度的记录介质作为信息记录介质1的情况下特别有利。

(实施方式5)

接下来，对本发明的实施方式5所涉及的光盘装置进行说明。图15是表示本发明的实施方式5所涉及的光盘装置的结构的框图。

光盘装置920包括：光学头部2、前置放大器部3、AGC部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)910以及光盘控制部15。构成光盘装置920的一部分部件的结构及功能，因与实施方式1至实施方式4相同，所以在此省略其说明。

实施方式5所涉及的光盘装置920具备信号评价指标检测部910作为再生信号评价装置。实施方式5的信号评价指标检测部910，除了与实施方式1和实施方式3的求差分度量的标准偏差的计算处理不同以外，具有完全相同的结构。因此，对具有与实施方式1的信号评价指标检测部100同样的结构及功能的结构要素，标注相同的编号并省略其说明。

下面，对本实施方式5所涉及的信号评价指标检测部910的结构进行说明。本信号评价指标检测部910与实施方式1至实施方式4的信号评价指标检测部同样，可以用作用于在出厂前判断信息记录介质1的质量是否符合指定标准的再生信号评价装置。而且，本信号评价指标检测部910也可搭载于信息记录介质1的驱动装置中，作为在用户将信息记录到该信息记录介质1之前进行测试记录时的评价装置来使用。

信号评价指标检测部910包括：预定路径检测部101、差分度量运算部102、大小判断部103、预定路径计数部104、积分部105、错误运算部116、预定路径计数部124、积分部125以及标准偏差运算部120。

信号评价指标检测部910，如图15所示，除了具备实施方式1的结构以外，还具备用于计算差分度量运算部102的输出的平均值的积分部125以及用于计数差分度量运算部102的输出的预定路径计数部124。

信号评价指标检测部910，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量。预定路径检测部101从二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径。

差分度量运算部102，基于由预定路径提取部(即，预定路径检测部101)提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量。

积分部125将由差分度量运算部102计算出的差分度量进行积分。预定路径计数部124通过计数预定路径检测部101的产生次数来计数积分部125的积分处理次数。

大小判断部103提取差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量。积分部105对由大小判断部103提取的差分度量在信号处理阈值以下的差分度量进行积分。预定路径计数部104计数积分部105的积分处理次数。

错误运算部116，根据由积分部125积分所得的积分值、由预定路径计数部124计数所得的计数值、由积分部105积分所得的积分值以及由预定路径计数部104计数所得的计数值，计算预测的错误率。

而且，错误运算部116，根据基于由积分部125积分所得的积分值和由预定路径计数部124计数所得的计数值计算出的差分度量的平均值、以及基于由积分部105积分所得的积分值和由预定路径计数部104计数所得的计数值的指定的运算结果，来计算错误率。

另外，错误运算部116，利用将由积分部125积分所得的积分值、由预定路径计数部124计数所得的计数值、由积分部105积分所得的积分值以及由预定路径计数部104计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，根据该标准偏差计算所述错误率。另外，一次算式是利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式。

标准偏差运算部120根据由错误运算部116计算出的错误率计算标准偏差。

预定路径计数部124计数由预定路径检测部101检测出的特定预定路径的产生次数，并输出计数值N₁。积分部125将来自差分度量运算部102的输出进行积分并输出积分值S₁。积分部105将大小判断部103的输出结果进行积分并输出积分值JS₁。预定路径计数部104计数大小判断部103的条件符合次数并输出计数值JN₁。除了用于计算各预定路径群的差分度量的平均值的积分部125和预定路径计数部124以外的结构，均与实施方式1完全相同，因此省略详细的动作说明。

而且，在本实施方式5中，信号评价指标检测部910相当于再生信号评价装置的一个例子，预定路径检测部101相当于预定路径提取部的一个例子，差分度量运算部102相当于差分度量计算部的一个例子，积分部125相当于第1积分部的一个例子，预定路径计数部124相当于第1计数部的一个例子，大小判断部103相当于差分度量提取部的一个例子，积分部105相当于第2积分部的一个例子，预定路径计数部104相当于第2计数部的一个例子，错误运算部116相当于错误率计算部的一个例子，标准偏差运算部120相当于标准偏差计算部的一个例子。

下面，对本实施方式5的用于计算预测错误率的差分度量的标准偏差的计算进行说明。在实施方式3、4中所提出的结构为，针对依赖于记录状态(质量)，差分度量运算部的输出的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况，求出差分度量的平均值，根据以该平均值为基准求出的差分度量的标准偏差计算预测错误率，从而提高实际产生的错误率和信号指标值之间的相关性。

然而，在实施方式3、4的结构中可能会产生2个问题。第1个问题是：因为是求信号指标值的测量区域中的差分度量的平均值，所以必需事先求出平均值。因此，为了计算信号指标值，需要进行多次测量，可能要花费较多的处理时间。第2个问题是：作为解决第1个问题的对策，考虑一边计算平均值一边更新平均值的结构。然而，根据记录状态，平均值计算的应答特性的最佳值可能会不同。因此，难以唯一地确定平均值计算的最佳值以获得具有兼容性的信号指标值。

为了解决这样的问题，在本实施方式5中，与实施方式1相同，在根据差分度量的输出求标准偏差的处理中使用所谓理想信号的代码距离(code distance)的指定的固定值作为信号处理阈值。而且，还提出一种计算方法，在依赖于记录状态(质量)，差分度量运算部102的输出的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，修正因平均值偏移而产生的标准偏差的误差，以解决信号指标值和比特错误率之间的相关性不充分的问题。

