CN109643559A - 信号质量评估设备、生成信号质量评估值的方法、以及再现设备 - Google Patents

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Abstract

本发明使得可以从高密度记录介质中获得能够与再现信号的误码率具有高度相关性的高度准确信号质量评估值。出于此目的，基于PRML解码系统中作为最大似然解码的检测路径的各个时间点的最大似然路径与具有第二最高似然性的第二路径的路径度量差的分布计算路径选择误码率的估算值。进一步地，从最大似然解码中在各个时间点选择路径时的最大似然路径与第二路径之间的比特差异数中计算误码检测的平均误码比特数。然后，从这些结果中计算估算的比特误码率，并且生成与所估算的比特误码率一致的评估值。

Description

信号质量评估设备、生成信号质量评估值的方法、以及再现 设备
技术领域
本公开涉及一种信号质量评估设备、信号质量评估值生成方法、以及再现设备，信号质量评估设备适合于例如通过局部响应最大似然(PRML)对来自记录介质的再现信号执行解码处理等的情况，并且再现设备包括该信号质量评估设备并且使其再现信息。
背景技术
例如，作为记录媒介的实施例的光盘，广泛使用压缩盘(CD)、数字通用光盘(DVD)、以及蓝光光盘(BD)(注册商标)。这些光盘示出了高密度记录的历史。
具体地，在BD水平的高密度记录的情况下，通常使用被称为局部响应最大似然(PRML)检测的技术的方法作为比特检测方法。
如公开已知的，PRML是一种结合了被称为局部响应的处理和被称为最大似然检测的技术的技术。局部响应指将比一个比特更长的输出返回至一个比特输入的处理，换言之，根据多个输入比特确定输出的处理。具体地，将获得作为通过将连续的四比特信息比特输入依次乘以1、2、2、以及1并使得乘积相加所得的信号的再现信号的处理(这通常用在诸如蓝光光盘等光盘中)表达为PR(1,2,2,1)。
进一步地，最大似然检测是一种定义被称为两个信号序列之间的路径度量的距离、检验实际信号与从推测比特序列预期的信号之间的距离、以及检测其中距离变为最短的比特序列的方法。应注意，此处，路径度量是被定义为通过始终同时使得两个信号之间的振幅差的平方相加而获得的距离的距离。进一步地，使用维特比检测搜索使得该距离最小化的比特序列。
结合了上述处理和方法的局部响应最大似然检测是一种利用被称为均衡器的滤波器调整从记录介质的比特信息获得的信号、以变成局部响应的处理、检验所获得的再现信号与推测比特序列的局部响应之间的路径度量、以及检测其中距离变为最短的比特序列的方法。
作为评估光盘的再现信号的质量的方法，使用基于PRML检测原理表示维特比检测器的路径选择的裕量(路径选择裕量)的度量差(也被称为SAM值)的分布的方法已经很典型了。
例如，下面描述的专利文献1、2、3、以及4等公开了一种即使在常规光盘的高密度记录之时也与PRML的误码率具有良好的相关性的信号质量评估方法。
在任意情况下，在实际使用的PRML类别中，提取统计上具有高误码发生频率的若干误码模式，针对相应的误码模式获得指标值，并且整合多个指标值而构建一指标值。
这是因为每种误码模式的度量差的分布(分布平均值和方差)不同并且由此不能被处理成单一分布。
引用列表
专利文献
专利文献1：日本专利号3857685
专利文献2：日本专利号3711140
专利文献3：日本专利号4750488
专利文献4：国际公开号2010/001588
发明内容
发明解决的问题
同时，例如，已经检验了进一步增加常规光盘的线性密度并且执行每个记录层超过与BD等同的40GB的超高密度记录。在这种情况下，信道的频率特性(具体地，高频分量)发生显著劣化，并且进一步强化再现信号的码间干扰。因此，如果未新引进具有更长约束长度并且符合信道的频率特性的PRML类别，则不能够确保充分的再现性能。此时，主要误码模式还随着再现信道的频率特性及PRML类别的变化而从传统条件变化。
具体地，由于光振幅传递函数(MTF)的高频范围的截止，短标记再现信号的振幅极端地下降，并且不仅罕见地获得最短标记，而且还罕见地获得具有第二短标记的再现信号振幅。
出于此原因，不能说常规信号质量评估方法处于适当的情形。
常规地，PRML的最大似然解码的误码模式能够以比特为单位或仅以最短标记的一比特移位来理解。换言之，仅考虑表达信号质量的这些误码模式已足以。
然而，在超过与BD等同的40GB的超高密度记录的条件下，包括记录标记和空间极性反转的许多块误码由于上述所述情形而随着PRML的最大似然解码的误码模式而发生。因此，在这个误码率中，这些误码模式的贡献是占主导的。因为块误码模式具有误码传播性质，所以在一些情况下，诸如十个时钟以上的部分等非常长的部分中可能出现误码。
由于该事实，例如，即使仅通过检测诸如最短标记的一比特移位等误码模式而生成评估值，也难以说明评估值反映了实际误码率。
因此，本公开的目标是提供一种能够与误码率具有高度相关性的信号评估技术，即，即使高密度记录进一步发展，也具有高度准确性。
问题的解决方案
根据本技术的信号质量评估设备包括：第一计算单元，被配置为基于在对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在所述最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径与似然性第二最高的第二路径之间的路径选择度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；第二计算单元，被配置为从在最大似然解码中在各时刻选择路径之时的最大似然路径与第二路径之间的比特差异数中获得误码检测中的平均误码比特数；以及评估值生成单元，被配置为从第一计算单元和第二计算单元的计算结果中获得所估算的比特误码率并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
路径选择中出现误码的时候是其中路径度量差变为负值的情况，但是，该情况是不可测量的。因此，从路径度量差的分布中估算路径选择误码率(路径合并误码率)。即，路径选择误码率表示路径度量差变为负值的频率。在路径合并之时，将路径选择误码率与从比特差异数中获得的平均比特误码数相乘，由此估算比特误码率。从比特误码率生成评估值。
在这种情况下，不计算提前指定的某些误码模式的评估值，并且获得覆盖可能发生的全部误码模式的评估值。
在根据本技术的信号质量评估设备中，构思了第一计算单元从近似于路径度量差的分布的正态分布中获得路径选择误码率的估算值。
