CN1917074B - 估算设备、再现设备和估算方法 - Google Patents

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Abstract

一种估算设备包括：维特比检测器，用于通过根据再现信号执行维特比检测来执行比特检测，在所述再现信号中再现比特信息；量度差异计算器，用于至少当在作为由所述维特比检测器进行路径选择的结果而幸存的路径的最大似然路径和最后与所述最大似然路径比较的第二路径之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，把量度差异作为所述第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异来计算；和估算值计算器，被配置为把每种错误类型的每个量度差异值与通过把每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以公共值所获得的单个阈值相比较，并且计算小于阈值的量度差异值作为估算值的总数，其中所述量度差异由量度差异计算器来计算。

Description

估算设备、再现设备和估算方法
技术领域
本发明涉及一种适于对来自记录介质的再现信号执行PRML(PartialResponse Maximum Likelihood，最大似然部分响应)解码处理的估算设备，例如包括这种估算设备并且再现在记录介质上所记录的信息的再现设备，本发明还涉及一种估算方法。
背景技术
例如，作为用于估算来自光盘的再现信号的信号质量的方法，已知一种用于估算时间间隔抖动(TI抖动)的方法。TI抖动指的是在通过向比较器输入再现信号和位确定级所获得的二进制级模拟信号的计时与根据所述再现信号同步再现的时钟边缘的计时之间的时间差(时间间隔)的变化(抖动)。
这种使用TI抖动来估算信号质量的方法已经被用作与比特差错率相关的估算方法，这是因为在使用模拟二进制信号的比特检测中，二进制信号边缘的计时变化会直接影响所述比特差错率。特别的是，对于使用这种模拟二进制检测的CD(光盘)、DVD(数字通用盘片)等来说，用于使用TI抖动来估算信号质量的方法已经被广泛用作非常有效的信号估算方法。
另一方面，已经证实随着光盘上所记录的信息密度的增加，上述使用模拟二进制信号的比特检测无法保证足够低的比特差错率。对于具有更高密度的光盘的蓝光盘片等来说，特别的是，被称为PRML(最大似然部分响应)检测的方法现在被通用为比特检测方法。
PRML是用于把部分响应的过程与最大似然检测的技术相组合的技术。部分响应指的是响应于一比特输入来返回长于一比特的输出的过程，即：按照所述输出的多个输入比特来进行确定的过程。特别的是，就像通常用于诸如蓝光盘片等光盘的、用于获得再现信号的过程被表示为PR(1，2，2，1)，所述再现信号如通过把四个连续的信息比特的输入按次序乘以1、2、2和1并且将结果相加所获得的信号。
最大似然检测是用于定义被称为在两个信号串之间的路径量度的距离、确定在实际信号和根据假定比特序列所预测的信号之间的距离并且检测用于提供最近距离的比特序列的方法。顺便提及，路径量度被定义为是在整个时间内、通过把处于相同时间的两个信号之间幅度差的平方相加而获得的距离。维特比检测用来搜索用于提供最近距离的比特序列。
用于组合这些方法的最大似然部分响应是用于调整根据记录介质上的比特信息所获得信号以致所述信号由被称为均衡器的滤波器来部分响应处理、确定在所产生的再现信号和所假定的比特序列的部分响应之间的路径量度并且检测用于提供最近距离的比特序列的方法。
基于上述维特比检测的算法在实际搜索用于提供最小路径量度的比特序列中是十分有效的。
对于维特比检测来说，使用包括多个状态和由所述状态之间的变换所表示的分支的维特比检测器，并且将其配置为从所有可能的比特序列中有效地检测到所想要的比特序列，其中利用预定长度的连续比特作为一个单元来形成所述状态。
实际电路具有两个寄存器，即：被称为用于每个状态的路径量度寄存器的寄存器，用于存储直到所述状态为止的部分响应序列和信号之间的路径量度，以及被称为路径存储器寄存器的寄存器，用于存储直到所述状态为止的比特序列流(路径存储器)。所述电路还具有被称为每个分支的分支量度部件的操作部件，用于计算在所述比特的部分响应序列和信号之间的路径量度。
维特比检测器可以使各个比特序列与经过上述状态的单个路径一一对应。通过把用于形成路径(即：分支)的中间状态变换的上述分支量度顺序地加在一起，来获得在经过这些路径的部分响应序列和实际信号(再现信号)之间的路径量度。
此外，可以通过比较每个状态中所达到的两个或更少分支的路径量度的幅度，并且顺序地选择具有较小路径量度的路径，来选择用于使上述路径量度最小化的路径。关于这种选择的信息被转送到路径存储器寄存器，借此存储用于由比特序列所表示的到达每个状态的路径的信息。路径存储器寄存器的值最终会聚到使路径量度最小化同时被顺序地更新的比特序列，并且输出结果。
因而，可以有效地搜索这样的比特序列，所述比特序列从路径量度的观点看来如上所述生成最接近于再现信号的部分响应序列。
随着在时间轴方向上的波动，使用PRML的比特检测并不直接受到TI抖动的影响。即，TI抖动未必与使用PRML的比特检测中的比特差错率具有相关性，并因而未必适于作为信号质量的指数。
在PRML的情况下，在幅度轴方向上的波动与比特检测中的比特差错率具有直接关系。从而，对于使用PRML的比特检测而言，包括在幅度轴方向上的波动的指数被希望作为对应于比特差错率的常规指数。
如上所述，借助PRML进行比特检测的方法是这样的算法，把在从正确比特序列所获得的部分响应序列和再现信号之间的路径量度的幅度与在从错误比特序列所获得的部分响应序列和所述再现信号之间的路径量度的幅度相比较，保留较接近的路径，即：具有较小路径量度的路径作为更可能的路径，并且把在重复此操作之后最终幸存的路径(最大似然路径)设置为检测的结果。
依照这种算法，在具有最小路径量度值的两个最近路径(假定两个最近路径是最大似然路径Pa和第二路径Pb)的路径量度之间的较大差异表明幸存路径更加可能，而在两个最近路径的路径量度之间的较小差异表明幸存路径不太可能，即：很可能存在检测错误，其中所述两个最近路径是为最终幸存路径所选择的候选物(参见图16A和16B)。
换句话说，当最大似然路径的路径量度小于第二路径的路径量度时，执行正确的比特检测。另一方面，当最大似然路径的路径量度大于第二路径的路径量度时出现错误。
因而，可以根据前者的路径量度和后者的路径量度之间的差异来确定PRML比特检测的能力，进而确定再现信号的信号质量。
也就是说，最大似然路径的路径量度和第二路径的路径量度之间的差异被有效地用作对应于PRML中的比特差错率的指数。特别的是，使用了例如基于这种量度差异的偏差值的统计信息。
当采用PRML方法时，在一定程度上限制了实际上出现检测错误时在最大似然路径和第二路径之间的差异类型(错误类型)。其例子例如包括由边缘移动对应于一比特的量所引起的一比特错误以及由作为最短标记的2T标记消失所引起的两比特错误。
实际上作为把PRML解码用于磁盘再现的初期阶段中的错误的错误类型基本上被100％地限制为一种错误类型。因此可以通过只获得如上所述的唯一错误类型的量度差异的偏差值来适当地估算信号质量。
然而，随着近来光盘记录密度的进一步增加，可以作为实际错误的错误类型不限于单个类型，而是多个类型开始促使错误。
因而，如在常规情况中那样，当只获得单个错误类型的偏差值时，不考虑其它错误类型的作用，由此可能无法获得适当的信号质量估算指数。
顺便提及，即使当多种错误类型促使错误时，例如在一种错误类型(例如一比特错误)的作用显著较大的情况下，对于此错误类型所获得的量度差异的偏差值可以被视为用于反映整个(总体)错误出现率的信号估算指数。
例如，第2003-141823号日本已公开专利描述了这样一种技术，即：把根据具有最小欧几里德距离的错误类型所获得的量度差异的偏差值设置为整个信号估算指数。
然而，当一种错误类型对错误的作用不占主导地位并且各自错误类型对总错误率的作用比率彼此同等时，除非考虑到各自错误类型对总错误率的作用比率，否则无法获得适当的信号质量估算指数。
因而，当各自的错误类型对总错误率的作用比率由此彼此同等时，考虑通过获得每种错误类型的量度差异的偏差值并且依照各自的作用比率来向这些偏差值分配权重，由此来估算总错误率。
在可以把确定错误类型k的量度差异分布近似为正态分布(高斯分布)的假设下，把dk 2设为在错误类型k的情况下、在最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离，在错误类型k的量度差异的偏差值和比特差错率bERk之间的关系可以借助被称为诸如以下方程式1的误差函数之类的指数函数积分来表示。
[方程式1]
bER k = A k 2 &pi; &sigma; k 2 &Integral; x < 0 exp { - ( x - d k 2 ) 2 2 &sigma; k 2 } dx = A k 2 { erfc ( d k 2 2 &sigma; k 2 ) }
其中Ak表示错误类型k的量度差异的偏差值对总错误率的作用比率。
从而，依照方程式1，可以获得每种错误类型的比特差错率bERk以致把每种错误类型的作用比率包括在内。可以通过把这种比特差错率的值加在一起来估算总错误率。
发明内容
因而，当多种错误类型促使实际出现错误时，可以根据如上述方程式1中的每种错误类型k的量度差异的偏差值和比特差错率bERk之间的关系来估算总错误率。