图16(A)和图16(B)是表示某记录状态的差分度量的范围的分布图。图16(A)和图16(B)的分布是差分度量的输出的平均值与理想信号的代码距离不一致时的一个例子。图16(A)是表示在实施方式3、4中为了求标准偏差所使用的差分度量的范围的分布图。在实施方式3、4中，通过求出分布的平均值，然后根据小于该平均值的部分的差分度量值求出标准偏差来计算预测错误率，从而提供不依赖于记录质量的再生信号评价方法。另一方面，在本实施方式5中，以通过利用固定的信号处理阈值求出标准偏差，获得与实施方式3、4相同的效果为目的。

图16(B)是表示在实施方式5中为了求标准偏差所使用的差分度量的范围的分布图。在实施方式5中，通过对小于固定的信号处理阈值的部分的差分度量值进行指定的修正，能够求出相当于实施方式3、4的标准偏差。

下面，对本实施方式5中的计算标准偏差的计算方法进行说明。首先，再次定义在本实施方式5的计算中所使用的参数。设S₁为差分度量的积分值，N₁为差分度量的频率(表示S₁的积分次数的计数值)，JS₁为在信号处理阈值(在此为0)以下的差分度量的积分值，JN₁为在信号处理阈值(在此为0)以下的差分度量的频率(表示JS₁的积分次数的计数值)，α为指定的频率系数，E₁为理想的信号处理值。

图17(A)和图17(B)是用于说明本实施方式5中的标准偏差的计算方法的示意图。为了根据图17(A)中用影线表示的积分值JS₁求出虚拟的标准偏差σ₁’，需要通过计数值N₁将积分值JS₁规则化。在本实施方式5中，针对表1中的预定路径群求出虚拟的标准偏差。E₁表示检测窗口，被对应表1中的预定路径群的14所代入。

计数值N₁可由下式(32)求出。

$N_1=\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1}^{E_1}{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}\mathrm{dx}$ ……式(32)

并且，计数值JN₁可由下式(33)求出。

${\mathrm{JN}}_1=\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1}^0{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}\mathrm{dx}$ ……式(33)

不过，上式(32)和(33)的分布的平均值μ可用下式(34)来定义。

$\mathrm{\μ}=\frac{S_1}{N_1}$ ……式(33)

通过计数值N₁将积分值JS₁规则化的计算为下式(35)。

$\frac{{\mathrm{JS}}_1}{N_1}=\frac{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1}^0-x\×e^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}\mathrm{dx}}{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1}^{E_1}{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}\mathrm{dx}}=\frac{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1-\mathrm{\μ}}^{-\mathrm{\μ}}-(x^{\′}+\mathrm{\μ})\×e^{\frac{-x^{\′2}}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}{\mathrm{dx}}^{\′}}{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\∫}_{-E_1-\mathrm{\μ}}^{E_1-\mathrm{\μ}}{e}^{\frac{-x^{\′2}}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}{\mathrm{dx}}^{\′}}$

$\≅\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{\frac{{\mathrm{\μ}}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′2}}}-\frac{S_1{\mathrm{JN}}_1}{{N_1}^2}$ ……式(35)

换言之，上式(35)可以被变形为下式(36)。

$(\frac{{\mathrm{JS}}_1}{N_1{E}_1}-\frac{S_1{\mathrm{JN}}_1}{E_1{N_1}^2})\sqrt{2\mathrm{\π}}=\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{E_1}\right)e^{-\frac{{\left(\frac{S_1}{N_1{E}_1}\right)}^2}{2{\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{E_1}\right)}^2}}$ ……式(36)

上式(36)，如果用下式(37)所示的a₁和下式(38)所示的b₁这2个变数来定义，则如下式(39)所示那样被简单化。

$(\frac{{\mathrm{JS}}_1}{N_1{E}_1}-\frac{S_1{\mathrm{JN}}_1}{E_1{N_1}^2})\sqrt{2\mathrm{\π}}=a_1$ ……式(37)

$\frac{S_1}{N_1{E}_1}=b_1$ ……式(38)

$a_1=\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{E_1}\right)e^{-\frac{{\left(b_1\right)}^2}{2{\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{E_1}\right)}^2}}$ ……式(39)

接着，对用于根据式(37)所示的变数a₁和式(38)所示的变数b₁，求考虑了分布的平均值偏移的标准偏差σ₁(图17(B))的转换表进行说明。

上式(39)，如果被定义为以标准偏差σ₁和变数b₁为变量的函数，则可用下式(40)来表示。

a₁＝W(σ₁，b₁)  ……式(40)

如果将图17(A)所示的虚拟的标准偏差σ₁’置于上式(40)的左边，则可用下式(41)来表示。

$\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{E_1}=W^{-1}(a_1,b_1)\≅P^{\′}\left(b_1\right)a_1+Q^{\′}\left(b_1\right)$ ……式(41)

作为使图17(B)所示的分布的平均值偏移反映在检测窗口的指标，可以被定义为下式(42)。

$\frac{{\mathrm{\σ}}_1}{2}=\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{2(1+\frac{\mathrm{\μ}}{E_1})}=\frac{{{\mathrm{\σ}}_1}^{\′}}{2(1+b_1)E_1}=\frac{P^{\′}\left(b_1\right)a_1+Q^{\′}\left(b_1\right)}{2(1+b_1)}=P\left(b_1\right)a_1+Q\left(b_1\right)$

……式(42)

满足上式(42)的关于2个变数a₁和b₁的σ₁/2通过牛顿法计算出。另外，牛顿法是用于在数值分析的领域中通过数值计算解方程式的基于反复法的求根算法的一种，一直被用于数值计算。在此，省略对牛顿法的算法的说明。

图18是针对差分度量的输出的平均值偏移量的各偏移量的变数a₁(a_x)与用牛顿法计算出的标准偏差σ₁/2(σ_x/2)的关系的示意图。在图18中，横轴表示从上式(37)求出的变数a₁(a_x)(％)，纵轴表示用牛顿法计算出的σ₁/2(σ_x/2)(％)。差分度量的输出的平均值偏移量为从上式(38)求出的变数b₁。可知，图18中所示的σ₁/2(％)和变数a₁的关系用以b₁为变数的一次线性式来表示。因此，用牛顿法求出的σ₁/2可以用以差分度量的输出的平均值为变数b₁的一次算式来表示。

