JP2003272304A - 情報記録再生装置とその信号評価方法及び情報記録再生媒体 - Google Patents
情報記録再生装置とその信号評価方法及び情報記録再生媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】再生信号に対して、あらかじめ誤りやすいパタ
ーン対し、各種パターンのテーブルを作成することによ
り少ない計算量で信号品質の評価値を算出する。 【解決手段】ＰＲＭＬ識別方式を用いて識別信号を得る
情報記録再生装置において、正パターンとその理想信
号、これに対応する誤パターンとその理想信号、正パタ
ーンと誤パターンとのユークリッド距離のテーブル２０
４と、識別信号が上記テーブルの何れかのパターンと一
致した場合、正パターンの理想信号と再生信号のユーク
リッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離との差を算出する手段２０２と、差の分布
の平均、標準偏差を用いて識別信号を評価する手段２０
２とを具備する。これにより、少ない計算量で高精度な
評価をすることができる。
ーン対し、各種パターンのテーブルを作成することによ
り少ない計算量で信号品質の評価値を算出する。 【解決手段】ＰＲＭＬ識別方式を用いて識別信号を得る
情報記録再生装置において、正パターンとその理想信
号、これに対応する誤パターンとその理想信号、正パタ
ーンと誤パターンとのユークリッド距離のテーブル２０
４と、識別信号が上記テーブルの何れかのパターンと一
致した場合、正パターンの理想信号と再生信号のユーク
リッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離との差を算出する手段２０２と、差の分布
の平均、標準偏差を用いて識別信号を評価する手段２０
２とを具備する。これにより、少ない計算量で高精度な
評価をすることができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、情報記録再生装
置及び方法と情報記録媒体に関するもので、特に情報記
録媒体に記録された信号を再生し、その再生信号の評価
する評価手段、評価方法の改善に係わる。
置及び方法と情報記録媒体に関するもので、特に情報記
録媒体に記録された信号を再生し、その再生信号の評価
する評価手段、評価方法の改善に係わる。
【０００２】
【従来の技術】情報記録再生装置における信号処理とし
て、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ａ
ｎｄ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）（パー
シャルレスポンスアンドマキシマムライクリーフッド）
識別方式がある。
て、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ａ
ｎｄ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）（パー
シャルレスポンスアンドマキシマムライクリーフッド）
識別方式がある。
【０００３】また、ＰＲＭＬ識別方式を用いたシステム
における信号品質の評価に関連する技術として、Ｓｈａ
ｒｐ社のＳＡＭＥＲ（ＳＡＭ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔ
ｅ）、公開情報ＩＳＯＭ’０１（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏ
ｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ Ｏｎ Ｏｐｔｉｃａｌ
Ｍｅｍｏｒｙ ２００１）Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｄｉｇ
ｅｓｔ Ｐ２７２）がある。
における信号品質の評価に関連する技術として、Ｓｈａ
ｒｐ社のＳＡＭＥＲ（ＳＡＭ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔ
ｅ）、公開情報ＩＳＯＭ’０１（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏ
ｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ Ｏｎ Ｏｐｔｉｃａｌ
Ｍｅｍｏｒｙ ２００１）Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｄｉｇ
ｅｓｔ Ｐ２７２）がある。
【０００４】ＰＲＭＬ識別方式では記録再生特性に応じ
たＰＲ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）特性が用
いられる。例としてＰＲ（１，２，２，１）特性の説明
をする。ＰＲ（１，２，２，１）特性の場合、タップ係
数が１，２，２，１である４タップのＦＩＲ（Ｆｉｎｉ
ｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタが
用られる。そしてＦＩＲフィルタに、例えば０００１０
０００という系列が入力すると、その出力は、０００１
２２１０となる。同様に、０００１１００００が入力す
ると、０００１３４３１０を出力、０００１１１０００
０が入力すると、０００１３５５３１を出力、０００１
１１１００００が入力すると、０００１３５６５３１０
を出力する。これらの出力が各ビット系列における理想
信号である。次に、ビタビ復号器はフィルタ（等化器）
より入力された再生信号と理想信号とを比較し、最も近
い系列を選択する。またユークリッド距離という概念が
導入されている。ユークリッド距離Ｅ２とは信号間の距
離を示すもので信号ＳA、ＳBを仮定すると、次のように
定義される。
たＰＲ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）特性が用
いられる。例としてＰＲ（１，２，２，１）特性の説明
をする。ＰＲ（１，２，２，１）特性の場合、タップ係
数が１，２，２，１である４タップのＦＩＲ（Ｆｉｎｉ
ｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタが
用られる。そしてＦＩＲフィルタに、例えば０００１０
０００という系列が入力すると、その出力は、０００１
２２１０となる。同様に、０００１１００００が入力す
ると、０００１３４３１０を出力、０００１１１０００
０が入力すると、０００１３５５３１を出力、０００１
１１１００００が入力すると、０００１３５６５３１０
を出力する。これらの出力が各ビット系列における理想
信号である。次に、ビタビ復号器はフィルタ（等化器）
より入力された再生信号と理想信号とを比較し、最も近
い系列を選択する。またユークリッド距離という概念が
導入されている。ユークリッド距離Ｅ２とは信号間の距
離を示すもので信号ＳA、ＳBを仮定すると、次のように
定義される。
【０００５】Ｅ２ ＝ Σ（ＳＡ − ＳＢ）２
図１５にＳＡＭＥＲ計算の概略を示す。光ディスク１１
に記録されている情報は光ヘッド装置（ＰＵＨ）１２に
より光学的に読取られ、電気信号に変換されて出力され
る。この信号は、増幅器１３で増幅されてアナログデジ
タル（ＡＤ）変換器１４で２値化され、等化器１５に入
力され、波形等化される。等化器１５の出力は、ビタビ
復号器１６、ＳＡＭ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ａｍｐｌｉ
ｔｕｄｅＭａｒｇｉｎ）計算器１７に入力される。ビタ
ビ復号器１６の出力が識別データとなり外部に出力され
る。ＳＡＭ計算器１７の出力ＳＡＭ値は外部に出力され
るととともに、ＳＡＭＥＲ（ＳＡＭ Ｅｒｒｏｒ Ｒａ
ｔｅ）計算器１８にも入力される。
に記録されている情報は光ヘッド装置（ＰＵＨ）１２に
より光学的に読取られ、電気信号に変換されて出力され
る。この信号は、増幅器１３で増幅されてアナログデジ
タル（ＡＤ）変換器１４で２値化され、等化器１５に入
力され、波形等化される。等化器１５の出力は、ビタビ
復号器１６、ＳＡＭ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ａｍｐｌｉ