然而，因为方程式1要求非常复杂的计算，如使用数学用表而不是初等函数，所以很难利用简单的配置来实现此目的。
另外，需要获得每种错误类型的作用比率来估算总错误率。为此，实际上需要确定每种错误类型的出现频率。这也妨碍了计算的简化性。
因而，为了利用量度差异的偏差值作为估算指数来估算错误率，要求对每种错误类型使用诸如方程式1之类的误差函数来进行复杂的计算。当实际上实现这些时，不会简化电路配置和计算。
据此希望能够在PRML解码中有多种错误类型促使出现错误时，更简单地计算用于估算总错误率的估算指数。
因而，如下来构成依照本发明实施例的估算设备。
所述估算设备包括维特比检测装置，用于通过根据再现信号执行维特比检测来执行比特检测，在所述再现信号中再现比特信息。
所述估算设备还包括量度差异计算装置，用于至少当作为维特比检测装置进行路径选择的结果而幸存的路径的最大似然路径和最后与所述最大似然路径比较的第二路径之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，把量度差异作为第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异来计算。
所述估算设备还包括估算值计算装置，用于把由量度差异计算装置为每种错误类型所计算的量度差异的每个值与每种错误类型中最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以公共值所获得的单个阈值相比较，并且计算小于所述阈值的量度差异值作为估算值的总数。
在本发明中，量度差异指的是第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异。当实际再现信号和最大似然路径彼此相符时(即，当出现检测错误的可能性最小时)，最大似然路径的路径量度值是零。因为在这种情况下再现信号和最大似然路径彼此相符，如上所述，所以第二路径的路径量度值是最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离的值。因而，如上所述定义的量度差异是这样一种指数，其用于表明当所述量度差异是最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离的值为最大值时信号质量最好，并且表明当所述量度差异是最小值零时信号质量最坏。
在确定的错误类型的量度差异的数值分布是高斯分布的假设下，此分布具有最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离作为平均值，并且具有最小值零(参见图4)。根据此分布可以理解，在这种情况下，量度差异值小于确定阈值的出现频率(在图4中的阴影线区域部分)是与检测错误的出现频率相关的值，其中量度差异值＜0，实际上无法测量所述量度差异值。
另外在本发明中，如上所述，把通过在预定多种错误类型中的每种错误类型中的最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以公共值所获得的单个值设置为每种错误类型中的量度差异值的阈值。然后，把每种错误类型的量度差异值与单个值相比较，并且把量度差异值小于阈值的总数计算为估算值。
因而，设置了通过每种错误类型的欧几里德距离除以公共值所获得的单个阈值，并且对于每种错误类型来说，获得了关于量度差异值小于阈值的出现频率的信息。因而，所获得的每种错误类型的出现频率的信息可以反映所述错误类型对总错误率的作用比率的信息。然后，如上所述，因而把用于反映每种错误类型的作用比率的出现频率的总和计算为估算值。此估算值可以是估算指数，用于反映每种错误类型的作用比率并且与总错误率较好地相关。
因而，依照本发明，当在PRML解码中多种错误类型促使实际出现错误时，可以获得信号质量估算指数，所述信号质量估算指数适当地反映了多种错误类型中的每种错误类型的作用比率并且与总错误率较好地相关。
此外，依照上述本发明，在根据诸如常规的偏差值等之类的估算指数来估算总错误率的情况下，根本不要求执行诸如平方计算、平方根计算等复杂的计算以求获得这种适当的信号质量估算指数，并且可以利用更简单的配置来获得此信号质量估算指数。
此外，依照上述本发明，在获得用于反映每种错误类型对总错误率的作用比率的估算指数中，实际上不必确定这些错误类型的作用比率。这也可以简化所述估算值的计算。
附图说明
图1是用于示出使用依照本发明实施例的估算设备来估算再现信号的配置的例子的框图；
图2是用于示出依照第一实施例的估算设备的内部配置的框图；
图3是用于示出具有不同欧几里德距离的错误类型的量度差异分布的例子的图；
图4是用于说明性地示出在量度差异分布和在实施例中要获得的信号质量估算量之间的关系的图；
图5A和5B是用于解释在实施例中所获得的估算量与错误率的相关性的辅助图；
图6是用于说明性地示出在具有不同欧几里德距离的错误类型的量度差异分布和在实施例中要获得的估算量之间的关系的图；
图7是用于示出依照第二实施例估算设备的内部配置的框图；
图8是用于示出依照第三实施例的估算设备的内部配置的框图；
图9A和9B是用于解释自适应类型的维特比技术的辅助图；
图10是用于示出依照第四实施例的估算设备的内部配置的框图；
图11是用于依照实施例解释在估算值(Pq)和比特差错率(bER)之间的关系的辅助图；
图12是用于以图表形式示出在估算值(Pq)和比特差错率(bER)之间的一致性的图，其中在实施例中定义了所述一致性；
图13是用于以图表形式示出在实施例中所定义的、在估算值(Pq)和比特差错率(bER)之间的一致性以及在估算值(Pq)和比特差错率(bER)之间的实际一致性之间的比较结果的图；
图14是用于大体上示出用来根据估算值(Pq)来计算比特差错率(bER)的配置的框图，所述配置如依照第五实施例的估算设备的内部配置；
图15是用于示出使用依照实施例的估算设备来估算再现信号的配置的另一例子的框图；和
图16A和16B是用于解释在最大似然路径、第二路径和再现信号之间的关系的辅助图。
具体实施方式
以下将描述用于执行本发明的最佳方式(以下称为实施例)。
<第一实施例>
图1是用来示出用于例如使用依照本发明实施例的估算设备来估算来自光盘记录介质的再现信号的配置的例子的框图。
如图1所示，在这种情况下，再现信号的估算使用用于估算的再现设备1来再现来自光盘100的信号，并且使用估算设备7来估算由用于估算的再现设备1所输出的再现信号。
用于估算的再现设备1例如包括光学拾取器2，用于再现来自作为可移动介质的光盘100的比特信息，并且包括前置放大器3，用于把由所述光学拾取器2所读取的信号转换为再现信号(RF信号)。
用于估算的再现设备1还包括用于使再现信号RF经受A/D转换的A/D转换器4，用于调整所述再现信号RF的波形以供PLL(锁相环)处理的均衡器5，以及用于再现来自所述再现信号RF的时钟CLK的PLL电路6。
在这种情况下，经由光学拾取器2和前置放大器3所获得的再现信号RF被A/D转换器4进行数字化采样(RF(采样的))。依照与信道比特同步的时钟CLK相同的计时来执行此采样，所述时钟CLK由PLL电路6再现。上述均衡器5对这种再现信号RF的采样信息执行波形整形操作。
用于估算的再现设备1向位于其之外的估算设备7提供由均衡器5所获得的再现信号RF以及由PLL电路6所获得的时钟CLK。
作为一个实施例，估算设备7是估算设备。估算设备7包括PRML(最大似然部分响应)解码器8(维特比检测器)和信号估算电路9。
PRML解码器8根据从相同再现设备1提供的时钟CLK通过根据从用于估算的再现信号RF来检测比特信息，由此获得二进制化的(binarized)信号DD。
依照所述实施例，信号估算电路9被配置为根据来自PRML解码器8和时钟CLK的输出(至少是二进制化的信号DD和再现信号RF(RFEQ))来计算估算值Pq，如稍后所述。
假定在下面描述中信号被记录在光盘100上以便满足D1约束(最小行程长度d＝1并且最短标记长度为2T)。另外，假定PRML目标响应(PRML类型)是PR(1，2，2，1)或PR(1，2，2，2，1)。
图2是用于示出在图1中所示出的估算设备7的内部配置的框图。
顺便提及，尽管未在图中示出，然而来自用于估算的再现设备1的时钟CLK被作为操作时钟而提供给在图2中所示出的PRML解码器8和信号估算电路9内的每个部分。
PRML解码器8包括：波形均衡器(EQ(PR))21，用于把信道响应均衡为目标响应；分支量度计算部件(BMC)22，用于计算来自均衡器21的输出的每个分支的分支量度；路径量度更新部件(ACS)23，用于接受分支量度，比较这些分支量度并且选择路径继而更新路径量度；和路径存储器更新部件(PMEM)24，用于依照关于所选路径的信息来更新路径存储器。
在图2中所示出的均衡器21的作用在于把信道响应均衡为目标响应PR(1，2，2，1)或PR(1，2，2，2，1)。目标响应并不限于此；例如在D2约束(最小行程长度d＝2并且最短标记长度为3T)的情况下，使用具有更长约束长度的目标。
由均衡器21根据均衡过程所产生的再现信号RF(RFEQ)被提供到分支量度计算部件22，并且还被提供到信号估算电路9内的延迟补偿电路34，稍后将要进行描述。
分支量度计算部件22根据来自均衡器21的再现信号RF值以及依照所使用的PRML类型所设置的每个参考级值来计算对应于每个分支的分支量度。
下面对维特比检测操作的描述将集中于在PR(1，2，2，2，1)中具有五抽头约束长度的例子。当存在D1约束(最小行程长度d＝1并且最短标记长度为2T)作为最小行程长度规则时，具有分支量度计算部件22、路径量度更新部件23和路径存储器更新部件24的PRML解码器8提供有10个状态，每个状态由四个比特和16个分支组成，其中每个分支由五个比特组成。这些分支产生遵照D1约束的状态之间的连接。