路径度量差的分布是具有不同距离的非常大数量的误码模式的叠加并且是非正态分布。然而，接近零的部分能够相对有利地近似于正态分布。从该近似正态分布中估算路径合并误码率(即，路径度量差变得小于0时的出现频率)。
在根据本技术的信号质量评估设备中，构思了在最大似然路径与第二路径之间的路径度量差的值等于或小于预定阈值的情况下，第二计算单元使用最大似然路径与第二路径之间的比特差异数获得平均误码比特数。
路径度量差(路径选择裕量：SAM值)与比特差异数(路径选择误码比特数)是针对每个样本获得的瞬时值。通常，在路径选择裕量值(SAM值)较小的情况下，路径选择裕量值能够被视为接近检测误码的样本或引起检测误码的样本。关于路径选择误码比特数，构思了通过获得接近于检测误码的样本的平均值能够获得更接近于实际检测误码之时的行为的结果。因此，相对于SAM值获得等于或小于特定的阈值的样本的平均路径选择误码数。
在根据本技术的信号质量评估设备中，构思了评估值生成单元生成通过将从第一计算单元和第二计算单元的计算结果中获得的估算比特误码率进行抖动转换而获得的评估值。
通过以抖动表示评估值，能够确保与常规评估值的兼容性。
根据本技术的再现设备包括：再现单元，被配置为从记录介质再现比特信息的再现信号；解码单元，被配置为通过局部响应均衡和最大似然解码对再现信号执行PRML解码处理，以对二值化数据进行解码；第一计算单元，被配置为基于在最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径与似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；第二计算单元，被配置为从在最大似然解码中在各时刻选择路径之时的最大似然路径与第二路径之间的比特差异数中获得误码检测中的平均误码比特数；以及评估值生成单元，被配置为从第一计算单元和第二计算单元的计算结果中获得所估算的比特误码率，并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
即，在具有再现单元和解码单元的再现设备中，安装了包括第一计算单元、第二计算单元、以及评估值生成单元的信号质量评估设备。
在根据本技术的再现设备中，构思了解码单元通过自适应维特比检测器执行最大似然解码，在自适应维特比检测器中，根据再现信号的水平变化地设置计算分支度量时所使用的参考水平。
即，在通过自适应维特比检测器执行解码的情况下使用包括第一计算单元、第二计算单元、以及评估值生成单元的信号质量评估设备。
根据本技术的再现方法包括：第一计算处理，基于对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在所述最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；第二计算处理，从最大似然解码中在各个时刻选择路径之时的最大似然路径与第二路径之间的比特差异数中获得误码检测中的平均误码比特数；以及评估值生成处理，从第一计算处理和第二计算处理的计算结果中获得所估算的比特误码率，并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
通过该方法，在不指定误码模式的情况下，计算覆盖可能发生的全部误码模式的评估值。
发明效果
根据本公开，存在获得用作能够与误码率具有高相关性的信号评估的指标的评估值的效果，即，对于高密度记录的再现信号，具有高度准确性。
应注意，此处描述的效果不一定必须受限制，并且可以表现出本公开中描述的任意效果。
附图说明
图1是根据本技术的实施方式的再现设备的框图。
图2是RF信号的最大似然路径与第二路径的说明图。
图3是其中度量差的分布发生叠加的说明图。
图4是评估值与误码率之间的相关性的说明图。
图5是11ISI的误码模式的说明图。
图6是11ISI的误码模式的汉明距离与平方欧几里得距离的说明图。
图7是根据实施方式的信号质量评估单元的框图。
图8是根据实施方式的度量差的简化的说明图。
图9是根据实施方式的SAM分布的说明图。
图10是实施方式与比较例的实验结果的说明图。
图11是根据另一实施方式的信号质量评估单元的框图。
图12是根据实施方式的自适应维特比检测器的框图。
具体实施方式
在下文中，将按照下列顺序描述实施方式的再现设备。应注意，安装在再现设备1上的信号质量评估单元10是权利要求书中所称的信号质量评估设备的实施例。
<1.再现设备的配置>
<2.使用度量差生成评估值的实施例>
<3.信号质量评估单元的配置与操作>
<4.信号质量评估单元的另一配置例>
<5.结合自适应维特比>
<6.结论与变形>
<1.再现设备的配置>
图1示出了根据实施方式的包括信号质量评估设备(信号质量评估单元10)的再现设备1的配置实例。
在这种情况下，再现设备1被配置为从光盘90(作为记录介质的实施例)再现信号并且获得评估值d-MLSE(用作再现信号的质量评估的指标)。
例如，再现设备1包括光拾取器2和前置放大器单元3，光拾取器2从作为可移除介质的光盘90再现比特信息，并且前置放大器单元3将通过光拾取器2读取的信号转换成再现信号(RF信号)。
进一步地，再现设备1包括处理再现信号(RF信号)的自动增益控制(AGC)单元4、波形均衡单元5、A/D转换单元6、以及锁相环路(PLL)单元7。
进一步地，再现设备1包括执行PRML解码处理的局部响应(PR)均衡单元8和最大似然解码单元9，并且再现设备1进一步包括信号质量评估单元10和光盘控制器单元15。
例如，将被再现的光盘90是实现与BD等同的33.4-GB容量的高密度磁盘或实现与BD等同的80-GB容量的新一代高密度磁盘。应注意，这里所称的与BD等同指在蓝光光盘的物理条件下，一个记录层的容量是80GB。
具体地，在本实施方式中，甚至对于从具有非常高的记录密度的记录介质(其中，一个记录层的容量为约80GB)再现的信号，也能够获得用于适当再现信号评估的指标。
在再现设备1中，光拾取器2经由物镜将激光会聚至光盘90的记录层、接收反射光、并且生成再现信号(RF信号)作为指示从光盘90读取的比特信息的模拟信号。
前置放大器单元3以预定的增益将再现信号放大并且将放大的再现信号输出至AGC单元4。
AGC单元4通过基于A/D转换单元6的输出对来自前置放大器单元3的再现信号的振幅进行放大或衰减而调整再现信号并且将具有调整振幅的再现信号输出至波形均衡单元5。
波形均衡单元5具有截止再现信号的高频范围的低通滤波(LPF)特性和截止再现信号的低频范围的高通滤波(HPF)特性，并且波形均衡单元5将再现信号的波形整形为具有必要特性的形状并且将再现信号输出至A/D转换单元6。