ｔｕｄｅＭａｒｇｉｎ）計算器１７に入力される。ビタ
ビ復号器１６の出力が識別データとなり外部に出力され
る。ＳＡＭ計算器１７の出力ＳＡＭ値は外部に出力され
るととともに、ＳＡＭＥＲ（ＳＡＭ Ｅｒｒｏｒ Ｒａ
ｔｅ）計算器１８にも入力される。
【０００６】図１６を参照して、ＳＡＭＥＲ計算器１７
の処理を説明する。等化器１５から再生信号が入力され
ると、ＳＡＭ計算器１７はＮチャネルの全パターンの理
想信号と再生信号のユークリッド距離を計算する（ステ
ップＡ１，Ａ２）。次に計算したパターン毎のユークリ
ッド距離を比較し最も小さい値Ｅminとその次に小さい
値Ｅnextを選出する（ステップＡ３）。この時、ユーク
リッド距離がＥminであるビットパターンはビタビ復号
器１６が選択するパターンと同じである。
の処理を説明する。等化器１５から再生信号が入力され
ると、ＳＡＭ計算器１７はＮチャネルの全パターンの理
想信号と再生信号のユークリッド距離を計算する（ステ
ップＡ１，Ａ２）。次に計算したパターン毎のユークリ
ッド距離を比較し最も小さい値Ｅminとその次に小さい
値Ｅnextを選出する（ステップＡ３）。この時、ユーク
リッド距離がＥminであるビットパターンはビタビ復号
器１６が選択するパターンと同じである。
【０００７】次に選ばれたＥmin、Ｅnextに対しＥnext
２−Ｅmin ２（＝ＳＡＭ）を計算する（ステップＡ
４）。これはビタビ復号器１６が選択するパターンと、
次に選択するであろうパターンを比較することである。
Ｅnext ２−Ｅmin ２の分布は正規分布ではない。このと
きＥnext ２−Ｅmin ２が大きい程復号で誤る可能性は低
くなり、小さい程高くなる。
２−Ｅmin ２（＝ＳＡＭ）を計算する（ステップＡ
４）。これはビタビ復号器１６が選択するパターンと、
次に選択するであろうパターンを比較することである。
Ｅnext ２−Ｅmin ２の分布は正規分布ではない。このと
きＥnext ２−Ｅmin ２が大きい程復号で誤る可能性は低
くなり、小さい程高くなる。
【０００８】具体的に数字を用いて説明すると、ＰＲ等
化された以下の再生信号Ｓ１、Ｓ２を仮定する。
化された以下の再生信号Ｓ１、Ｓ２を仮定する。
【０００９】Ｓ１ ＝ ［５．９ ６．１ ５．９
４．９ ２．９ ０．９ ０．１ ０．０ ０．１］ Ｓ２ ＝ ［５．８ ６．０ ５．８ ４．７ ２．７
１．１ ０．２ ０．１ ０．２］ この２つの再生信号Ｓ１、Ｓ２に対して、全パターンの
理想信号のユークリッド距離を計算する。ユークリッド
距離を比較した結果、Ｓ１、Ｓ２のユークリッド距離が
最小の理想信号が［６ ６ ６ ５ ３ １ ０ ０
０］（これは［１ １ １ １ １ １ ０ ０ ０
０ ０ ０］の上記ＦＩＲフィルタの出力）、次に小さ
い理想信号が［６ ６ ５ ３ １ ０ ０ ０ ０］
（同様に［１ １ １ １ １ ０ ０ ０ ０ ０
０ ０］の出力）になったとするとユークリッド距離は
それぞれＳ１については、 Ｅmin ２ ＝ （６−５．９）２ ＋ （６−６．１）２ ＋ （６−５．９）２ ＋ … ＋ （０−０．１）２ ＝ ０．０８ Ｅnext２ ＝ （６−５．９）２ ＋ （６−６．１）２ ＋ （５−５．９）２ ＋ … ＋ （０−０．１）２ ＝ ８．８８ Ｓ２については、 Ｅmin ２ ＝ （６−５．８）２ ＋ （６−６．０）２ ＋ （６−５．８）２ ＋ … ＋ （０−０．２）２ ＝ ０．３６ Ｅnext ２ ＝ （６−５．８）２ ＋ （６−６．０）２ ＋ （５−５．８）２ ＋ … ＋ （０−０．２）２ ＝ ７．７６ となり、Ｓ１はＥnext ２−Ｅmin ２ ＝ ８．８、Ｓ２
はＥnext ２−Ｅmin ２ ＝７．４となる。この結果Ｓ１
の方が大きいためこちらのほうが誤りにくいと言える。
このようにＳＡＭ計算器１７は等化器１５から再生信号
が入力されるたびに、上記の手順で計算を行い、Ｅnext
２−Ｅmin ２の計算結果を累積し、その分布をとること
で信号の評価を行なう。
４．９ ２．９ ０．９ ０．１ ０．０ ０．１］ Ｓ２ ＝ ［５．８ ６．０ ５．８ ４．７ ２．７