在上式(42)的一次算式中，P为以差分度量的输出的平均值为变数b₁的倾斜(inclination)，Q为以差分度量的输出的平均值为变数b₁的截距(intercept)。P的值和Q的值也可以保存在通过近似计算求出的有关b₁的表格(table)中。表4示出表示以变数b_x为变量的P的值和Q的值的表格的具体例子。另外，表4中的变数b_x的x意味着对表1、表2和表3中的预定路径群分别求标准偏差σ_x，x被分别对应表1、表2和表3的“1”、“2”及“3”的其中之一所代入。

(表4)

在表4的例子中，虽然将修正表格唯一地定义在-30％至+30％的修正范围内，但修正范围也可以扩大或缩小。而且，修正范围最好是能够支持考虑了现实中产生的偏移量的范围。表4中的P(b_x)及Q(b_x)在表中的变量b_x，作为一个例子以0.05的间隔来表示。在此，如果预先存储的变数b_x的间隔之间的值(例如为0.025)作为变数b_x而被输入，则可以将表4中所示的以0.05的间隔存储的变数b_x中与输入值的前后的变数b_x相对应的P(b_x)及Q(b_x)分别进行线性修正后加以使用。或者，也可以选择所存储的变数b_x中与最接近输入值的变数b_x相对应的P(b_x)及Q(b_x)。

这样，在本发明的实施方式5中，根据差分度量运算部102的输出的分布的偏移量(S₁/N₁)和固定的信号处理阈值，利用积分值(JS₁)和积分次数(JN₁)，进行用于求出考虑分布的平均值偏移的标准偏差σ₁/2的修正运算。在本实施方式5中，作为用来提高预测错误率计算精度的修正公式，可以利用上式(42)所示的简单的一次算式。

在本发明的实施方式5中，对表1至表3中的任一预定路径，使用由上式(42)求出的标准偏差σ₁/2来求预测错误率。由此，即使像图21(B)及图21(C)所示那样发生差分度量运算部102的输出的分布中心偏离信号处理阈值，也能够求出与错误率的相关较高的信号指标值。

(实施方式6)

下面，参照附图对本发明的实施方式6所涉及的具备再生信号评价装置的光盘装置进行说明。图19是表示本发明的实施方式6所涉及的光盘装置940的结构的框图。

信息记录介质1是用于光学性地进行信息的记录再生的信息记录介质，例如是光盘介质。光盘装置940是对所搭载的信息记录介质1进行信息再生的再生装置。

光盘装置940包括：光学头部2、前置放大器部3、AGC部4、波形均衡部5、A/D转换部6、PLL部7、PR均衡部8、最大盖然性解码部9、信号评价指标检测部(再生信号评价装置)930以及光盘控制部15。构成光盘装置940的一部分部件的结构及功能，因与实施方式1至实施方式5相同，所以在此省略其说明。

接着，对本实施方式6所涉及的信号评价指标检测部930的结构进行说明。本信号评价指标检测部930与实施方式1至实施方式5的信号评价指标检测部同样，可以用作用于在出厂前判断信息记录介质1的质量是否符合指定标准的再生信号评价装置。而且，本信号评价指标检测部930也可搭载于信息记录介质1的驱动装置中，作为在用户将信息记录到该信息记录介质1之前进行测试记录时的评价装置来使用。

信号评价指标检测部930包括：预定路径检测部101、106、111，差分度量运算部102、107、112，大小判断部103、108、113，预定路径计数部104、109、114，积分部105、110、115，错误运算部116、117、118，预定路径计数部124、126、128，积分部125、127、129，相加部119以及标准偏差运算部120。

信号评价指标检测部930如图19所示，除了具备实施方式1(应为2)的结构以外，还具备用于计算差分度量运算部102、107、112的输出的平均值的积分部125、127、129，以及用于计数差分度量运算部102的输出的预定路径计数部124、126、128。

预定路径检测部101、106、111分别从二进制信号中提取有可能引起比特错误的状态转移预定路径。差分度量运算部102、107、112针对由预定路径检测部101、106、111提取的每个状态转移预定路径，分别基于所述二进制信号计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量。

积分部125、127、129针对每个状态转移预定路径积分由差分度量运算部102、107、112计算出的差分度量。预定路径计数部124、126、128针对每个状态转移预定路径计数积分部125、127、129的积分处理次数。

大小判断部103、108、113针对每个状态转移预定路径提取差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量。积分部105、110、115针对每个状态转移预定路径分别积分由大小判断部103提取的差分度量在信号处理阈值以下的差分度量。预定路径计数部104、109、114针对每个状态转移预定路径计数积分部105、110、115的积分处理次数。

错误运算部116、117、118针对每个状态转移预定路径，根据由积分部125、127、129积分所得的多个积分值、由预定路径计数部124、126、128计数所得的多个计数值、由积分部105、110、115积分所得的多个积分值以及由预定路径计数部104、109、114计数所得的多个计数值，计算预测的多个错误率。

标准偏差运算部120根据由错误运算部116、117、118计算出的多个错误率的总和计算标准偏差。

预定路径计数部124、126、128计数由预定路径检测部101、106、111检测出的特定预定路径的产生次数，并输出计数值N₁、N₂、N₃。积分部125、127、129对差分度量运算部102、107、112的输出进行积分并输出积分值S₁、S₂、S₃。积分部105、110、115对大小判断部103、108、113的输出结果进行积分并输出积分值JS₁、JS₂、JS₃。预定路径计数部104、109、114计数大小判断部103、108、113的条件符合次数并输出计数值JN₁、JN₂、JN₃。除了用于计算各预定路径群的差分度量的平均值的积分部125、127、129和预定路径计数部124、126、128以外的结构，均与实施方式1(应为2)完全相同，因此省略详细的动作说明。