从波形均衡单元5输出的再现信号被采样并且通过A/D转换单元6被转换成数字数据。
PLL单元7基于A/D转换单元6的输出通过PLL处理在波形均衡之后生成与再现信号同步的再现时钟。在通过PLL单元7生成再现时钟的时刻在A/D转换单元6中执行采样。应注意，尽管未示出，然而，再现时钟还用在用于PRML解码的PR均衡单元8和最大似然解码单元9中，并且进一步用在信号质量均衡单元10和光盘控制器单元15中。
通过PR均衡单元8和最大似然解码单元9对被转换成数字数据的再现信号执行PRML解码，并且获得二值化数据DD作为解码结果。
例如，PR均衡单元8将信道响应均衡为诸如PR(1,2,2,1)或PR(1,2,2,2,1)等目标响应。换言之，将高频噪音抑制和故意码间干扰添加到数字再现信号中。
进一步地，例如，在将与BD等同的40GB以上的高密度记录视为光盘90的情况下，例如，PR均衡单元8设置PR为(1,2,3,3,3,2,1)的目标响应。
而且，例如，在将与BD等同的80GB以上的高密度记录视为光盘90的情况下，PR均衡单元8设置具有更长约束长度的11个码间干扰(ISI)的PR(3,6,9,13,16,17,16,13,9,6,3)的目标响应。
将通过PR均衡单元8施加均衡处理的再现信号RF(EQ)供应至最大似然解码单元9。
例如，最大似然解码单元9被配置成维特比检测器。
对于维特比检测，使用由作为一单元的预定长度的连续比特配置的多种状态和由状态之间的变换表示的分支所配置的维特比检测器，并且维特比检测器被配置为从全部可能的比特序列之中有效地检测所需的比特序列。
在实际电路中，针对每种状态准备两个寄存器，包括被称为路径度量寄存器的寄存器和被称为路径存储寄存器的寄存器，路径度量寄存器存储高至状态的局部响应序列与信号之间的路径度量，并且路径存储寄存器存储高至状态的比特序列流(路径存储器)。进一步地，针对每个分支准备被称为分支度量单元的计算单元，该计算单元计算局部响应序列与分支比特中的信号之间的路径度量。
利用维特比检测器，能够将各种比特序列中的每个与经过上述状态的路径中的一条一对一地相关联。进一步地，通过顺次添加配置上述路径的状态之间的变换而获得经过这些路径的局部响应序列与实际信号(再现信号)之间的路径度量，换言之，分支中的上述分支度量。
而且，通过在比较达到各个状态的两个以下分支的路径度量之间的量值(magnitude)的时顺序选择具有较小路径度量的路径而实现对使得上述路径度量最小化的路径的选择。通过将选择信息转移(transferring)至路径存储寄存器中，存储表达比特序列中达到各个状态的路径的信息。因为路径存储寄存器的值最终收敛为比特序列，该比特序列在被顺序更新时最小化路径度量，作为收敛结果被输出。
将作为最大似然解码单元9的解码结果获得的二值化数据DD输出至光盘控制器单元15。
光盘控制器单元15对二值化数据DD执行解码处理、纠错处理等，以从光盘90解调再现数据。
尽管将在下面描述细节，然而，信号质量评估单元10在各个时间点从最大似然解码单元9顺序输入路径选择裕量(SAM)和路径选择误码比特数、生成用于再现信号质量评估的评估值d-MLSE、并且将评估值d-MLSE输出至光盘控制器单元15。光盘控制器单元15能够利用评估值d-MLSE评估再现信号质量。
<2.使用度量差生成评估值>
在描述本实施方式的信号质量评估单元10的配置之前，将描述使用解决高密度记录的度量差和技术境况生成指标值的常规方法的概况。
如已经公开熟知的，在PRML的比特检测方法中，比较从纠正比特序列获得的局部响应序列与再现信号之间的欧几里得距离(换言之，纠正比特序列的路径度量)和从误码比特序列获得的局部响应序列与再现信号之间的欧几里得距离(换言之，误码比特序列的路径度量)之间的量值关系。因此，PRML的比特检测方法是一种使更短距离(即，更小路径度量值)作为更为可能的路径并且通过重复上面操作而获得最终幸存的路径(最大似然路径)作为检测结果的算法。
根据该算法，关于具有较小路径度量值的前两条路径(最大似然路径Pa和第二路径Pb)，即，最终幸存的路径选择备选项，当两条路径的路径度量之差较大并且两条路径混淆时，幸存路径是更为可能的路径，换言之，当差较小时，误码检测的概率较大。将参考图2描述此点。
图2中的A和图2中的B是示出最大似然路径Pa和第二路径Pb与实际再现信号(通过PR均衡单元8进行PR均衡的再现信号RF(EQ))之间的关系的示图。
应注意，这里，为简化示出和描述，示出了PR(1,2,2,1)的情况。
在图2的A和图2的B中，垂直轴上的值“+3、+2、+1、0、-1、-2、以及-3”表示在PR(1,2,2,1)中假定的参考水平的值。
这里，所示出的最大似然路径Pa和第二路径Pb可以被视为最终与再现信号RF(EQ)相比较的两条路径。换言之，将最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值相比较，并且选择具有较小值的路径作为幸存路径。
应注意，在图2中，路径度量是最大似然路径Pa(或第二路径Pb)中在由黑圆圈示出的采样时刻获得的再现信号RF(EQ)的采样值与在对应的采样时刻获得的相应值之间的欧几里得距离的和，换言之，分支度量的和。
然后，比较图2中的A与图2中的B，在图2中的A的情况下，最大似然路径Pa与再现信号RF(EQ)之间的欧几里得距离足够短，而相对照地，第二路径Pb与再现信号RF(EQ)之间的欧几里得距离足够长。即，最大似然路径Pa的路径度量的值足够小并且第二路径Pb的路径度量的值足够大。因此，能够确定这种情况下用作检测路径的最大似然路径Pa是更为可能的路径。
相对照地，在图2的B中，与图2中的A的情况相比较，最大似然路径Pa与再现信号RF(EQ)之间的欧几里得距离扩大，并且第二路径Pb与再现信号RF(EQ)之间的欧几里得距离变短。即，在这种情况下，最大似然路径Pa的路径度量的值变得比图2的A中的情况的值更大，而相对照地，第二路径Pb的路径度量的值变得更小。因此，在这种情况下，作为检测路径的最大似然路径Pa的似然性降低。换言之，在这种情况下，另一第二路径Pb的似然性增加，从而使得第二路径Pb成为最为可能的路径的概率增加。因此，对于被示出为第二路径Pb的路径，作为最大似然路径Pa的检测路径成为误码检测的路径的概率较高。
由此可见，在最大似然路径Pa的路径度量的值比第二路径Pb的路径度量的值充分小的情况下(在路径度量之间的差较大的情况下)，能够检测正在执行的更为可能的比特检测。
进一步地，相反，当最大似然路径Pa的路径度量的值变得更大并且第二路径Pb的路径度量的值变得更小(路径度量之间的差变得更小)时，可以确定作为最大似然路径Pa的检测路径是错误的概率更高。