均由四个比特所组成的10个状态是被标识为10个比特串0000、0001、0011、0110、0111、1000、1001、1100、1110和1111的状态，所述比特串满足D1约束，即，要求零或一在均由四个比特所组成的16个比特串之间不会单独出现(不会在如上所述的四比特串的四个比特中间的两个比特中单独出现)的约束，其中所述16个比特串是0000、0001、0010、0011、0100、0101、0110、0111、1000、1001、1010、1011、1100 1101、1110和1111。
均由五个比特所组成的16个分支是被标识为16个比特串00000、00001、00011、00110、00111、01100、01110、01111、10000、10001、10011、11000、11001、11100、11110和11111的状态，所述比特串满足D1约束，即，要求零或一在均由五个比特所组成的32个比特串之间不会单独出现(不会在如上所述的五比特串的五个比特中间的三个比特中单独出现)的约束，其中所述32个比特串是00000、00001、00010、00011、00100、00101、00110、00111、01000、01001、01010、01011、01100、01101、01110、01111、10000、10001、10010、10011、10100、10101、10110、10111、11000、11001、11010、11011、11100、11101、11110和11111。
顺便提及，当目标响应是PR(1，2，2，1)时，提供了均由三个比特所组成的六个状态以及均由四个比特所组成的10个分支。所述分支产生遵照D1约束的状态之间的连接。
用于准备状态和分支的比特串的方法类似于用于依照PR(1，2，2，2，1)准备所述状态和分支的比特串的方法。
分支量度计算部件22计算上述16个分支的分支量度，并且把结果转送到路径量度更新部件23。
路径量度更新部件(ACS)23更新达到10个状态的路径的路径量度，并且把路径选择信息同时转送到路径存储器更新部件24。
路径存储器更新部件24更新达到上述10个状态的路径的路径存储器。在路径存储器中所存储的比特序列会聚于当重复路径选择时的可能序列。所述结果作为根据PRML解码器8所进行的比特检测的结果而被作为二进制化的信号DD输出。
在这种情况下，二进制化信号DD被提供到信号估算电路9内的最大似然路径产生电路32和第二路径产生电路33，稍后将对其进行描述，如图2所示。
路径存储器更新部件24更新达到上述10个状态的路径的路径存储器，并且由此获得关于最终剩下的可能路径(最大似然路径)的比特序列的信息以及关于下一可能路径(第二路径)的比特序列的信息。
向第一实施例中的路径存储器更新部件24提供路径选择结果输出部分24a以便输出关于最大似然路径和第二路径的比特序列的信息作为路径选择结果信息SP。
向信号估算电路9内的使能器31和第二路径产生电路33(稍后将要描述)提供由路径选择结果输出部分24a所输出的路径选择结果信息SP。
根据PRML解码器8的上述配置可以理解，按照PRML的比特检测方法是用于比较根据正确比特序列所获得的部分响应序列和再现信号RF之间的欧几里德距离(即，用于所述正确比特序列的路径量度)以及根据错误比特序列所获得的部分响应序列和所述再现信号RF之间的欧几里德距离(即，用于所述错误比特序列的路径量度)的幅度，保留更近的路径，即具有较小的路径量度的路径作为更可能的路径，并且提供在重复此操作之后最终幸存的路径(最大似然路径)作为检测结果的算法。
依照这种算法，在具有最小路径量度值的两个最近路径(假定两个最近路径是最大似然路径Pa和第二路径Pb)的路径量度之间的较大差异表明幸存路径更加可能，而在两个最近路径的路径量度之间的较小差异表明幸存路径不太可能，即很可能存在检测错误，其中所述两个最近路径是为了最终幸存路径所选择的候选物。这参考图16A和16B来进行描述。
图16A和16B是用于示出最大似然路径Pa、第二路径Pb和实际再现信号RF(PREQ)之间的关系的图。图中纵坐标轴上的值“+3，+2，+1，0，-1，-2，-3”表示依照PR(1，2，2，1)所假定的参考级的值。
在图中所示出的最大似然路径Pa和第二路径Pb可以被认为是用于与再现信号RF进行最终比较的两个路径。即，把最大似然路径Pa的路径量度值和第二路径Pb路径量度值相互比较，并且把具有较小路径量度值的路径选择为幸存路径。
顺便提及，为了确认，路径量度是欧几里德距离的和，即，在再现信号RF的采样值和在最大似然路径Pa(或第二路径Pb)的相应计时中所获得的各自值之间的分支量度的和，其中所述采样值是在由图16A和16B的黑点所表明的各自采样计时中所获得的值。
图16A和图16B之间的比较表明在图16A的情况下，最大似然路径Pa和再现信号RF之间的欧几里德距离足够接近，而第二路径Pb和所述再现信号RF之间的欧几里德距离足够远。即，最大似然路径Pa的路径量度值足够小，而第二路径Pb的路径量度值足够大。由此，可以确定在这种情况下，作为检测路径的最大似然路径Pa是更可能的路径。
另一方面，在图16B中，与图16A相比较，增加了在最大似然路径Pa和再现信号RF之间的欧几里德距离，并且第二路径Pb和所述再现信号RF之间的欧几里德距离更近。即在这种情况下，最大似然路径Pa的路径量度值比在图16A中要大，而第二路径Pb的路径量度值比在图16A中要小。因此，在这种情况下减小了最大似然路径Pa作为检测路径的可能性。换句话说在这种情况下，增加了第二路径Pb作为另一路径的可能性，并且因而增加了第二路径Pb是最大似然路径的可能性。从而，很可能错误地检测作为最大似然路径Pa的检测路径，而不是检测被示为第二路径Pb的路径。
因而，当最大似然路径Pa的路径量度值足以小于第二路径Pb的路径量度值时，可以确定更加可能的比特检测得以执行。另一方面，由于最大似然路径Pa的路径量度值变得更大，而第二路径Pb的路径量度值变得更小，所以可以确定作为最大似然路径Pa的检测路径很可能是错误路径。
可以借助最大似然路径Pa的路径量度值和第二路径Pb的路径量度值之间的差异(即量度差异)来估算当使用PRML方法时的检测准确度(再现信号质量)。
在本实施例中，这种量度差异(被标示为MD)被如下定义。
[方程式2]
MD = &Sigma; i ( PB i - R i ) 2 - &Sigma; i ( PA i - R i ) 2
其中PBi、PAi和Ri表示在同一采样计时中第二路径Pb、最大似然路径Pa和再现信号RF的各自值。
即，在这种情况下，量度差异MD被定义为通过从第二路径Pb的路径量度值中减去最大似然路径Pa的路径量度值而获得的值。
当在上述方程式右边的最大似然路径Pa的路径量度值是零时，即当最大似然路径Pa和再现信号RF彼此完全相符时，量度差异MD具有最大值。即，此量度差异MD是用于表明量度差异MD的值越大、检测准确度越高(即，信号质量越好)的信息。
上述图16A和16B表明当最大似然路径Pa和再现信号RF彼此完全相符时，第二路径Pb的路径量度是最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离。从而，如上所述的量度差异MD的最大值是最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离的值。
当最大似然路径Pa的路径量度值和第二路径Pb的路径量度值是相同的值时，量度差异MD的最小值是零。即，当在图16A和16B的情况下再现信号RF位于最大似然路径Pa和第二路径Pb正中间时，获得量度差异MD的最小值。即，量度差异MD的零值表明最大似然路径和第二路径同样是可能的，并因而表明最可能出现错误。
因而，在本实施例情况下的量度差异MD是这样一种信息，其用于表明当量度差异MD变得更接近于最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离的值(最大值)时，检测准确度越高，并且反过来表明当所述量度差异MD变得更接近于零(最小值)时，检测准确度越低并且更可能出现错误。
因而可以根据最大似然路径Pa的路径量度值和第二路径Pb的路径量度值之间的差异值，诸如借助上述方程式2所获得的量度差异MD，来估算PRML解码器8中的错误出现率。
传统上，通过获得例如量度差异MD值(如最大似然路径Pa的路径量度值和第二路径Pb的路径量度值之间的差异)的偏差值之类的统计信息来估算错误率。
当使用PRML方法时，在一定程度上限制了最大似然路径和第二路径之间的差异类型(错误类型)，其实际上可以构成检测错误。
其例子包括一比特错误，其中把第二路径的比特序列类型的边缘相对于最大似然路径比特序列类型移动对应于一比特的量，并且包括作为最短标记的2T标记的消失所引起的两比特错误。
实际上作为使用PRML解码来进行光盘再现的初期阶段中的错误而出现的错误类型基本上被100％地限制为一比特错误。因此可以通过只为作为唯一错误类型的一比特错误获得的量度差异的偏差值来适当地估算信号质量。
然而，随着近来光盘记录密度的进一步增加，可以作为实际错误出现的错误类型不限于单个类型，并且有多个类型已经开始促使出现错误。
因而，当像在传统情况中那样只获得单个错误类型的偏差值时，不考虑其它错误类型的作用，由此可能无法获得适当的信号质量估算指数。
特别是当一种错误类型对错误的作用并不占主导地位并且各自错误类型对总错误率的作用比率彼此相符时，更难于获得适当的信号质量估算指数。