另外，在本实施方式6中，信号评价指标检测部930相当于再生信号评价装置的一个例子，预定路径检测部101、106、111相当于预定路径提取部的一个例子，差分度量运算部102、107、112相当于差分度量计算部的一个例子，积分部125、127、129相当于第1积分部的一个例子，预定路径计数部124、126、128相当于第1计数部的一个例子，大小判断部103、108、113相当于差分度量提取部的一个例子，积分部105、110、115相当于第2积分部的一个例子，预定路径计数部104、109、114相当于第2计数部的一个例子，错误运算部116、117、118相当于错误率计算部的一个例子，标准偏差运算部120相当于标准偏差计算部的一个例子。

下面，对本实施方式6的用于计算预测错误率的差分度量的标准偏差的计算进行说明。在实施方式3、4中所提出的结构为，针对依赖于记录状态(质量)，差分度量运算部的输出的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况，求出差分度量的平均值，根据以该平均值为基准求出的差分度量的标准偏差计算预测错误率，从而提高实际产生的错误率和信号指标值之间的相关性。

然而，在实施方式3、4的结构中可能会产生2个问题。第1个问题是：因为是求信号指标值的测量区域中的差分度量的平均值，所以必需事先求出平均值。因此，为了计算信号指标值，需要进行多次测量，可能要花费较多的处理时间。第2个问题是：作为解决第1个问题的对策，考虑一边测量平均值计算一边更新平均值的结构。然而，根据记录状态，平均值计算的应答特性的最佳值可能会不同。因此，难以唯一地确定平均值计算的最佳值以获得具有兼容性的信号指标值。

为了解决这样的问题，在本实施方式6中，与实施方式1(应为2)相同，在根据差分度量的输出求标准偏差的处理中使用所谓理想信号的代码距离的指定的固定值作为信号处理阈值。而且，还提出一种计算方法，在依赖于记录状态(质量)，差分度量运算部102、107、112的输出的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，修正因平均值偏移而产生的标准偏差的误差，以解决信号指标值和比特错误率之间的相关性不充分的问题。

下面，对本实施方式6中的计算标准偏差的计算方法进行说明。首先，再次定义在本实施方式6的计算中所使用的参数。设S_x为差分度量的积分值，N_x为差分度量的频率(表示S_x的积分次数的计数值)，JS_x为信号处理阈值(在此为0)以下的差分度量的积分值，JN_x为信号处理阈值(在此为0)以下的差分度量的频率(表示JS_x的积分次数的计数值)，α为指定的频率系数，E_x为理想的信号处理值。

图20(A)和图20(B)是用于说明本实施方式6中的标准偏差的计算方法的图。为了根据图20(A)中用影线表示的积分值JS_x求出虚拟的标准偏差σ_x’，需要通过计数值N_x将积分值JS_x规则化。另外，x意味着对表1、表2和表3中的预定路径群分别求标准偏差。x被分别对应表1、表2和表3的“1”、“2”及“3”的其中之一所代入。E_x表示检测窗口，对应于表1中的预定路径群被14所代入，对应于表2及表3中的预定路径群被12所代入。

计数值N_x可由下式(43)求出。

$N_x=\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x}^{E_x}{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}\mathrm{dx}$ ……式(43)

并且，计数值JN_x可由下式(44)求出。

${\mathrm{JN}}_x=\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x}^0{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}\mathrm{dx}$ ……式(44)

不过，上式(43)和(44)的分布的平均值μ可用下式(45)来定义。

$\mathrm{\μ}=\frac{S_x}{N_x}$ ……式(45)

通过计数值N_x将积分值JS_x规则化的计算为下式(46)。

$\frac{{\mathrm{JS}}_x}{N_x}=\frac{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x}^0-x\×e^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}\mathrm{dx}}{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x}^{E_x}{e}^{\frac{{-(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}\mathrm{dx}}=\frac{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x-\mathrm{\μ}}^{-\mathrm{\μ}}-(x^{\′}+\mathrm{\μ})\×e^{\frac{-x^{\′2}}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}{\mathrm{dx}}^{\′}}{\frac{\mathrm{\α}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\∫}_{-E_x-\mathrm{\μ}}^{E_x-\mathrm{\μ}}{e}^{\frac{-x^{\′2}}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}{\mathrm{dx}}^{\′}}$

$\≅\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{\frac{{\mathrm{\μ}}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′2}}}-\frac{S_x{\mathrm{JN}}_x}{{N_x}^2}$ ……式(46)

换言之，上式(46)可以被变形为下式(47)。

$(\frac{{\mathrm{JS}}_x}{N_x{E}_x}-\frac{S_x{\mathrm{JN}}_x}{E_x{N_x}^2})\sqrt{2\mathrm{\π}}=\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{E_x}\right)e^{-\frac{{\left(\frac{S_x}{N_x{E}_x}\right)}^2}{2{\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{E_x}\right)}^2}}$ ……式(47)

上式(47)，如果用下式(48)所示的a_x和下式(49)所示的b_x这2个变数来定义，则如下式(50)所示那样被简单化。

$(\frac{{\mathrm{JS}}_x}{N_x{E}_x}-\frac{S_x{\mathrm{JN}}_x}{E_x{N_x}^2})\sqrt{2\mathrm{\π}}=a_x$ ……式(48)

$\frac{S_x}{N_x{E}_x}=b_x$ ……式49

$a_x=\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{E_x}\right)e^{-\frac{{\left(b_x\right)}^2}{2{\left(\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{E_x}\right)}^2}}$ ……式(50)

接着，对用于根据式(48)所示的a_x和式(49)所示的b_x，求考虑了分布的平均值偏移的标准偏差σ_x(图20(B))的转换表进行说明。

上式(50)，如果被定义为以标准偏差σ_x和变数b_x为变量的函数，则可用下式(51)来表示。

a_x＝W(σ_x，b_x)  ……式(51)