如上所述，通过获得最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值之间的差，即，通过获得度量差，能够估算采用PRML技术的情况下的检测准确性(再现信号质量)。
这里，将该度量差(SAM)定义如下。
[表达式1]
应注意，“PBi”、“PAi”、以及“Ri”分别表示同一采样时刻的第二路径Pb、最大似然路径Pa、以及再现信号RF(EQ)的值。
换言之，在这种情况下，将度量差(SAM)定义为通过从第二路径Pb的路径度量的值中减去最大似然路径Pa的路径度量的值而获得的值。
当位于上面表达式的右侧的最大似然路径Pa的路径度量的值变为“0”时，换言之，当最大似然路径Pa与再现信号RF(EQ)完美匹配时，获得该度量差(SAM)的最大值。换言之，度量差(SAM)是表示检测准确性随着值更大而更高(即，信号质量更为有利)的信息。
进一步地，SAM值也变成路径选择裕量的值。
进一步地，在上面图2中，最大似然路径Pa与再现信号RF(EQ)完全匹配指的是第二路径Pb在这种情况下的路径度量变成最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离。因此，如上所述，度量差(SAM)的最大值变成最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离值。
进一步地，在最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值变成同一值的情况下，换言之，在图2中的情况下，在最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的中间精确位置处获得再现信号RF(EQ)的情况下，最小值为“0”。即，度量差(SAM)的值“0”表示最大似然路径与第二路径等同相似并且由此表示误码概率最高。
由于上述事实，发现度量差(SAM)是表示检测准确性随着度量差接近于最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离的值(最大值)而更高的信息，而相对地，随着度量差更接近于“0”(最小值)而检测准确性降低并且误码概率更高。
根据最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值之间的差值，类似上面[表达式1]中的度量差(SAM)，能够估算PRML解码处理时的误码发生率。
例如，通过获得诸如度量差的值的方差值等统计信息作为例如最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值之间的差，能够估算误码率。
顺便提及，在采用PRML技术的情况下，在相对短的ISI的情况下，存在将最大似然路径与第二路径之间的不同模式(误码模式)(实际上，可以是检测误码)限制在特定的范围内的情形。
实施例包括一比特误码，其中，第二路径的比特序列的模式的边缘相对于最大似然路径的比特序列的模式移位一个比特序列，例如，实施例包括二比特误码，例如2T标记(即，最短标记)消失等。
在采用PRML解码用于光盘的再现的早期阶段，实际上作为误码出现的误码模式几乎全部局限于一比特误码。因此，通过获得仅一比特误码(即，获得唯一误码模式)的度量差的分布，能够适当地评估信号质量。
然而，之后，随着光盘的高记录密度的发展，作为实际误码出现的误码模式不是单一的，并且多个模式变得助长发生误码。
因此，在实际使用的PRML类别中，已经检验了提取统计上具有高误码发生频率的某些误码模式、获得各种误码模式的评估值、并且整合多个评估值而配置一评估值的技术。
这是因为每种误码模式的度量差的分布(分布平均值与方差)不同并且由此不能被处理成单一分布。
图3示出了彼此具有不同的欧几里得距离的误码模式的度量差(SAM)的分布实施例。应注意，在图3中，垂直轴表示采样频率并且水平轴表示度量差(SAM)的值。
在图3中，例如，三种误码模式PTk(k是1至3)主要对实际误码的发生有贡献，并且示出了度量差(SAM)的分布的实施例。
例如，假定图3中被示出为SAM1的分布是与所谓的一比特误码对应的误码模式PT1的度量差(SAM)的分布，在一比特误码中，最大似然路径Pa的比特序列与第二路径Pb的比特序列之间的比特数差是一个比特。进一步地，能够将被示出为SAM2的分布示例为与诸如最短标记移位等二比特误码对应的误码模式PT2的度量差(SAM)的分布，并且进一步地，能够将被示出为SAM3的分布示例为与例如三比特误码对应的误码模式PT3的度量差(SAM)的分布。
应注意，图3中被示出为“整个SAM”的分布示出了三个分布SAM1至SAM3的叠加。
此时，如上所述，比特数差在最大似然路径Pa与第二路径Pb之间是不同的，因此，在误码模式PT1至PT3中，最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离是不同的。
此处，通过获得由相应路径追踪的值之间的差的平方并且然后计算平方的和，能够计算最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离。因此，此时，能够将每种误码模式PTk的欧几里得距离“dk 2”表达为：
[表达式2]
其中，最大似然路径Pa与第二路径Pb的同一采样时刻的值分别为PAi和PBi。
进一步地，在度量差(SAM)的分布是高斯分布的假定下，各个分布的平均值是误码模式PTk的最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离dk 2的值。即，假定上述度量差(SAM)的分布是高斯分布，当信号质量最为良好时，分布的平均值应是度量差(SAM)的值。
因此，当按照这种方式获得最佳信号质量时，度量差(SAM)的值是符合根据上面[表达式1]计算度量差(SAM)的式子的最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离的值。
这里，将误码模式PT1下的最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离定义为欧几里得距离d1 2，并且误码模式PT2和PT3下的最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的欧几里得距离分别为欧几里得距离d2 2和欧几里得距离d3 2。