据此，当各个错误类型对总错误率的作用(contribution)比率可以彼此相符时，考虑依照所述错误类型的作用比率，利用被分配给每种错误类型的量度差异MD的偏差值的权重来估算总错误率。
然而，如上所述，这种方法要求使用如在上述方程式1中所涉及的平方计算、平方根计算等等的复杂计算。因此难于以简单的配置来实现此方法。
另外，上述方法要求在估算总错误率时确定每种错误类型对总错误率的作用比率(Ak)。这也妨碍了计算的简化性。
据此，本实施例使用下述方法来实现估算指数，所述估算指数适当地反映了每种错误类型的作用比率，并且即使当各个错误类型对总错误率的作用比率可以彼此相符时也能够利用更简单的配置来与总错误率较好地相关。
首先，图3示出了彼此具有不同欧几里德距离的错误类型的量度差异MD的分布的例子。顺便提及，在此图中，纵坐标轴表明采样频率，而横坐标轴表明量度差异MD值。
假定在图3中，例如主要有三种错误类型1到3来实际促使出现错误，并且图3示出了三种错误类型的量度差异MD的分布的例子。
例如，在图3中，被标示为MD1的分布是对应于所谓的一比特错误的错误类型1的量度差异MD的分布，其中最大似然路径Pa的比特序列中的不同比特的数目与第二路径Pb的比特序列中的相比是一。被标示为MD2的分布例如是对应于所谓的两比特错误的错误类型2的量度差异MD的分布，所述两比特错误是由最短标记等的移动所引起的。被标示为MD3的分布例如是对应于三比特错误的错误类型3的量度差异MD的分布。
顺便提及，通过把三个分布MD1到MD3布置在彼此之上来表示在图3中被标示为“整个MD”的分布。
在这种情况下，如上所述最大似然路径的不同比特的数目与第二路径的相比不同，由此最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离在错误类型1到3中也不同。
可以通过获得在由各个路径所跟踪的值之间的差的平方继而获得所述差的平方的和来计算最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离。
从而在这种情况下，在相同的采样计时中设PAi和PBi分别为最大似然路径Pa和第二路径Pb中的值，可以由以下方程式来表示每种错误类型k中的欧几里德距离dk 2
[方程式3]
d k 2 = &Sigma; i ( PA i - PB i ) 2
在量度差异MD的分布是高斯分布的假设下，每个分布的平均值是错误类型k中最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离dk 2的值。即，因而假定量度差异MD的分布是高斯分布，所述分布的平均值应当是最好信号质量时的量度差异MD的值。依照用于计算量度差异MD的上述方程式2，在最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离的值是最好信号质量时量度差异MD的值。
在这种情况下，错误类型1中的最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离被表示为欧几里德距离d1 2；错误类型2中的最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离被表示为欧几里德距离d2 2；并且错误类型3中的最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离被表示为欧几里德距离d3 2。
参考图3，该图示出了最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离dk 2依照d1 2、d2 2和d3 2的次序或依照错误类型1(MD1)、错误类型2(MD2)和错误类型3(MD3)的次序增加，依照所述次序，第二路径Pb(所述第二路径Pb的比特序列)相对于最大似然路径Pa(所述最大似然路径Pa的比特序列)的不同比特数目增加。
还可以理解的是，量度差异MD的值超过零(小于零)的比率，即出现检测错误的比率依照错误类型1(MD1)、错误类型2(MD2)和错误类型3(MD3)的次序降低，依照所述次序，欧几里德距离dk 2增加，即依照所述次序不同比特的数目增加，而且相应地降低了对总错误率的作用比率。换句话说，可以理解依照错误类型3(MD3)、错误类型2(MD2)和错误类型1(MD1)的次序增加了对总错误率的作用比率。
为了确认，在由图3中横坐标轴所表明的量度差异MD值为零的部分，根据先前对量度差异MD的描述应当理解的是，最大似然路径Pa的路径量度值等于第二路径Pb的路径量度值，由此检测错误概率最高。
在量度差异MD的值超过零(小于零)的部分表示实际的检测错误。此部分不能在PRML中被观察到。即，当量度差异MD值由此超过零并变为负值时，意味着第二路径Pb的路径量度值小于最大似然路径Pa的路径量度值，因为根据先前描述的理解，PRML检测方法检测具有最小路径量度值的路径作为最大似然路径，因而量度差异MD值不可能变为负值。从而，实际上不能观察到此检测错误部分。
因而，由于在PRML中实际上不能观察到所述检测错误部分，所以通常获得量度差异(在第二路径Pb的路径量度值和最大似然路径Pa的路径量度值之间的差异)的偏差值，并且如上所述根据所述偏差值来估算错误率。为了获得这种偏差值，要求平方计算、平方根计算等，以致必然会使配置复杂化。
据此，本实施例根据以下原理来获得估算值以免在这方面使配置复杂化。
图4作为用于解释在本例中使用的方法的辅助图示出了在错误类型k中量度差异MD的分布(MDk)。
顺便提及，在此图中，如在图3中一样，纵坐标轴表明采样频率，而横坐标轴表明量度差异MD值。
如图4所示，本实施例通过设置量度差异MD值的预定阈值(Th_k)并且确定出现量度差异MD值小于所述阈值的频率(Fk)来估算错误率。
可以理解的是，出现量度差异MD值小于阈值Th_k的频率(Fk)与其中量度差异MD＜0(比特差错率bER)的部分有关。
特别的是，与图4相比较，如图5A所示，例如当随降级的信号质量而增加比特差错率bER时的分布MDk具有更延伸的底部。与图4相比较，相应地增加了上述出现频率Fk(在图中部分Fk的区域)。即，随着比特差错率bER的增加，出现频率Fk也增加了。
另一方面，与图4相比较，当随改进的信号质量而降低比特差错率bER时，分布MDk如图5B所示具有更尖锐的形状。在这种情况下，也降低了出现频率Fk。因而，出现频率Fk的值随着比特差错率bER的降低而降低。
因而可以理解，可以借助量度差异MD值小于阈值Th_k出现的频率(Fk)来获得与比特差错率bER相关的指数。
依照上述方法，可以只对于一种错误类型k获得与比特差错率bER相关的适当信号估算指数。另一方面，本实施例假定总错误率包括彼此不同的多种错误类型k的作用。
特别的是，在这种情况下，对于多种错误类型k中的每种错误类型来说，都需要把量度差异MD值与上述阈值Th_k相比较。此时，如果对于所有错误类型k把量度差异MD值与上述阈值Th_k相比较，那么就反映多种错误类型k的每种错误类型的作用而言，无法依照这种方式来估算比特差错率bER。
因而在本实施例中，在估算错误率时，通过把每种错误类型k中的欧几里德距离dk 2除以公共值所获得的单个阈值Th_k(Th_1，Th_2和Th_3)被设置为上述阈值Th_k。然后对于每种错误类型k，计数小于单个阈值Th_k的量度差异MD值的数目(出现频率)。
例如在本实施例中，所述公共值被设置为二，并且在每种错误类型k中的欧几里德距离dk 2值的1/2被设置为阈值Th_k。
图6示出了对于在图3中所示出的每种错误类型k(k＝1到3)中量度差异MD的分布MD1到MD3来说，如上所述对于每种错误类型k所设置的阈值Th_k(Th_1，Th_2和Th_3)和小于阈值Th_k的采样出现的频率Fk(F1到F3)之间的关系。
如图6所示，在这种情况下，阈值Th_1到Th_3是错误类型1到3中各个欧几里德距离的1/2，由此把1/2 d1 2、1/2 d2 2和1/2 d3 2设置为阈值Th_1到Th_3。
因而，对于每种错误类型k通过把每种错误类型中的欧几里德距离dk 2除以公共值所获得的值设置为单个阈值Th_k意味着：根据欧几里德距离dk 2的1/2的共用判断准则来获得采样在每个分布MD1到MD3中出现的频率。
因而，对于每个分布MD1到MD3而言，获得用于表示检测错误的1/2和更多偏差的出现频率。
因而，关于量度差异MD值小于阈值Th_k的出现频率的信息可以反映错误类型k对总错误率的作用比率，其中对于每种错误类型k获得所述信息。
根据图6还可以理解的是，该图示出了依照MD1、MD2和MD3的次序降低小于阈值Th_k的采样出现频率(F1、F2和F3)，依照所述次序降低了作用比率。
因而当对于各个错误类型k所获得的出现频率F1、F2和F3反映各个错误类型k的作用比率时，可以通过把出现频率F1、F2和F3的值简单相加来获得与总错误率相关的估算指数。
因而在本实施例中，设置通过把每种错误类型k中的欧几里德距离dk 2除以公共值所获得的单个阈值Th_k(Th_1，Th_2和Th_3)，对于每种错误类型k来说，计数量度差异MD值小于单个阈值Th_k的数目(出现频率)，并且获得所述数目的和。由此可以获得用于反映每种错误类型k对总错误率的作用比率、并且与所述总错误率较好相关的估算指数。
因而依照本实施例所获得的估算指数以下被称作估算值Pq。