如果将图20(A)所示的虚拟的标准偏差σ_x’置于上式(51)的左边，则可用下式(52)来表示。

$\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{E_x}=W^{-1}(a_x,b_x)\≅P^{\′}\left(b_x\right)a_x+Q^{\′}\left(b_x\right)$ ……式(52)

作为使图20(B)所示的分布的平均值偏移反映在检测窗口的指标，可以被定义为下式(53)。

$\frac{{\mathrm{\σ}}_x}{2}=\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{2(1+\frac{\mathrm{\μ}}{E_x})}=\frac{{{\mathrm{\σ}}_x}^{\′}}{2(1+b_x)E_x}=\frac{P^{\′}\left(b_x\right)a_x+Q^{\′}\left(b_x\right)}{2(1+b_x)}=P\left(b_x\right)a_x+Q\left(b_x\right)$

……式(53)

满足上式(53)的关于2个变数a_x和b_x的σ_x/2通过牛顿法计算出。另外，牛顿法是用于在数值分析的领域中通过数值计算解方程式的基于反复法的求根算法的一种，一直被用于数值计算。在此，省略对牛顿法的算法的说明。

如利用图18所进行的说明，差分度量的输出的平均值偏移量为从上式(49)求出的变数b_x。可知，图18中所示的σ_x/2(％)和变数a_x的关系用以b_x为变数的一次线性式来表示。因此，用牛顿法求出的σ_x/2可以用以差分度量的输出的平均值为变数b_x的一次算式来表示。

在上式(53)的一次算式中，P为以差分度量的输出的平均值为变数b_x的倾斜(inclination)，Q为以差分度量的输出的平均值为变数b_x的截距(intercept)。P的值和Q的值可以保存在通过近似计算求出的有关b_x的表格(table)中。也就是，标准偏差运算部120可以预先存储有上述的表4所示的表示以变数b_x为变量的P的值和Q的值的表格。

这样，在本发明的实施方式6中，根据差分度量运算部102、107、112的输出的分布的偏移量(S_x/N_x)和固定的信号处理阈值，利用积分值(JS_x)和积分次数(JN_x)，进行用于求出考虑了分布的平均值偏移的标准偏差σ_x/2的修正运算。在本实施方式6中，作为用来提高预测错误率计算精度的修正公式，可以利用上式(53)所示的简单的一次算式。

在本发明的实施方式6中，对表1至表3中的任一预定路径，使用由上式(53)求出的标准偏差σ_x/2来求预测错误率。由此，即使像图21(B)及图21(C)所示那样发生差分度量运算部102、107、112的输出的分布中心偏离信号处理阈值，也能够求出与错误率的相关较高的信号指标值。

另外，上述的具体的实施方式中主要包含具有下述结构的发明。

本发明所涉及的一种再生信号评价方法，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，包括：预定路径提取步骤，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径；差分度量计算步骤，基于在所述预定路径提取步骤中提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的度量；第1积分步骤，对在所述差分度量计算步骤中计算出的所述差分度量进行积分；第1计数步骤，计数在所述第1积分步骤中的积分处理次数；差分度量提取步骤，提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；第2积分步骤，对在所述差分度量提取步骤中提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量进行积分；第2计数步骤，计数在所述第2积分步骤中的积分处理次数；错误率计算步骤，根据在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值，来计算预测的错误率；标准偏差计算步骤，根据在所述错误率计算步骤中计算出的所述错误率，来计算标准偏差；以及评价步骤，利用在所述标准偏差计算步骤中计算出的所述标准偏差，来评价所述再生信号的质量。

根据上述的方法，有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径可从再生信息记录介质而生成的二进制信号中提取。这里，有可能引起比特错误的状态转移预定路径，是指具有在从某时刻的指定状态向另一时刻的指定状态转移时能够取得多个状态转移的汇合路径的状态转移预定路径，且是最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离相对较小的汇合路径的状态转移预定路径。当存在多个有可能引起比特错误的状态转移预定路径时，选择性地提取特定的状态转移预定路径。

将所提取的特定的状态转移预定路径的二进制信号作为处理对象，计算对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第1度量、与对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第2度量的差，即差分度量。

然后，对计算出的差分度量进行积分，将差分度量的积分处理次数进行计数。并且，差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量被提取，所提取的在信号处理阈值以下的差分度量被积分，在信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数被计数。

接着，根据计算出的差分度量的积分值、差分度量的积分处理次数的计数值、差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值，预测的错误率得以计算。然后，根据计算出错误率计算标准偏差，利用计算出的标准偏差对再生信号的质量进行评价。

因此，通过在依赖于记录状态，差分度量的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，利用计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值，修正因差分度量的平均值偏离理想信号的代码距离而产生的标准偏差的误差，可提高错误率与信号指标的相关性，从而能够高精度地评价信息记录介质的再生信号的质量。

而且，在上述的再生信号评价方法中，较为理想的是，所述信号处理阈值为所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值。

根据此方法，能够正确地设定与提取对象的特定的状态转移预定路径相适应的信号处理阈值使其与第1状态转移序列的理想信号与第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离相符。这在评价有可能引起错误的多个状态转移预定路径混在一起的信号时尤为有效。

而且，在上述的再生信号评价方法中，较为理想的是，在所述错误率计算步骤中，用将在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

根据此方法，可以用将计算出的差分度量的积分值、差分度量的积分处理次数的计数值、差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算错误率。

而且，在上述的再生信号评价方法中，较为理想的是，所述一次算式为利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式。根据此方法，在计算错误率时所用的一次算式可以用利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式来表示。