如从关于度量差(SAM)的描述中能够理解的，图3中的水平轴上示出的度量差(SAM)的值变为“0”的部分是最大似然路径Pa的路径度量的值与第二路径Pb的路径度量的值变成同一值的部分，并且由此是检测误码的概率为最高的一部分。
因此，超过(低于)度量差(SAM)的值变成“0”的部分的部分表示实际上出现检测误码的部分，并且该部分是PRML中不可能观察到的部分。即，如上所述，度量差(SAM)的值变成负值、超过“0”意味着第二路径Pb的路径度量的值变得比最大似然路径Pa的路径度量的值小。然而，在PRML的检测技术中，具有路径度量的最小值的路径被检测为最大似然路径。因此，度量差(SAM)的值不可能变成负值。因此，实际上不可能观察到出现检测误码的部分。
由此可见，因为实际上不可能观察到PRML中出现检测误码的部分，所以已经作为实施例检验了基于下列理念获得评估值。
图4中的A示出了特定误码模式PTk下的度量差(SAM)的分布(SAMk)。
应注意，与图3相似，在图4的A中，垂直轴表示采样频率并且水平轴表示度量差(SAM)的值。
如图4中的A示出的，假定通过设置度量差(SAM)的值的预定阈值(Th_k)并且获得低于预定阈值Th_k的度量差(SAM)的值的出现频率(Fk)而估算误码率。
低于预定阈值Th_k的度量差(SAM)的值的该出现频率Fk与度量差(SAM)<0的部分(比特误码率bER)相关。
换言之，例如，假定信号质量劣化并且比特误码率bER上升，则此时的分布SAMk变成例如底部(base)相对扩大的分布，如图4中的A所示。然而，在这种情况下，出现频率Fk(图4的A中的部分Fk的面积)也趋于增加。即，出现频率Fk也随着比特误码率bER的上升而上升。
进一步地，另一方面，例如，在信号质量比图4的A中的情况下更为良好并且比特误码率bER下降的情况下，分布SAMk具有更为尖锐的形状，如图4中的B所示。在这种情况下，出现频率Fk也下降，并且因此，发现出现频率Fk的值响应比特误码率bER的下降而下降。
如上所述，通过降至阈值Th_k以下的度量差(SAM)的值的出现频率Fk获得与比特误码率bER相关的指标。
例如，当分别适当地设置误码模式PT1、PT2、以及PT3(计算其评估值)的度量差(SAM)的分布(SAM1、SAM2、以及SAM3)的阈值Th_k并且检测降至阈值Th_k以下的度量差(SAM)的值的出现频率Fk并且将出现频率Fk放在一起时，能够获得几乎与实际比特误码率高度相关的评估值。
应注意，上面是考虑检测指定的误码模式、获得误码模式的度量差的分布、并且计算评估值的方式的实施例。
换言之，可能发生的误码模式局限于若干类型，并且添加了针对相应模式获得的估算误码率，由此估算总的误码率并且量化信号质量。
然而，由于高密度记录的进一步发展，已经出现了该技术所不能处理的情形。为了处理高密度记录，也已经开发了长的ISI。
例如，在具有诸如9ISI以上的长ISI的维特比检测中，存在检测距离的无数种竞争模式，并且因此，实际上出现非常大数量的误码模式。
因为评估仅能够利用一些样本通过对每种误码模式执行操作的方法来执行，所以存在准确性低下的问题。
例如，图5和图6示出了11ISI的PR(3,6,9,13,16,17,16,13,9,6,3)的误码模式。检验新一代高密度磁盘系统中采用11ISI。
图5示出了按照平方欧几里得距离的升序分配的模式编号(pattern number)为1至32的误码模式作为24比特部分的各种误码模式。对于每个误码模式，示出了平方欧几里得距离、汉明距离(误码比特数)、以及误码模式。尽管这里仅示出了高至32的模式编号，然而，也存在模式编号33之后的模式。
图6示出了模式编号高至500的范围内的每个误码模式的汉明距离与平方欧几里得距离。
从图5和图6中能够看出，具有诸如11ISI的长约束长度的维特比检测器在维特比检测时具有彼此竞争的众多模式(数十至数百)(具有彼此接近的平方欧几里得距离)，同时具有不同的汉明距离(比特差＝误码模式)。
进一步地，按照长尾方式分布模式，其中，就频率而言，不能设置明确的阈值。
因此，当采用目标为若干主要误码模式的方法时，不能保持添加新的误码模式或不能指定主要误码模式，并且实际上，不能处理该方法。当约束长度将来变得更长时，相信这种情况会继续。
因此，在本实施方式中，停止考虑指定误码模式并且执行处理的方式，并且提议一种处理每种误码模式并且获得与实际误码率的高度相关性的技术。
下面描述的本实施方式的信号质量评估单元10能够在不指定误码模式的情况下计算用作再现信号质量的指标的评估值d-MLSE。
<3.信号质量评估单元的配置与操作>
图7示出了信号质量评估单元10的配置。信号质量评估单元10包括分布计算单元21、合并误码估算单元22、平均值计算单元23、比特误码估算单元24、以及转换单元25。
将来自最大似然解码单元9(维特比检测器)的内部计算结果的路径选择裕量(度量差(SAM))和路径选择误码比特数供应至信号质量评估单元10。
将作为瞬时值的路径选择裕量(度量差(SAM))从最大似然解码单元9顺序供应至分布计算单元21。分布计算单元21获得SAM值的分布(直方图)。
这里，描述度量差(SAM)的简化。
如[表达式1]中描述的，SAM值最初是最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的度量差，并且获得SAM值需要许多资源。因此，获得通过临时确定而简化的SAM值。
图8示出了在状态S00、S01、S10、以及S11之间变换的最大似然路径Pa与第二路径Pb的实施例。
Γi,j是分支i在时间j时的路径度量。
Λi,j是状态i在时间j时的状态度量。
[表达式3]中示出了样本SAM(δj)在时间j时的定义。
Bi是变换至状态i的分支的集合。
[表达式3]
最小状态(临时确定)
应注意，该简单的SAM的使用仅是示例性的。最初的SAM值的使用自然是可能的并且存在计算SAM值的各种其他简单的方法。
图7中的分布计算单元21计数各个值相对于输入SAM值(可以是简单的SAM值)的频率并且获得分布。
图9示出了SAM分布的实施例。水平轴表示SAM值并且垂直轴表示出现频率。应注意，按照对数刻度示出了垂直轴。●是各个SAM值的频率。
如上所述，当SAM值更接近于零时，误码概率变得更高。
路径选择误码比特数作为瞬时值从最大似然解码单元9被顺序供应至图7中的信号质量评估单元10中的平均值计算单元23。平均值计算单元23计算路径选择误码比特数的平均值(平均误码比特数η)。
路径选择误码比特数是当存在路径选择误码时变成误码的比特数，即，路径选择误码比特数可以说是存储在路径存储器中的最大似然路径Pa与第二路径Pb的比特序列之间的比特差异数。
假定平均路径存储器比特差异数是平均误差比特数η。