为了确认，当作为关于如上所述出现频率的和的信息的依照实施例的估算值Pq可以通过除以量度差异MD的采样总数的值而被转换为概率信息时，不必要求包括这种除以采样总数的计算。例如，当将在多个光盘100上执行估算并且要采样的量度差异MD的数目被预先设置为公共值时，如上所述作为出现频率的简单总和的估算值Pq可以被用作每个盘片100的信号质量估算指数，这是因为所述估算值Pq可以被视为在相同的估算基础上所获得的数值。
接下来返回到图2，将描述用于按照上述方法依照本实施例来计算估算指数的信号估算电路9的配置。
图2中的信号估算电路9包括：使能器31，用于根据路径选择结果信息SP来输出使能信号；最大似然路径产生电路32和第二路径产生电路33，用于产生最大似然路径Pa和第二路径Pb；延迟补偿电路34，用于补偿来自PRML解码器8的再现信号RF(RFFQ)的延迟；欧几里德距离计算电路35，用于根据所述最大似然路径Pa和第二路径Pb来计算欧几里德距离dk 2；和量度差异计算电路36，用于根据所述最大似然路径Pa、第二路径Pb和来自所述延迟补偿电路34的再现信号X来计算量度差异MD。
信号估算电路9还包括：阈值设置电路37，用于通过把欧几里德距离计算电路35所计算的欧几里德距离dk 2除以公共值来产生阈值Th_k；比较器38，用于把所述阈值Th_k和量度差异MD互相比较；计数器39，用于依照所述比较器38的比较结果来执行计数操作；采样计数测量电路40，用于根据来自使能器31的使能信号来测量采样的数目；和估算值产生电路41，用于根据所述计数器39和采样计数测量电路40的计数值来产生估算值Pq。
使能器31被提供以便只在预先设置的预定多种错误类型k时操作每个部分，并且由此实现用于防止其中混有其它错误类型的采样的控制功能。
使能器31确定最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的关系是否对应于根据路径选择结果信息SP所预先设置的预定多种错误类型k之一，所述路径选择结果信息SP从先前所描述的PRML解码器8的路径存储器更新部件24中的路径选择结果信息输出部分24a中输出。使能器31依照确定的结果来输出使能信号。
如先前所描述的那样，在路径存储器更新部件24中的路径选择过程中获得最大似然路径Pa和第二路径Pb的比特序列的信息。据此，在这种情况下，PRML解码器8中的路径存储器更新部件24具有路径选择结果输出部分24a，用于向信号估算电路9提供最大似然路径Pa和第二路径Pb中各个比特序列的信息作为路径选择结果信息SP。
使能器31比较作为路径选择结果信息SP的、最大似然路径Pa和第二路径Pb的比特序列的信息。使能器31由此可以确定最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的错误类型是否对应于预先设置的预定错误类型之一。
使能器31中的这种确定过程例如可以按照以下方法来实现。
例如，在使用PR(1，2，2，2，1)时，由最短标记移动所引起的两比特错误的情况下，两个路径(即最大似然路径Pa和第二路径Pb)的比特序列中的第五比特和第七比特彼此不同，并且两个路径的比特序列中除第五比特和第七比特之外的第一到第十一比特至少彼此相符。因而，可以依照错误类型来识别其中所述比特彼此相符或不相符的比特位置。据此，可以根据依照所关心的预定错误类型而识别的比特位置值是彼此相符还是不相符的确定结果，来确定第二路径Pb的比特序列相对于最大似然路径Pa的比特序列的错误类型是否是所关心的预定错误类型。
只有当最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，使能器31才输出使能信号。由此使能器31激活被提供有使能信号的每个部分。
尽管未在图中示出，然而，所述使能信号被提供给信号估算电路9内的每个部分。即，依照这种配置，只有当第二路径Pb相对于最大似然路径Pa的错误类型是所关心的类型时才激活每个部分。从而，当所述错误类型并非所关心的时，可以禁止用于计算估算值Pq的操作。换句话说，可以防止并非所关心的错误类型的采样混在估算值Pq的计算中。
顺便提及，在这种情况下足以根据欧几里德距离d2和最大似然路径Pa与第二路径Pb的量度差异MD来禁止比较结果，所述最大似然路径Pa和第二路径Pb具有在计算估算值时所反映的并非所关心的错误类型。因此基于此想法，当至少向比较器38提供使能信号时实现该目标。
向最大似然路径产生电路32提供二进制化信号DD以作为PRML解码器8的比特检测结果。最大似然路径产生电路32通过依照用于PRML解码器8中的PRML类、使用预定系数(在这种情况下是(1，2，2，1)或(1，2，2，2，1))来对二进制化的信号DD执行卷积运算，由此来再现码间于扰。最大似然路径产生电路32由此产生最大似然路径Pa作为二进制化的信号DD的部分响应序列。
向欧几里德距离计算电路35和量度差异计算电路36提供所产生的最大似然路径Pa。
第二路径产生电路33根据来自上述路径选择结果信息输出部分24a的二进制化信号DD和路径选择结果信息SP来产生第二路径Pb。即，第二路径产生电路33通过对路径选择结果信息SP中所包括的第二路径Pb的比特序列的信息执行与上述最大似然路径产生电路32类似的操作来产生第二路径Pb作为部分响应序列。
还向欧几里德距离计算电路35和量度差异计算电路36提供第二路径Pb。
欧几里德距离计算电路35被提供有最大似然路径Pa和第二路径Pb，并且计算所述最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的欧几里德距离dk 2。
特别地是，在相同的采样计时内分别设PAi和PBi为最大似然路径Pa和第二路径Pb中的值，欧几里德距离计算电路35按照先前所示出的方程式3来执行计算。
量度差异计算电路36被提供有最大似然路径Pa和第二路径Pb，并且经由延迟补偿电路34被提供有再现信号RF(PREQ)。
在这种情况下，延迟补偿电路34使再现信号RF(PREQ)与最大似然路径Pa和第二路径Pb的计时同步，并且向量度差异计算电路36输入再现信号RF(PREQ)(图2中的X)。
量度差异计算电路36根据最大似然路径Pa、第二路径Pb和再现信号RF(X)来计算先前所描述的量度差异MD。特别的是，在相同的采样计时内设PBi、PAi和Ri为第二路径Pb、最大似然路径Pa和再现信号RF(X)的各自值，量度差异计算电路36按照先前所示出的方程式2来执行计算。
阈值设置电路37被提供有来自欧几里德距离计算电路35的欧几里德距离dk 2的值，以便通过把所述欧几里德距离dk 2乘以预先设置的预定系数(在这种情况下为1/2)来产生阈值Th_k。即，由此设置通过把每种错误类型k中的欧几里德距离dk 2除以公共值所获得的单个阈值Th_k(Th_1，Th_2和Th_3)。
比较器38被提供有由量度差异计算电路36所计算的量度差异MD值以及由阈值设置电路37所产生的阈值Th_k。只有当MD＜Th_k时，比较器38才在随后的阶段中增加计数器39的值。
作为比较器38和计数器39操作的结果，可以获得每种错误类型k中量度差异MD值小于阈值Th_k的总数(出现频率)的信息。
在使能信号分支之后，采样计数测量电路40被提供有来自使能器31的使能信号。采样计数测量电路40测量提供的所述使能信号的次数。作为采样计数测量电路40这种操作的结果，可以计数所关心的预定多种错误类型的量度差异MD的采样总数。
估算值产生电路41根据计数器39的计数值和来自采样计数测量电路40的采样总数值来产生估算值Pq。
在这种情况下，估算值产生电路41被配置为当采样总数值变为预定值m时输出计数器39的值作为估算值Pq。
利用这种配置，可以使将在估算多个光盘100的过程中被采样的量度差异MD值的总数是如预定值m的公共值。即，由此，如上所述的对于多个光盘100所计算的估算值Pq可以被视为基于与其相同基础的估算指数。
顺便提及，在当量度差异MD的总数＜阈值Th_k来把估算值Pq转换为概率信息时，当来自采样计数测量电路40的采样数目值变为预定值m时，足以输出通过把计数器39的值除以上述采样总数(m)所获得的值。
如上所述，依照本实施例可以根据估算设备7的配置理解的是，可以借助非常简单的配置来获得依照实施例的估算值Pq，所述估算值Pq较好地与总错误率相关，所述简单配置在这种情况下只计数为每种错误类型k所获得的“MD＜阈值Th_k”的采样数目，而不要求使用在获得诸如常规偏差值等的统计指标中所涉及的平方计算、平方根计算等任何复杂的计算。
另外，没有了确定每种错误类型k的作用比率的麻烦，这也简化了计算。
因而依照本实施例，当多种错误类型促使出现错误时，可以借助非常简单的配置来计算估算指数，所述估算指数适当地反映了每种错误类型对总错误率的作用比率并且与所述总错误率较好地相关。
<第二实施例>
接下来将描述本发明的第二实施例。
图7是用于示出依照第二实施例的估算设备7的内部配置的框图。
虽然在上述第一实施例中，用于表明实际路径选择结果的路径选择结果信息SP涉及识别最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的错误类型，然而第二实施例根据类型表来识别错误类型。
顺便提及在图7中，由相同的附图标记来标识在第一实施例中已经描述的部分，并且省略对该部分内容的描述。描述主要只由差异之处构成。
在这种情况下，在PRML解码器8中，省略了在路径存储器更新部件24中所提供的路径选择结果输出部分24a。
信号估算电路9具有在图7中所示的类型检测电路和类型表50。类型检测电路所涉及的类型检波电路和类型表被整体地示为类型检测电路和类型表50。