而且，在上述的再生信号评价方法中，较为理想的是，在所述错误率计算步骤中，根据基于在所述第1积分步骤中积分所得的积分值和在所述第1计数步骤中计数所得的计数值计算出的所述差分度量的平均值、以及基于在所述第2积分步骤中积分所得的积分值和在所述第2计数步骤中计数所得的计数值的指定的运算结果，来计算所述错误率。

根据此方法，可以根据基于计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值计算出的差分度量的平均值、以及基于差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值和在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值的指定的运算结果，来计算错误率。

本发明所涉及的另一种再生信号评价方法，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，包括：预定路径提取步骤，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径；差分度量计算步骤，针对在所述预定路径提取步骤中提取的每个状态转移预定路径，基于所述二进制信号分别计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的度量；第1积分步骤，针对每个所述状态转移预定路径分别积分在所述差分度量计算步骤中计算出的所述差分度量；第1计数步骤，针对每个所述状态转移预定路径计数在所述第1积分步骤中的积分处理次数；差分度量提取步骤，针对每个所述状态转移预定路径分别提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；第2积分步骤，分别积分在所述差分度量提取步骤中针对每个所述状态转移预定路径分别提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量；第2计数步骤，针对每个所述状态转移预定路径计数在所述第2积分步骤中的积分处理次数；错误率计算步骤，针对每个所述状态转移预定路径，根据在所述第1积分步骤中积分所得的多个积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的多个计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的多个积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的多个计数值，来计算预测的多个错误率；标准偏差计算步骤，根据在所述错误率计算步骤中计算出的所述多个错误率的总和，来计算标准偏差；以及评价步骤，利用在所述标准偏差计算步骤中计算出的所述标准偏差，来评价所述再生信号的质量。

根据上述的方法，有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径可从再生信息记录介质而生成的二进制信号中提取。然后，针对所提取的每个状态转移预定路径，分别基于二进制信号计算对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第1度量、与对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第2度量的差，即差分度量。

然后，针对每个状态转移预定路径分别积分计算出的差分度量，针对每个状态转移预定路径计数差分度量的积分处理次数。并且，针对每个状态转移预定路径分别提取在指定的信号处理阈值以下的差分度量，针对每个状态转移预定路径分别提取的在信号处理阈值以下的差分度量被分别积分，针对每个状态转移预定路径计数在信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数。

接着，根据计算出的差分度量的多个积分值、差分度量的积分处理次数的多个计数值、在指定的信号处理阈值以下的差分度量的多个积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的多个计数值，针对每个状态转移预定路径计算预测的错误率。然后，根据计算出的多个错误率的总和计算标准偏差，利用计算出的标准偏差对再生信号的质量进行评价。

因此，通过在依赖于记录状态，差分度量的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，利用计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值，修正因差分度量的平均值偏离理想信号的代码距离而产生的标准偏差的误差，可提高错误率与信号指标的相关性，从而能够高精度地评价信息记录介质的再生信号的质量。

本发明所涉及的一种再生信号评价装置，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，包括：预定路径提取部，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径；差分度量计算部，基于由所述预定路径提取部提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量；第1积分部，对由所述差分度量计算部计算出的所述差分度量进行积分；第1计数部，计数所述第1积分部的积分处理次数；差分度量提取部，提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；第2积分部，对由所述差分度量提取部提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量进行积分；第2计数部，计数所述第2积分部的积分处理次数；错误率计算部，根据由所述第1积分部积分所得的积分值、由所述第1计数部计数所得的计数值、由所述第2积分部积分所得的积分值以及由所述第2计数部计数所得的计数值，来计算预测的错误率；以及标准偏差计算部，根据由所述错误率计算部计算出的所述错误率，来计算标准偏差。

根据上述的结构，有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径可从再生信息记录介质而生成的二进制信号中提取。这里，有可能引起比特错误的状态转移预定路径，是指具有在从某时刻的指定状态向另一时刻的指定状态转移时能够取得多个状态转移的汇合路径的状态转移预定路径，且是最有可能的第1状态转移序列的理想信号与第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离相对较小的汇合路径的状态转移预定路径。当存在多个有可能引起比特错误的状态转移预定路径时，选择性地提取特定的状态转移预定路径。

将所提取的特定的状态转移预定路径的二进制信号作为处理对象，计算对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第1度量、与对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第2度量的差，即差分度量。

然后，对计算出的差分度量进行积分，将差分度量的积分处理次数进行计数。并且，差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量被提取，所提取的在信号处理阈值以下的差分度量被积分，在信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数被计数。

接着，根据计算出的差分度量的积分值、差分度量的积分处理次数的计数值、差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值，预测的错误率得以计算。然后，根据计算出错误率计算标准偏差，利用计算出的标准偏差对再生信号的质量进行评价。

因此，通过在依赖于记录状态，差分度量的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，利用计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值，修正因差分度量的平均值偏离理想信号的代码距离而产生的标准偏差的误差，可提高错误率与信号指标的相关性，从而能够高精度地评价信息记录介质的再生信号的质量。

而且，在上述的再生信号评价装置中，较为理想的是，所述信号处理阈值为所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离的平方值。

根据此结构，能够正确地设定与提取对象的特定的状态转移预定路径相适应的信号处理阈值使其与第1状态转移序列的理想信号与第2状态转移序列的理想信号之间的欧氏距离相符。这在评价有可能引起错误的多个状态转移预定路径混在一起的信号时尤为有效。

而且，在上述的再生信号评价装置中，较为理想的是，所述错误率计算部，用将由所述第1积分部积分所得的积分值、由所述第1计数部计数所得的计数值、由所述第2积分部积分所得的积分值以及由所述第2计数部计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

根据此结构，可以用将计算出的差分度量的积分值、差分度量的积分处理次数的计数值、差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算错误率。

而且，在上述的再生信号评价装置中，较为理想的是，所述一次算式为利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式。根据此结构，在计算错误率时所用的一次算式可以用利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式来表示。