下面根据时间j时的比特差异数ηj表达每次路径合并时的平均误码比特数η。
[表达式4]
ηj＝N1(γi，j∧γk，j)
γi,j是分支i在时间j时的路径存储器比特串(路径选择信息)。
N1()是获得二进制表示的比特数1的函数。
图7中的信号质量评估单元10中的合并误码估算单元22基于通过分布计算单元21计算的SAM分布执行操作，以获得路径选择误码率的估算值。换言之，合并误码估算单元22通过误码函数对在作为正态分布的SAM分布中SAM值接近于零的区域执行操作而执行估算。
例如，通过分布计算单元21获得如图9中示出的SAM分布。SAM分布是具有不同距离的非常大数量的误差模式的叠加(平均与方差)并且是非正态分布。
同时，信号评估所获得的是SAM值的负概率的总和。然而，如上所述，SAM值的负区域是不可测量的。
这里，临界部分(SAM值接近于零)能够相对有利地近似于正态分布。因此，具有较小SAM值的较小区域被切除并且在正态分布中被拟合。这就是由图9中的实线示出的正态分布曲线(N[ρ,μ,σ2])。
根据近似正态分布估算路径合并误码率(SAM<0的出现频率)。估算该误码率等于实际误码率。
具体地，通过下列[表达式5]操作计算所估算的路径合并误码率spmER。
[表达式5]
在将SAM分布的整个面积正态化为“1”(●的值的整数值)的情况下，ρ是由正态分布曲线定义的面积的比率。
μ是正态分布的平均值，并且σ是标准偏差。
erfc()是互补误码函数。
图7中的比特误码估算单元24从合并误码估算单元22的计算结果和平均值计算单元23的计算结果中获得所估算的比特误码率sbER作为信号质量评估值。在本实施方式中，进一步输出通过将所估算的比特误码率sbER进行抖动转换而获得的评估值d-MLSE作为信号质量评估值。
对于操作，比特误码估算单元24和转换单元25用作评估值生成单元。
将上述估算的路径合并误码率spmER从合并误码估算单元22供应至比特误码估算单元24并且将平均误码比特数η从平均值计算单元23供应至比特误码估算单元24。比特误码估算单元24通过所估算的路径合并误码率spmER与平均误码比特数η相乘而估算比特误码率。换言之，获得所估算的比特误码率sbER如下：
[表达式6]
sbER＝η*spmER
将上述获得的估算比特误码率sbER供应至转换单元25。
转换单元25获得从所估算的比特误码率sbER被抖动转换的评估值d-MLSE作为最终信号评估值，如下。
[表达式7]
将通过操作获得的评估值d-MLSE被供应至图1中的光盘控制器单元15。
图10示出了实验结果的实施例。实验结果是与BD等同的容量的下一代磁盘的实验结果。垂直轴表示误码率并且水平轴表示评估值，并且理论曲线表示理论误码率与评估值之间的关系。
这里，●表示评估值d-MLSE的值及通过实施方式中的方法获得的误码率。○表示作为比较例的使用上述某些指定的误码模式(六种类型)获得评估值的方法情况下的评估值与误码率。
在比较例的情况下，低估了所估算的误码率。即，所测量的误码率变得比评估值更高。进一步地，因为从某一行为估算整体，所以相关性劣化。换言之，变化变大。
同时，在本实施方式的方法的评估值d-MLSE的情况下，即使检测器变得复杂(约束长度增加并且内部状态增加)，也覆盖全部误码模式。因此，估算值与测量值完美匹配，并且获得改善的相关性结果。
如上所述，本实施方式中的信号质量评估单元10能够通过相对简单的操作获得具有高度准确性的评估值d-MLSE。
顺便提及，图7示出了信号质量评估单元10的配置中的通过硬件(H/W)执行的部分和通过软件(S/W)执行的部分。
在这种情况下，示出了其中由硬件配置分布计算单元21和平均值计算单元23并且通过软件(固件)实现合并误码估算单元22、比特误码估算单元24、以及转换单元25的实施例。
最大似然解码单元9(维特比检测器)内的路径选择裕量(SAM)的操作和分布(直方图)的测量、与路径选择误码比特数的操作、以及平均值的操作分别要求与信道时钟等同的速率。因此，希望硬件的实现方式来实现实时处理。
同时，因为使用统计处理之后的结果，所以尽管误码数估算(合并误码与比特误码)之后的操作的吞吐量较低，然而，需要使用诸如对数和误码函数等复杂函数及诸如二次函数的拟合等精密计算处理。因此，软件的实现方式适合于上述操作。
当然，这是实施例。整个信号质量评估单元10可以通过硬件或通过软件来实施。
<4.信号质量评估单元的另一配置例>
图11示出了信号质量评估单元10的另一配置例。应注意，以相同的参考标号表示与图7中的部件相同的部件，并且省去其描述。
在该实施例中，除图7中的配置之外，包括阈值确定单元26。阈值确定单元26输入路径选择裕量(SAM)并且确认SAM值是否等于或小于预定的阈值th。因此，在SAM值不等于或小于阈值th的情况下，阈值确定单元26将使能信号en输出至平均值计算单元23。
平均值计算单元23从用于获得平均值的样本中排除供应使能信号en时的路径选择误码比特数。
图9示出了阈值th的实施例。阈值th可以是固定值或变量值。
例如，当检测裕量能够被视为小于或等于一值时，可以将该值设置为阈值th。进一步地，可以使用诸如从均衡PR类别获得的最小欧几里得距离的确定性值。进一步地，可以使用在看到路径选择裕量的分布的同时而获得的自适应值。例如，可以使用分布的模式等。
路径选择裕量(SAM)与路径选择误码比特数是针对各个样本获得的瞬时值。
通常，在路径选择裕量(SAM)较小的情况下，能够将路径选择裕量视为接近于检测误码的样本或引起检测误码的样本。
关于路径选择误码比特数，构思了能够通过获得接近于检测误码的样本的平均值而获得更接近于实际检测误码之时的行为的结果。
因此，设置阈值th，并且获得相对于SAM值等于或小于阈值th的样本的平均路径选择误码数。
通过按照这种方式选择样本能够增强测量结果的可靠性。因此，预期还能够提高最终评估值d-MLSE的准确性。
<5.结合自适应维特比>
图12示出了使用自适应维特比检测器的情况下的最大似然解码单元9的配置。本实施方式中的信号质量评估单元10甚至适合于其中最大似然解码单元9是自适应维特比检测器的情况。例如，日本专利号4622632中公开了自适应维特比检测器。
图12中的最大似然解码单元9包括分支度量计算单元(BMC)32、路径度量更新单元(ACS)33、以及路径存储器更新单元(PMEM)34，分支度量计算单元(BMC)32根据来自PR均衡单元8的再现信号RF(EQ)计算各个分支的分支度量，路径度量更新单元(ACS)33获取分支度量、比较分支、选择路径、并且更新路径度量，路径存储器更新单元(PMEM)34根据所选择的路径信息更新路径存储器。