类型检测电路和类型表50中的类型表与在计算估算值Pq时所关心的预定多种错误类型一致，存储当错误彼此相关联地发生时所假定的最大似然路径Pa和第二路径Pb的比特序列的类型。
类型检测电路把如图7中所输入的二进制化信号DD的值与在类型表中存储的最大似然路径Pa的比特序列值相比较，以便确定这些值是否彼此相符。
当类型检测电路确定二进制化信号DD与所存储的最大似然路径Pa的比特序列相符时，所述二进制化信号DD是预定的多种错误类型之一中的最大似然路径Pa。据此，类型检测电路向第二路径产生电路33提供了在类型表中与二进制化信号DD相关联地存储的第二路径Pb的比特序列的类型，如在图7中所示出的第二类型P2。
由于提供了第二路径Pb的比特序列的信息作为第二类型P2，所以在这种情况下，第二路径产生电路33还可以产生所述第二路径Pb。
借此，响应于对二进制化信号DD与如上所述存储的最大似然路径Pa的比特序列相符的确定，类型检测电路输出使能信号以用于激活信号估算电路9内的每个部分。
因而，同样在这种情况下，只有当所述错误类型是所关心的错误类型时，才执行用于计算估算值的操作。即，可以禁止在计算估算值Pq时反映根据量度差异MD和最大似然路径Pa与第二路径Pb的欧几里德距离dk 2所比较的结果，其中所述最大似然路径Pa和第二路径Pb具有并不关心的错误类型。
因而，在第二实施例中，由于预先存储了在所关心的错误类型中所假定的最大似然路径Pa和第二路径Pb的比特序列的类型，所以假定当所存储的最大似然路径Pa的比特序列的类型与二进制化信号DD的类型相符时，最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的错误类型是所关心的错误类型。另外，同时可以获得与最大似然路径Pa相关联的第二路径Pb的比特序列的信息。
当路径选择结果信息SP被用在上述第一实施例中时，可以根据在路径存储器更新部件24内所获得的最大似然路径Pa和第二路径Pb的比特序列的信息来可靠地确定实际上是否获得了构成设置错误类型的最大似然路径Pa和第二路径Pb。另一方面，在使用类型表的第二实施例中，实际上并没有确认最大似然路径Pa和第二路径Pb之间的关系是否对应于所关心的错误类型，由此，就这方面而言，可靠性可能会降级。
然而，因为可以省略如上所述用于输出路径选择结果信息SP的路径选择结果输出部分24a，所以使用类型表的方法具有消除了对修改PRML解码器8的需要的优势。
<第三实施例>
至此假定在PRML解码器8中设置参考级的固定值，已经描述了第一实施例和第二实施例。即，假定对应于所使用的PR类型的固定值被设置为用于分支量度计算的参考级值，已经描述了第一实施例和第二实施例。
然而，近来用于依照再现信号来动态改变参考级的自适应类型的维特比技术已经被提出并开始被用为使用这种固定参考级的维特比检测器的改进技术。
据此，第三实施例提出一种估算设备7的配置，其对应于使用这种自适应类型的维特比检测器的配置的情况。
首先将参考图9A和9B来描述这种自适应类型的维特比技术的概述。
图9A和9B示出了当例如PR(1，2，2，1)被用为部分响应类型时、在维特比检测器(PRML检测器8)中所设置的参考级和再现信号(眼形图)之间的关系。
图9A示出了在标记长度的再现信号中的幅度级是PR类型中所期望的理想级的情况，其中所述标记长度分别对应于在维特比检测器所使用的PR中的参考级(图中的R-Lva到R-Lvg)。
另一方面，图9B示出了对于最短标记长度的再现信号无法获得足够幅度的情况，例如特别是当增加了记录介质的记录密度时的情况。
在这种情况下，将与最短标记长度一致设置的每个参考级(在图9B中由虚线所表示的参考级R-Lvc和参考级R-Lve)变为相对于理想信号幅度级的移位值。因而，获得与PR中所期望的理想波形不同的再现信号波形，并且相应地移动参考级。因此，在根据所述参考级计算的分支量度中出现错误。由此，在维特比检测器的检测结果中也可能导致错误。
据此，自适应类型的维特比检测技术依照实际的再现信号来产生参考级，并且把所述参考级用于分支量度计算以便抑制在比特检测结果中的错误。
图8对应于其中引入这种自适应类型的维特比技术的情况示出了在依照第三实施例的估算设备7内的配置。
顺便提及，同样在图8中，由相同的附图标记来表示图1中已经描述的部分，并且省略对该部分内容的描述。
在这种情况下，估算设备7具备位于PRML解码器8内的自适应类型参考级产生电路60。
自适应类型参考级产生电路60根据如上所述的来自均衡器21的再现信号RF以及来自路径存储器更新部件24的二进制化信号DD来产生将在分支量度计算部件22中设置的参考级数据R-Lva到R-Lvx。
特别的是，在这种情况下，自适应类型参考级产生电路60具有依照参考级的数目(a到x)来配置的x个低通滤波器，其中与所使用的PR类相一致地来设置参考级的数目。再现信号RF的值被依照二进制化信号DD的类型划分并且被输入到这些低通滤波器，借此为每个参考级平均所述再现信号RF的值。把结果作为参考级数据R-Lva到R-Lvx来输出。
如上所述，自适应类型的维特比技术为每个参考级(R-Lva到R-Lvx)划分再现信号RF的值，为各个参考级计算平均值，并且获得这些平均值作为实际上要设置的参考级数据R-Lva到R-Lvx。作为这种操作的结果，在图9B的上述例子中的参考级R-Lvc和R-Lve例如被改变为由依照实际再现信号RF的波形的各个粗线表示的级，所述级被改变为相应波形分量的振幅级的平均值。由此可以设置适于实际再现信号RF的参考级。
由于可由此获得适于实际再现信号RF的参考级数据R-Lv，所以即使当没有获得PR类中所期望的理想再现信号RF时，也可以获得正确值作为在分支量度计算部件22中所计算的分支量度。因而，可以确保二进制化信号DD的可靠性。
顺便提及，虽然图9A和9B图示了其中减小最短标记的幅度的情况，然而存在例如由于不对称性而无法获得理想再现信号RF的情况。同样在这种情况下，上述自适应类型参考级产生电路60操作以便依照实际再现信号RF来改变参考级数据R-Lv的值，以便遵循所述实际再现信号RF。因此，可以设置被调整到再现信号RF的各个振幅级的参考级。即，可以处理这种不对称性以便确保二进制化信号DD的可靠性。
顺便提及，例如在第3033238号日本专利中也描述了用于实现这种自适应类型的维特比检测方法的配置。
在使用这种自适应类型的维特比检测方法的情况中，当在上述实施例中所提供的最大似然路径产生电路32和第二路径产生电路33是依照其用于信号估算电路9中产生最大似然路径Pa和第二路径Pb的配置来提供时，无法正确地产生所述最大似然路径Pa和第二路径Pb。
特别的是，在上述实施例中所提供的最大似然路径产生电路32和第二路径产生电路33分别响应于二进制化信号DD和第二路径Pb的比特序列信息的输入、使用对应于在PRML解码器8中所使用的PR类的固定系数((1，2，2，1)或(1，2，2，2，1))来再现最大似然路径Pa和第二路径Pb，以作为部分响应序列。然而，在自适应类型的维特比中，参考级并不是固定的而是如上所述依照再现信号来改变。因而，当使用这种固定系数时，无法适当地再现路径信息。
据此，依照第三实施例的信号估算电路9具有最大似然路径产生电路61和第二路径产生电路62，其被配置为根据从自适应类型参考级产生电路60输入的参考级数据R-Lva到R-Lvx来分别再现最大似然路径Pa和第二路径Pb。
最大似然路径产生电路61具备二进制化信号DD以及作为对应于在PRML解码器8中各个分支的值的自适应类型的参考级数据R-Lva到R-Lvx。
最大似然路径产生电路61检查向其输入的二进制化信号DD以便确定对应于所述二进制化信号DD的比特序列的分支。
然后，最大似然路径产生电路61选择对应于所确定分支的参考级R-Lva到R-Lvx之一并且输出所述参考级。通过每次执行此操作，最大似然路径产生电路61可以再现通过处理自适应类型的参考级数据R-Lva到R-Lvx的值中相对于固定参考级值的改变所获得的、适当的最大似然路径Pa。
同样在这种情况下，所产生的最大似然路径Pa的信息被提供到欧几里德距离计算电路35和量度差异计算电路36。
第二路径产生电路62与最大似然路径产生电路61一样被提供有参考级数据R-Lva到R-Lvx，还被提供有来自路径选择结果输出部分24a的路径选择结果信息SP。
第二路径产生电路62通过根据参考级数据R-Lva到R-Lvx和路径选择结果信息SP中所包括的第二路径Pb的比特序列的信息、来执行与上述最大似然路径产生电路32类似的操作，由此产生第二路径Pb。特别的是，第二路径产生电路62每当检查第二路径Pb的比特序列的信息以便确定对应于所述比特序列的分支时，并且选择并输出对应于所确定分支的参考级R-Lva到R-Lvx之一时执行操作。由此第二路径产生电路62可以再现通过处理自适应类型的参考级数据R-Lva到R-Lvx的值中相对于固定参考级值的改变所获得的、适当的第二路径Pb。
第二路径Pb的信息还被提供到欧几里德距离计算电路35和量度差异计算电路36。
利用上述配置，即使当引入自适应类型的维特比技术时，也可以产生适当的最大似然路径Pa和适当的第二路径Pb，并且像在第一实施例中那样，根据所述最大似然路径Pa和第二路径Pb来计算估算值Pq。
<第四实施例>
图10示出了依照第四实施例的估算设备7的配置。
第四实施例使用了为如第三实施例所述的自适应类型维特比所准备的配置，并且使用了如第二实施例中的类型表来确定所关心的错误类型。
由于在依照第四实施例的估算设备7中省略了路径存储器更新部件24中的路径选择结果输出部分24a，并且作为替代，在依照第四实施例的估算设备7中提供了类似于上述第二实施例中所使用的类型检测电路和类型表50，所以根据依照第三实施例的估算设备7来改变依照所述第四实施例的估算设备7。