而且，在上述的再生信号评价装置中，较为理想的是，所述错误率计算部，根据基于由所述第1积分部积分所得的积分值和由所述第1计数部计数所得的计数值计算出的所述差分度量的平均值、以及基于由所述第2积分部积分所得的积分值和由所述第2计数部计数所得的计数值的指定的运算结果，来计算所述错误率。

根据此结构，可以根据基于计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值计算出的差分度量的平均值、以及基于差分度量在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分值和在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的计数值的指定的运算结果，来计算错误率。

本发明所涉及的另一种再生信号评价装置，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，包括：预定路径提取部，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径；差分度量计算部，针对由所述预定路径提取部提取的每个状态转移预定路径，分别基于所述二进制信号计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的度量；第1积分部，针对每个所述状态转移预定路径分别积分由所述差分度量计算部计算出的所述差分度量；第1计数部，针对每个所述状态转移预定路径计数所述第1积分部的积分处理次数；差分度量提取部，针对每个所述状态转移预定路径分别提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；第2积分部，分别积分由所述差分度量提取部针对每个所述状态转移预定路径分别提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量；第2计数部，针对每个所述状态转移预定路径计数所述第2积分部的积分处理次数；错误率计算部，针对每个所述状态转移预定路径，根据由所述第1积分部积分所得的多个积分值、由所述第1计数部计数所得的多个计数值、由所述第2积分部积分所得的多个积分值以及由所述第2计数部计数所得的多个计数值，来计算预测的多个错误率；以及标准偏差计算部，根据由所述错误率计算部计算出的所述多个错误率的总和，来计算标准偏差。

根据上述的结构，有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径可从再生信息记录介质而生成的二进制信号中提取。然后，针对所提取的每个状态转移预定路径，分别基于二进制信号计算对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第1度量、与对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号和所述再生信号之间的第2度量的差，即差分度量。

然后，针对每个状态转移预定路径分别积分计算出的差分度量，针对每个状态转移预定路径计数差分度量的积分处理次数。并且，针对每个状态转移预定路径分别提取在指定的信号处理阈值以下的差分度量，针对每个状态转移预定路径分别提取的在信号处理阈值以下的差分度量被分别积分，针对每个状态转移预定路径计数差分度量在信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数。

接着，根据计算出的差分度量的多个积分值、差分度量的积分处理次数的多个计数值、在指定的信号处理阈值以下的差分度量的多个积分值以及在指定的信号处理阈值以下的差分度量的积分处理次数的多个计数值，针对每个状态转移预定路径计算预测的错误率。然后，根据计算出的多个错误率的总和计算标准偏差，利用计算出的标准偏差对再生信号的质量进行评价。

因此，通过在依赖于记录状态，差分度量的平均值与理想信号的代码距离不一致的情况下，利用计算出的差分度量的积分值和差分度量的积分处理次数的计数值，修正因差分度量的平均值偏离理想信号的代码距离而产生的标准偏差的误差，可提高错误率与信号指标的相关性，从而能够高精度地评价信息记录介质的再生信号的质量。

本发明所涉及的光盘装置包括：对再生作为信息记录介质的光盘所得到的再生信号利用PRML信号处理方式生成二进制信号的再生部；以及以上所述的任一再生信号评价装置。根据此结构，可将上述的再生信号评价装置应用于光盘装置。

另外，在发明的实施方式中所描述的具体的实施方式或实施例到底是用来明确本发明的技术内容，并不是仅局限于这样的具体例而被狭义地解释，在本发明的精神和权利要求事项的范围内可以进行各种变更来加以实施。

产业上的利用可能性

本发明在使用最大盖然性解码法进行信号处理的技术领域内尤为有用。

Claims (9)

1.一种再生信号评价方法，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，其特征在于包括：

预定路径提取步骤，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径；

差分度量计算步骤，基于在所述预定路径提取步骤中提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值；

第1积分步骤，对在所述差分度量计算步骤中计算出的所述差分度量进行积分；

第1计数步骤，计数在所述第1积分步骤中的积分处理次数；

设定步骤，将所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧式距离的平方值，设定为信号处理阈值；

差分度量提取步骤，对在所述差分度量计算步骤中算出的所述差分度量、与在所述设定步骤中设定的所述信号处理阈值进行比较，提取差分度量在所述信号处理阈值以下的所述差分度量；

第2积分步骤，对在所述差分度量提取步骤中提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量进行积分；

第2计数步骤，通过对在所述差分度量提取步骤中判断为所述信号处理阈值以下的所述差分度量的数量进行计数，来计数在所述第2积分步骤中的积分处理次数；

错误率计算步骤，根据在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值，来计算预测的错误率；

标准偏差计算步骤，根据在所述错误率计算步骤中计算出的所述错误率，来计算标准偏差；以及

评价步骤，利用在所述标准偏差计算步骤中计算出的所述标准偏差，来评价所述再生信号的质量，

所述错误率计算步骤，利用将在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

2.根据权利要求1所述的再生信号评价方法，其特征在于：所述一次算式为利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式。

3.根据权利要求1或2所述的再生信号评价方法，其特征在于：所述错误率计算步骤，根据基于在所述第1积分步骤中积分所得的积分值和在所述第1计数步骤中计数所得的计数值计算出的所述差分度量的平均值、以及基于在所述第2积分步骤中积分所得的积分值和在所述第2计数步骤中计数所得的计数值的指定的运算结果，来计算所述错误率。

4.一种再生信号评价方法，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，其特征在于包括：

预定路径提取步骤，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径；

差分度量计算步骤，针对在所述预定路径提取步骤中提取的每个状态转移预定路径，基于所述二进制信号分别计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值；