然后，设置用于根据再现信号RF(EQ)的水平生成参考水平的自适应参考水平生成电路35，以实现自适应维特比检测操作。
在这种情况下，分支度量计算单元32基于来自PR均衡单元8的再现信号RF(EQ)的值和通过自适应参考水平生成电路35设置的各个参考水平的值(参考水平数据)计算与各个分支对应的分支度量。
自适应参考水平生成电路35基于来自路径存储器更新单元34的再现信号RF(EQ)和二值化数据DD生成将发送至分支度量计算单元32的参考水平数据。
在这种情况下，自适应参考水平生成电路35设置有根据与所采用的PR类别对应设置的参考水平的数目x而设置的x个低通滤波器。然后，根据二值化数据DD的模式将再现信号RF(EQ)的值分配并且输入至低通滤波器，并且针对各个参考水平对再现信号RF的值进行平均。输出结果作为参考水平数据。
按照这种方式能够获得适配于实际再现信号RF的参考水平数据，从而，即使在不能获得PR类别中所预期的理想再现信号RF(EQ)的情况下，也能够获得适当的值作为通过分支度量计算单元32计算的分支度量，并且能够改善二值化数据DD的可靠性。
在结合该自适应维特比检测器使用实施方式中的信号质量评估单元10的情况下，维特比检测器的内部参考水平根据输入信号而改变，并且因此，检测时的欧几里得距离改变。
在日本专利号4622632公开的信号评估技术中，需要添加操作来维持该情形下的评估值的准确性(对于比特误码操作而言)。
相对地，在上述信号质量评估单元10的情况下，在将路径选择裕量(SAM)定义为度量差的操作之时已经整合了自适应维特比的变化，并且后续操作中不需要对欧几里得距离进行正态化。由于此原因，在不引入特殊操作的情况下，可以结合自适应维特比，并且能够利用更为简单的配置生成具有高度准确性的评估值。
<6.结论与变形>
本实施方式中的信号质量评估单元10包括合并误码估算单元22(第一计算单元)，合并误码估算单元22基于对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径Pa与具有第二最高似然性的第二路径Pb之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值(所估算的路径合并误码率spmER)。进一步地，信号质量评估单元10包括平均值计算单元23(第二计算单元)，平均值计算单元23从在最大似然解码时在各时刻选择路径之时的最大似然路径Pa与第二路径Pb之间的比特差异数(路径选择误码比特数)中获得误码检测的平均误码比特数。进一步地，信号质量评估单元10包括评估值生成单元(比特误码估算单元24和转换单元25)，评估值生成单元根据由合并误码估算单元22获得的作为计算结果的估算的路径合并误码率spmER和由平均值计算单元23获得的作为计算结果的平均误码比特数η获得估算的比特误码率sbE，并且根据所估算的比特误码率sbER生成评估值d-MLSE。
根据该配置，不计算提前指定的某些误码模式的评估值，并且获得覆盖可能发生的全部误码模式的评估值。通过简单操作来进行具有更高准确性(与实际误码率具有高度相关性)的信号评估因此而变得可能。因为误码模式不受具体限制，所以对于具有可能发生的各种误码模式的再现系统而言，配置非常有效。
进一步地，因为配置并不指定误码模式，所以用于确定误码模式的模式滤波器是不必要的。因此，由于测量持续进行，仅需要分布计算单元21中的计频器。因此，配置并不复杂。尤其是，电路规模不会随着约束长度变得更长而变得更大。
进一步地，在计算用作信号质量的评估值的估算比特误码率sbER或评估值d-MLSE(即，转化值)的处理中，距离操作是不必要的。因此，配置能够处理任意PR类别。
在本实施方式的信号质量评估单元10中，合并误码估算单元22(第一计算单元)从近似于路径度量差的分布的正态分布中获得路径选择误码率的估算值(估算路径合并误码率spmER)(见图9)。
路径度量差的分布是具有不同距离的非常大数量的误码模式的叠加并且是非正态分布。然而，接近于零的部分能够相对有利地近似于正态分布。从该近似正态分布中估算路径合并误码率(即，路径度量差变得小于0时的出现频率)。因此，通过简单的操作技术能够获得具有高度准确性的路径合并误码率。
在本实施方式中的具有图11中示出的配置的信号质量评估单元10中，在最大似然路径与第二路径之间的路径度量差的值变得等于或小于预定的阈值的情况下，平均值计算单元23(第二计算单元)使用最大似然路径与第二路径之间的比特差异数获得平均误码比特数。
路径度量差(路径选择裕量：SAM值)与比特差异数(路径选择误码比特数)是针对各个样本获得的瞬时值。通常，在路径选择裕量值(SAM值)较小的情况下，能够将路径选择裕量值视为接近于检测误码的样本或引起检测误码的样本。关于路径选择误码比特数，构思了通过获得接近于检测误码的样本的平均值而能够获得更接近于实际检测误码之时的行为的结果。因此，获得相对于SAM值等于或小于特定阈值th的样本的平均路径选择误码数。因此，提高了平均误码比特数的准确性并且还能够预期提高了最终评估值的准确性。
本实施方式中的信号质量评估单元10生成并且输出通过对估算比特误码率sbER进行抖动转换而获得的评估值d-MLSE。
如上所述，通过将评估值表示为抖动，能够确保值与常规评估值的兼容性，并且变得易于将本实施方式中的信号质量评估单元10整合到再现系统中。
应注意，所估算的比特误码率sbER也具有评估值的性质。因此，可以代替评估值d-MLSE或与评估值d-MLSE一起输出估算的比特误码率sbER作为评估值。
本实施方式中的再现设备1(见图1)包括再现单元(2,3,4,5,6)和解码单元(PR均衡单元8和最大似然解码单元9)，再现单元(2,3,4,5,6)从光盘90(记录介质)再现比特信息的再现信号，解码单元通过局部响应均衡和最大似然解码对再现信号执行PRML解码处理，以对二值化数据DD进行解码。然后，再现设备1包括信号质量评估单元10，信号质量评估单元10包括合并误码估算单元22(第一计算单元)、平均值计算单元23(第二计算单元)、以及比特误码估算单元24和转换单元25(评估值生成单元)。
利用该配置，能够实现能通过简单操作执行与实际误码率具有高度相关性的信号评估的再现设备。
如图12中描述的，在本实施方式的再现设备1中，在最大似然解码单元9中，可以使用自适应维特比检测器，其中，根据再现信号的水平将计算分支度量时使用的参考水平设置为变量。
在本实施方式的信号质量评估技术中，在将路径选择裕量(SAM)定义为度量差的操作之时已经整合了自适应维特比的变化，并且后续操作中不需要对欧几里得距离进行正态化。因此，在不引入特殊操作的情况下，可以结合自适应维特比。因此，即使在使用自适应维特比检测器的情况下，也能够利用更为简单的配置获得具有高度准确性的评估值。