在这种情况下，第二路径产生电路62被提供有在类型检测电路和类型表50中根据二进制化信号DD所读取的第二类型P2的信息。在这种情况下，第二路径产生电路62还可以根据第二类型P2和自适应类型参考级数据R-Lva到R-Lvx、依照相对于理想值所改变的参考级数据R-Lva到R-Lvx来产生适当的第二路径Pb。
<第五实施例>
上述实施例获得估算值Pq，所述估算值Pq是每种错误类型k的采样MD＜Th_k的数目的总和，信号质量估算指数与总错误率较好地相关。然而，这种估算值Pq是只与总错误率相关的指数，并不表明比特差错率bER本身。
据此，第五实施例根据估算值Pq来计算整个比特差错率bER的值。
返回到先前所描述的图4并且重新考虑依照该实施例的估算值Pq的原理，所述估算值Pq对应于量度差异MD的出现频率，以致0≤MD＜阈值Th_k，如在图中由Fk区域部分所表示的那样。比特差错率bER对应于其中MD＜0的E区域部分。
当计算估算值Pq的值时，得知图4中分布MDk的Fk区域部分。从而可以理解的是，当可以定义分布MDk中的Fk和E区域部分之间的关系时，可以根据估算值Pq来获得比特差错率bER。
当作为在图4中所示的分布MDk的平均值的欧几里德距离dk 2的值被替换为零，并且量度差异MD的阈值Th_k的值被替换为X时，可以如图11中所示那样来表示所述分布MDk中的元素之间的关系。
在图11中，由于在本实施例中阈值Th_k＝1/2dk 2，所以当如上所述作为分布MDk的平均值的欧几里德距离dk 2被替换为零并且阈值Th_k被替换为X时，由图4中的MD＝0所表示的检测错误边界部分变为2X。与照此把阈值Th_k改变为X并且把MD＝0的部分改变为2X相一致，在图4中被标示为Fk的部分(即Pq)被表示为SX，并且其中MD＜0被标示为E的部分(即，bER)被表示为S2X，如图11所示。
当如图11所示来标示分布MDk、阈值Th_k和检测错误部分(MD＝0)的平均值元素时，可以使用误差函数(补余误差函数)erfc按照以下方程式4来定义区域SX(Fk)和S2X(E)之间的关系，其中上述X作为一个参数。
[方程式4]
{Pq，bER}＝{A×erfc(X)，A×erfc(2X)}
(X＞0，A＝常数)
补余误差函数erfc可以由以下方程式5来表示。
[方程式5]
erfc ( x ) = 2 &pi; &Integral; x &infin; exp ( - t 2 ) dt
由于可以定义作为依照实施例的估算值Pq的SX(Fk)和作为比特差错率bER的S2X(E)之间的关系，所以可以根据所述估算值Pq来正确地估算所述比特差错率bER。
特别地是，对于在此情况下A和X作为两个变量而言，作为正态分布幅度参数的值A是未知的，并因而可以被暂时设置为值α。利用A＝α，值X依照预定增量改变，例如依照增量0.1改变，并且计算A×erfc(X)和A×erfc(2X)的值，其中X用X＝0.1，0.2，0.3...来替换。
然后，如图12所示，例如可以绘制当用X＝0.1，0.2，0.3...替换时、估算值Pq和比特差错率bER之间的关系。根据此结果，可以表示估算值Pq和比特差错率bER之间的关系。
然而，幅度参数A的值在此阶段中保持是未知的。因此，除非无法确定此值，否则无法适当地定义估算值Pq和比特差错率bER之间的关系。
对于幅度参数A的值来说，需要根据获得用于光盘100的估算值Pq来执行相应的配置，所述光盘100的比特差错率bER预先是已知的。
即，在上述描述中把值A设置为确定值α。然而，值A也会被改变，并且计算A×erfc(X)和A×erfc(2X)的值。然后，获得如图12所示的多条曲线(即，在Pq和bER之间的一致性)。识别这些曲线中的某一曲线，其中可获得如上所述预先已知的比特差错率bER值和为光盘100所获得的估算值Pq之间的关系。确定在此时设置的值A。
当由此确定了估算值Pq和比特差错率bER之间的正确关系并且一致性关系被存储在例如ROM之类的存储装置中时，可以根据在所述存储装置中所存储的内容把所计算的估算值Pq正确地转换为比特差错率bER。
图13示出了利用当由上述过程执行实际适应时在估算值Pq和比特差错率bER之间的一致性(图中的曲线)间的关系和为多个光盘100所获得的估算值Pq和所述多个光盘100的比特差错率bER之间的关系所进行的实验结果，其中预先已知所述光盘100的比特差错率bER。
顺便提及，图13示出了当PR(1，2，2，1)被用为PR类时并且当所关心的错误类型限 于在最大似然路径Pa和第二路径Pb之间具有最小欧几里德距离dk 2的三种错误类型时实验的结果。在图13中，估算值Pq被示为根据量度差异MD的采样总数(预定值m)而转换为百分比的值。
作为配置的结果，此时的幅度参数A的值为0.7。
根据此实验结果应当理解，按照上述过程所获得的、在依照实施例的估算值Pq和比特差错率bER之间的一致性基本上与实际估算值Pq和实际比特差错率bER之间的一致性相符，并因而适当地表示了所述估算值Pq和比特差错率bER之间的关系。
即，关于依照本实施例的一致性的信息表明了可以根据所计算的估算值Pq来正确地估算比特差错率bER。
图14示出了当根据上述关于一致性的信息来依据估算值Pq计算比特差错率bER时、信号估算电路9的内部配置。
顺便提及，在图14中，省略了用于产生量度差异MD、欧几里德距离dk 2和使能信号的配置，并且只提取并示出了在随后阶段中的配置。同样在图14中，由相同的附图标记来标识至此已经描述的部分，并且省略对这部分内容的描述。
在这种情况下，信号估算电路9包括：ROM 81，用于存储关于在估算值Pq和比特差错率bER之间一致性的信息作为在图14所示出的一致性信息81a，其中如上所述来确定一致性；和错误率转换电路80，用于根据从估算值产生电路41所提供的估算值Pq和所述ROM 81中的一致性信息81a来计算比特差错率bER。
错误率转换电路80被配置为输出与来自于估算值产生电路41的估算值Pq和一致性信息81a相关联存储的比特差错率bER的值。
利用这种配置，可以根据估算值Pq来计算比特差错率bER。
为了确认，第五实施例的配置由在估算值产生电路41之后的级的配置来表征。对于未在图14中示出的配置部分，足以使用上述第一到第四实施例中的配置之一。
<修改>
虽然上面已经描述了本发明的实施例，然而本发明并不限于上述实施例。
例如，虽然图示了其中把每个实施例中所描述的估算设备7形成为用于估算的再现设备1之外的设备的情况，然而可以把所述估算设备7并入用于光盘100的普通再现设备90中，如图15所示。
顺便提及，图15中用于从光盘100获得再现信号RF(采样的)和时钟CLK的配置(光学拾取器2，前置放大器3，A/D转换器4，均衡器5和PLL电路6)与在图1中所示出的完全相同，由此在下面省略对这部分内容的描述。
如图15所示，在这种情况下，估算设备7位于在同一再现设备90中用于获得再现信号RF(采样的)和时钟CLK的配置之后。尽管未在图中示出，然而在这种情况下，还提供时钟CLK作为用于估算设备7内每个部分的操作时钟。
在这种情况下，再现设备90例如还包括：诸如RLL(1-7)PP解调器等的解调器91，用于根据从估算设备7中的PRML解码器8所获得的二进制化信号DD来解调比特信息；RS解码器92，用于对所解调的信息执行错误校正；和CPU(中央处理器)块93，用于处理校正错误的信息并由此产生应用数据。
解调器91解调在记录时依照调制系统向其提供的二进制化信号DD。此外，RS解码器92解码在解调器91的解调输出中的ECC块的Reed-Solomon代码并且校正错误。CPU块93确认在EDC块的错误检测代码中没有检测到任何错误，借此恢复原始的应用数据。即，由此获得再现数据。
另外，把来自估算设备7的估算值Pq(或比特差错率bER)提供给CPU块93。在调整用于再现(或记录并再现)光盘100的各个参数的操作时，诸如用于校正球面像差的聚焦调整时，估算值Pq(或比特差错率bER)被用作信号质量估算指数。
顺便提及，由于假定在这种情况下估算设备7的输出例如用于如上所述调整用来再现(或记录并再现)盘片的各个参数，所以足以简单地表明输出值的幅度。即，在这种情况下并不特别要求诸如比特差错率bER之类的绝对指数作为估算指数。这足以简单地输出估算值Pq。
与用于输出比特差错率bER的配置相比较，如估算设备7之类的用于输出估算值Pq的配置可以去除错误率转换电路80和ROM 81，并因而相应地得到简化。另外，由于并不执行如上所述的转换过程，所以缩短了用于输出估算值所花费的时间，并且相应地加快了调整操作。
虽然在实施例中，图示了其中用于估算的再现设备1和再现设备90再现光盘100的情况，然而用于估算的再现设备1和再现设备90还可以形成为对所述光盘100执行记录的记录和再现设备。
另外，用于估算的再现设备1和再现设备90可以被至少配置为不仅对光盘100执行再现而且对诸如硬盘等磁盘和诸如MD(Mini Disk小型盘片)等磁光盘片执行再现。
此外，依照本发明每个实施例的估算设备(和估算方法)不仅可以适当地应用于其中如上所述来估算来自记录介质的再现信号的情况，而且可以应用于其中在发送和接收系统的接收设备端上估算信号质量的情况，在所述发送和接收系统中通过硬接线和无线来执行数据通信。
此外，虽然在实施例中图示了其中由硬件来实现用于计算估算值Pq和比特差错率bER的操作的情况，然而此操作也可以通过软件处理来实现。在这种情况下，诸如微型计算机之类的信息处理设备足以根据来自PRML解码器8的输出来执行处理操作，所述处理操作用于实现在每个实施例中所描述的信号估算电路9的操作。