第1积分步骤，针对每个所述状态转移预定路径分别积分在所述差分度量计算步骤中计算出的所述差分度量；

第1计数步骤，针对每个所述状态转移预定路径计数在所述第1积分步骤中的积分处理次数；

设定步骤，将所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧式距离的平方值，设定为信号处理阈值；

差分度量提取步骤，对在所述差分度量计算步骤中算出的所述差分度量、与在所述设定步骤中设定的所述信号处理阈值进行比较，针对每个所述状态转移预定路径分别提取在所述信号处理阈值以下的所述差分度量；

第2积分步骤，分别积分在所述差分度量提取步骤中针对每个所述状态转移预定路径分别提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量；

第2计数步骤，通过对在所述差分度量提取步骤中判断为所述信号处理阈值以下的所述差分度量的数量进行计数，来针对每个所述状态转移预定路径计数在所述第2积分步骤中的积分处理次数；

错误率计算步骤，根据在所述第1积分步骤中积分所得的多个积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的多个计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的多个积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的多个计数值，针对每个所述状态转移预定路径来计算预测的多个错误率；

标准偏差计算步骤，根据在所述错误率计算步骤中计算出的所述多个错误率的总和，来计算标准偏差；以及

评价步骤，利用在所述标准偏差计算步骤中计算出的所述标准偏差，来评价所述再生信号的质量，

所述错误率计算步骤，利用将在所述第1积分步骤中积分所得的积分值、在所述第1计数步骤中计数所得的计数值、在所述第2积分步骤中积分所得的积分值以及在所述第2计数步骤中计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

5.一种再生信号评价装置，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，其特征在于包括：

预定路径提取部，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的特定的状态转移预定路径；

差分度量计算部，基于由所述预定路径提取部提取的状态转移预定路径的所述二进制信号，计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值；

第1积分部，对由所述差分度量计算部计算出的所述差分度量进行积分；

第1计数部，计数所述第1积分部的积分处理次数；

设定部，将所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧式距离的平方值，设定为信号处理阈值；

差分度量提取部，对由所述差分度量计算部中算出的所述差分度量、与由所述设定部中设定的所述信号处理阈值进行比较，提取在所述信号处理阈值以下的所述差分度量；

第2积分部，对由所述差分度量提取部提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量进行积分；

第2计数部，通过对由所述差分度量提取部中判断为所述信号处理阈值以下的所述差分度量的数量进行计数，来计数所述第2积分部的积分处理次数；

错误率计算部，根据由所述第1积分部积分所得的积分值、由所述第1计数部计数所得的计数值、由所述第2积分部积分所得的积分值以及由所述第2计数部计数所得的计数值，来计算预测的错误率；以及

标准偏差计算部，根据由所述错误率计算部计算出的所述错误率，来计算标准偏差，

所述错误率计算部，利用将由所述第1积分部积分所得的积分值、由所述第1计数部计数所得的计数值、由所述第2积分部积分所得的积分值以及由所述第2计数部计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

6.根据权利要求5所述的再生信号评价装置，其特征在于：所述一次算式为利用基于牛顿法的反复处理而计算出的近似算式。

7.根据权利要求5或6所述的再生信号评价装置，其特征在于：所述错误率计算部，根据基于由所述第1积分部积分所得的积分值和由所述第1计数部计数所得的计数值计算出的所述差分度量的平均值、以及基于由所述第2积分部积分所得的积分值和由所述第2计数部计数所得的计数值的指定的运算结果，来计算所述错误率。

8.一种再生信号评价装置，基于对从信息记录介质再生的再生信号利用PRML信号处理方式而生成的二进制信号，来评价该再生信号的质量，其特征在于包括：

预定路径提取部，从所述二进制信号中提取有可能引起比特错误的多个状态转移预定路径；

差分度量计算部，针对由所述预定路径提取部提取的每个状态转移预定路径，基于所述二进制信号分别计算作为第1度量与第2度量之差的差分度量，所述第1度量是对应于该二进制信号的最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值，所述第2度量是对应于该二进制信号的第二有可能的第2状态转移序列的理想信号与所述再生信号之间的欧氏距离的平方值；

第1积分部，针对每个所述状态转移预定路径分别积分由所述差分度量计算部计算出的所述差分度量；

第1计数部，针对每个所述状态转移预定路径计数所述第1积分部的积分处理次数；

设定部，将所述最有可能的第1状态转移序列的理想信号与所述第二有可能的第2状态转移序列的理想信号之间的欧式距离的平方值，设定为信号处理阈值；

差分度量提取部，对由所述差分度量计算部中算出的所述差分度量、与由所述设定部中设定的所述信号处理阈值进行比较，针对每个所述状态转移预定路径分别提取在指定的信号处理阈值以下的所述差分度量；

第2积分部，分别积分由所述差分度量提取部针对每个所述状态转移预定路径分别提取的在所述信号处理阈值以下的差分度量；

第2计数部，通过对由所述差分度量提取部中判断为所述信号处理阈值以下的所述差分度量的数量进行计数，来针对每个所述状态转移预定路径计数所述第2积分部的积分处理次数；

错误率计算部，根据由所述第1积分部积分所得的多个积分值、由所述第1计数部计数所得的多个计数值、由所述第2积分部积分所得的多个积分值以及由所述第2计数部计数所得的多个计数值，针对每个所述状态转移预定路径来计算预测的多个错误率；以及

标准偏差计算部，根据由所述错误率计算部计算出的所述多个错误率的总和，来计算标准偏差，

所述错误率计算部，利用将由所述第1积分部积分所得的积分值、由所述第1计数部计数所得的计数值、由所述第2积分部积分所得的积分值以及由所述第2计数部计数所得的计数值作为变量的一次算式，计算差分度量在所述差分度量输出的平均值以下的差分度量的标准偏差，并根据该标准偏差计算所述错误率。

9.一种光盘装置，其特征在于包括：

对再生作为信息记录介质的光盘所得到的再生信号利用PRML信号处理方式生成二进制信号的再生部；以及

如权利要求5至8中任一项所述的再生信号评价装置。