在本实施方式的描述中，已经引述了诸如PR(3,6,9,13,16,17,16,13,9,6,3)等若干PR类别。然而，在本实施方式的再现设备1中，能够采用各种PR类别与ISI。
进一步地，本公开中的技术能够广泛应用于从记录介质再现的比特信息的解码与被传输比特信息的解码。记录介质并不局限于光盘并且假定了任意记录介质。
应注意，本说明书中描述的效果仅是实施例并且不受限制，并且可以表现出其他效果。
应注意，本技术还能够具有下列配置。
(1)一种信号质量评估设备，包括：
第一计算单元，被配置为基于在对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径与似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算单元，被配置为从在最大似然解码中在各时刻选择路径之时的最大似然路径和第二路径之间的比特差异数中获得误码检测中的平均误码比特数；以及
评估值生成单元，被配置为从第一计算单元和第二计算单元的计算结果中获得所估算的比特误码率，并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
(2)根据(1)所述的信号质量评估设备，其中，
第一计算单元从近似于路径度量差的分布的正态分布中获得路径选择误码率的估算值。
(3)根据(1)或(2)所述的信号质量评估设备，其中，
第二计算单元使用在最大似然路径与第二路径之间的路径度量差的值等于或小于预定的阈值的情况下的最大似然路径和第二路径之间的比特差异数获得平均误码比特数。
(4)根据(1)至(3)中任一项所述的信号质量评估设备，其中，
评估值生成单元生成通过对从第一计算单元和第二计算单元的计算结果获得的估算比特误码率进行抖动转换而获得的评估值。
(5)一种再现设备，包括：
再现单元，被配置为从记录介质再现比特信息的再现信号；
解码单元，被配置为通过局部响应均衡和最大似然解码对再现信号执行PRML解码处理，以对二值化数据进行解码；
第一计算单元，被配置为基于在最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算单元，被配置为从在最大似然解码中在各时刻选择路径之时的最大似然路径和第二路径之间的比特差异数中获得误码检测的平均误码比特数；以及
评估值生成单元，被配置为从第一计算单元和第二计算单元的计算结果中获得所估算的比特误码率，并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
(6)根据(5)所述的再现设备，其中，
解码单元通过自适应维特比检测器执行最大似然解码，在自适应维特比检测器中，用于分支度量计算的参考水平是根据再现信号的水平变化地设置的。
(7)一种信号质量评估值生成方法，包括：
第一计算处理，基于在对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算处理，从在最大似然解码中在各时刻选择路径之时的最大似然路径和第二路径之间的比特差异数中获得误码检测中的平均误码比特数；以及
评估值生成处理，从第一计算处理和第二计算处理的计算结果中获得所估算的比特误码率，并且根据所估算的比特误码率生成评估值。
参考标识列表
1 再现设备
8 PR均衡单元
9 最大似然解码单元
10 信号质量评估单元
21 分布计算单元
22 合并误码估算单元
23 平均值计算单元
24 比特误码估算单元
25 转换单元。

Claims (7)

1.一种信号质量评估设备，包括：
第一计算单元，被配置为基于在对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在所述最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算单元，被配置为从在所述最大似然解码中在各时刻选择路径之时的所述最大似然路径和所述第二路径之间的比特差异数中获得误检测中的平均误码比特数；以及
评估值生成单元，被配置为从所述第一计算单元和所述第二计算单元的计算结果中获得估算比特误码率，并且根据所述估算的比特误码率生成评估值。
2.根据权利要求1所述的信号质量评估设备，其中，
所述第一计算单元从近似于所述路径度量差的所述分布的正态分布中获得路径选择误码率的估算值。
3.根据权利要求1所述的信号质量评估设备，其中，
所述第二计算单元使用在所述最大似然路径和所述第二路径之间的所述路径度量差的值等于或小于预定的阈值的情况下的所述最大似然路径和所述第二路径之间的所述比特差异数获得所述平均误码比特数。
4.根据权利要求1所述的信号质量评估设备，其中，
所述评估值生成单元生成通过对从所述第一计算单元和所述第二计算单元的所述计算结果获得的所述估算比特误码率进行抖动转换而获得的所述评估值。
5.一种再现设备，包括：
再现单元，被配置为从记录介质再现比特信息的再现信号；
解码单元，被配置为通过局部响应均衡和最大似然解码对所述再现信号执行PRML解码处理，以对二值化数据进行解码；
第一计算单元，被配置为基于在所述最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算单元，被配置为从在所述最大似然解码中在各时刻选择路径之时的所述最大似然路径和所述第二路径之间的比特差异数中获得误检测中的平均误码比特数；以及
评估值生成单元，被配置为从所述第一计算单元和所述第二计算单元的计算结果中获得估算比特误码率，并且根据所述估算的比特误码率生成评估值。
6.根据权利要求5所述的再现设备，其中，
所述解码单元通过自适应维特比检测器执行所述最大似然解码，在所述自适应维特比检测器中，用于分支度量计算的参考水平是根据所述再现信号的水平变化地设置的。
7.一种信号质量评估值生成方法，包括：
第一计算处理，基于在对比特信息的再现信号执行局部响应均衡和最大似然解码的PRML解码系统中的、在所述最大似然解码中作为检测路径的各时刻的最大似然路径和似然性第二最高的第二路径之间的路径度量差的分布获得路径选择误码率的估算值；
第二计算处理，从在所述最大似然解码中在各时刻选择路径之时的所述最大似然路径和所述第二路径之间的比特差异数中获得误检测中的平均误码比特数；以及
评估值生成处理，从所述第一计算处理和所述第二计算处理的计算结果中获得估算比特误码率，并且根据所述估算的比特误码率生成评估值。
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