作为选择，依照第五实施例，在信号估算电路9中可以省略错误率转换电路80和ROM 81，特别的是，可以向外输出估算值Pq，并且在外部信息处理设备中根据估算值Pq和一致性信息81a来计算比特差错率bER。
此外，在每个实施例中，实际上根据最大似然路径Pa和第二路径Pb来计算每种错误类型k的欧几里德距离dk 2。然而，当错误类型被识别出时，自然知道每种错误类型k的欧几里德距离dk 2。因此在每个实施例中所提供的欧几里德距离计算电路35可以被配置为根据用于把欧几里德距离dk 2与每种错误类型k相关联的信息来读取欧几里德距离dk 2，所述欧几里德距离dk 2对应于根据最大似然路径Pa和第二路径Pb所识别的错误类型k。
此外，虽然在实施例中，阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的1/2，然而所述阈值Th_k例如可以被设置在欧几里德距离dk 2的1/3，而并不局限于欧几里德距离dk 2的1/2。
顺便提及，取决于阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的几分之一，在所计算的估算值Pq和比特差错率bER的值之间的关系也相应不同。
例如参照图4，对于具有确定比特差错率bER的盘片来说，在阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的1/3的情况和所述阈值Th_k被设置在所述欧几里德距离dk 2的1/2的情况之间的比较表明：对于在阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的1/3的情况下相同的比特差错率bER来说，减少了量度差异MD值小于阈值Th_k(估算值Pq)出现的频率。
因而对于相同的错误率来说，估算值Pq更小意味着：与在阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的1/2的情况下图13中所示出的曲线相比较，在所述阈值Th_k被设置在欧几里德距离dk 2的1/3的情况下，获得了上升更陡峭的曲线。当用于表示在估算值Pq和比特差错率bER之间关系的曲线因而变得更陡峭时，比特差错率bER的值随估算值Pq改变而改变得更多，由此减少了出现检测错误的余地。
从而，足以确定把阈值Th_k设置在欧几里德距离dk 2的几分之一，所述阈值即例如用来依照这种使出现检测错误的余地更可靠的方式来划分所述欧几里德距离dk 2。
顺便提及，无论在哪种情况下，当设置通过把欧几里德距离dk 2除以公共值所获得的阈值Th_k时，都确实可以获得信号质量估算指数，所述信号质量估算指数反映了每种错误类型对总错误率的作用比率并且与所述总错误率较好地相关。
本领域技术人员应当理解，在所附权利要求及其等效物的范围内，根据设计要求及其它因素可以进行各种修改、组合、子组合和变化。
本发明包含了与2005年7月8日在日本专利局所提交的日本专利申请JP 2005-200235相关的主题，将其内容全部引用于此，以供参考。

Claims (6)

1.一种估算设备，包括：
维特比检测装置，用于通过根据再现信号执行维特比检测来执行比特检测，在所述再现信号中再现比特信息；
量度差异计算装置，用于至少当在作为所述维特比检测装置的路径选择的结果幸存的路径的最大似然路径和最后与所述最大似然路径比较的第二路径之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，把量度差异作为在所述第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异来计算；
估算值计算装置，用于把每种错误类型的每个量度差异值与通过把每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以预定公共值所获得的单个阈值相比较，并且计算小于所述阈值的量度差异值作为估算值的总数，其中所述量度差异由所述量度差异计算装置来计算；和类型检测装置，用于根据所述最大似然路径的比特序列信息和所述第二路径的比特序列信息来确定所述最大似然路径和第二路径之间的错误类型是否对应于所述预定多种错误类型之一，其中所述比特序列信息由所述维特比检测装置获得的，
其中所述量度差异计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算对应于预定多种错误类型之一的所述最大似然路径和第二路径的量度差异值，并且
其中所述估算值计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算在每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离。
2.如权利要求1所述的估算设备，其中所述类型检测装置还根据类型表来确定所述最大似然路径和第二路径是否对应于所述预定多种错误类型之一，在所述类型表中被假定为预定多种错误类型的最大似然路径和第二路径的比特序列的类型彼此相关联地存储，并且
其中所述量度差异计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算对应于预定多种错误类型之一的所述最大似然路径和第二路径的量度差异值，并且
所述估算值计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离。
3.如权利要求1所述的估算设备，
其中所述维特比检测装置依照所述再现信号的级来可变地设置用于分支量度计算的参考级。
4.如权利要求1所述的估算设备，还包括：
存储装置，用于存储用来表明所述估算值和对应于所述估算值的比特差错率值之间一致性的一致性信息；和
转换装置，用于根据由所述估算值计算装置计算的估算值和由所述存储装置存储的一致性信息来把所述估算值转换为所述比特差错率。
5.一种用于至少对记录介质执行再现的再现设备，至少包括：
再现信号产生装置，用于通过读取在所述记录介质上所记录的比特信息来获得再现信号；
估算部件，用于通过根据由所述再现信号产生装置所获得的再现信号执行维特比检测来执行比特检测，并且至少根据所述比特检测的结果和由所述再现信号产生装置所获得的再现信号来获得用于表明所述再现信号质量的估算值；和
解调装置，用于通过接收并解调作为在所述估算部件中进行比特检测的结果而获得的比特信息来获得再现数据；
其中所述估算部件包括
维特比检测装置，用于通过根据再现信号执行维特比检测来执行所述比特检测，在所述再现信号中再现比特信息，
量度差异计算装置，用于至少当在作为所述维特比检测装置的路径选择的结果幸存的路径的所述最大似然路径和最后与所述最大似然路径比较的所述第二路径之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，把量度差异作为第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异来计算，
估算值计算装置，用于把每种错误类型的每个量度差异值与通过把每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以预定公共值所获得的单个阈值相比较，并且计算小于所述阈值的量度差异值作为估算值的总数，其中所述量度差异由所述量度差异计算装置来计算；和
类型检测装置，用于根据所述最大似然路径的比特序列信息和所述第二路径的比特序列信息来确定所述最大似然路径和第二路径之间的错误类型是否对应于所述预定多种错误类型之一，其中所述比特序列信息由所述维特比检测装置获得的，
其中所述量度差异计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算对应于预定多种错误类型之一的所述最大似然路径和第二路径的量度差异值，并且
其中所述估算值计算装置根据所述类型检测装置的确定结果来计算在每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离。
6.一种用于估算再现信号的信号质量的估算方法，在所述再现信号中再现比特信息，所述估算方法包括：
维特比检测检测步骤，通过根据所述再现信号执行维特比检测来执行比特检测；
量度差异计算步骤，至少当在作为所述维特比检测步骤的路径选择的结果幸存的路径的最大似然路径和最后与所述最大似然路径比较的第二路径之间的错误类型对应于预定的多种错误类型之一时，把量度差异作为所述第二路径的路径量度值和最大似然路径的路径量度值之间的差异来计算；
估算值计算步骤，把每种错误类型的每个量度差异值与通过把每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离除以预定公共值所获得的单个阈值相比较，并且计算小于阈值的量度差异值作为估算值的总数，其中所述量度差异由量度差异计算步骤来计算；以及
类型检测步骤，用于根据所述最大似然路径的比特序列信息和所述第二路径的比特序列信息来确定所述最大似然路径和第二路径之间的错误类型是否对应于所述预定多种错误类型之一，其中所述比特序列信息由所述维特比检测步骤获得的，
其中所述量度差异计算步骤根据所述类型检测步骤的确定结果来计算对应于预定多种错误类型之一的所述最大似然路径和第二路径的量度差异值，并且
其中所述估算值计算步骤根据所述类型检测步骤的确定结果来计算在每种错误类型中所述最大似然路径和第二路径之间的欧几里德距离。
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