１．１ ０．２ ０．１ ０．２］ この２つの再生信号Ｓ１、Ｓ２に対して、全パターンの
理想信号のユークリッド距離を計算する。ユークリッド
距離を比較した結果、Ｓ１、Ｓ２のユークリッド距離が
最小の理想信号が［６ ６ ６ ５ ３ １ ０ ０
０］（これは［１ １ １ １ １ １ ０ ０ ０
０ ０ ０］の上記ＦＩＲフィルタの出力）、次に小さ
い理想信号が［６ ６ ５ ３ １ ０ ０ ０ ０］
（同様に［１ １ １ １ １ ０ ０ ０ ０ ０
０ ０］の出力）になったとするとユークリッド距離は
それぞれＳ１については、 Ｅmin ２ ＝ （６−５．９）２ ＋ （６−６．１）２ ＋ （６−５．９）２ ＋ … ＋ （０−０．１）２ ＝ ０．０８ Ｅnext２ ＝ （６−５．９）２ ＋ （６−６．１）２ ＋ （５−５．９）２ ＋ … ＋ （０−０．１）２ ＝ ８．８８ Ｓ２については、 Ｅmin ２ ＝ （６−５．８）２ ＋ （６−６．０）２ ＋ （６−５．８）２ ＋ … ＋ （０−０．２）２ ＝ ０．３６ Ｅnext ２ ＝ （６−５．８）２ ＋ （６−６．０）２ ＋ （５−５．８）２ ＋ … ＋ （０−０．２）２ ＝ ７．７６ となり、Ｓ１はＥnext ２−Ｅmin ２ ＝ ８．８、Ｓ２
はＥnext ２−Ｅmin ２ ＝７．４となる。この結果Ｓ１
の方が大きいためこちらのほうが誤りにくいと言える。
このようにＳＡＭ計算器１７は等化器１５から再生信号
が入力されるたびに、上記の手順で計算を行い、Ｅnext
２−Ｅmin ２の計算結果を累積し、その分布をとること
で信号の評価を行なう。
【００１０】一方、ＳＡＭＥＲ計算器１８はＳＡＭの分
布より、予想されるｂＥＲ（ｂｉｔｅｒｒｏｒ ｒａｔ
ｅ）を算出する（ステップＡ５）。上記したようにＳＡ
Ｍの分布はＥnext ２−Ｅmin ２により得られる。ビタビ
復号器１６は等化器１５より入力される等化信号と最も
近い理想信号を選択するためＥnext ２とＥmin ２は常に
Ｅnext ２＞Ｅmin ２の関係となる。しかし、識別エラー
が起こるのは、Ｅminではなく間違ってＥnextを選択す
る場合であり、この時はＥnext ２＜Ｅmin ２の関係とな
る。ＳＡＭの分布ではこの範囲はありえないが、図１７
における分布のμ以下が正規分布であると仮定し、この
時の標準偏差σ、平均μをガウスの確率密度関数で近似
することによりＥnext ２＜Ｅmin ２の範囲を推定する。
具体的には図１７におけるＦ（Ｔｈ）がＥnext ２＜Ｅ
min ２の範囲であり、この部分がエラーに相当する。Ｓ
ＡＭＥＲ計算器１８はＦ（Ｔｈ）を求めることで推定さ
れるｂＥＲを算出する。
布より、予想されるｂＥＲ（ｂｉｔｅｒｒｏｒ ｒａｔ
ｅ）を算出する（ステップＡ５）。上記したようにＳＡ
Ｍの分布はＥnext ２−Ｅmin ２により得られる。ビタビ
復号器１６は等化器１５より入力される等化信号と最も
近い理想信号を選択するためＥnext ２とＥmin ２は常に
Ｅnext ２＞Ｅmin ２の関係となる。しかし、識別エラー
が起こるのは、Ｅminではなく間違ってＥnextを選択す
る場合であり、この時はＥnext ２＜Ｅmin ２の関係とな
る。ＳＡＭの分布ではこの範囲はありえないが、図１７
における分布のμ以下が正規分布であると仮定し、この
時の標準偏差σ、平均μをガウスの確率密度関数で近似
することによりＥnext ２＜Ｅmin ２の範囲を推定する。
具体的には図１７におけるＦ（Ｔｈ）がＥnext ２＜Ｅ
min ２の範囲であり、この部分がエラーに相当する。Ｓ
ＡＭＥＲ計算器１８はＦ（Ｔｈ）を求めることで推定さ
れるｂＥＲを算出する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】ＳＡＭ及びＳＡＭＥＲ
の問題点は、あるビット系列に対しユークリッド距離が
最小となるビット系列の組を作ると、組毎に最小となる
ユークリッド距離が異なることである。このためＥnext
２−Ｅmin ２の分布をとった際、分布は複数に分れ、評
価値にならないことがある。さらに、ＳＡＭＥＲのμ以
下の範囲において分布の正規性が崩れる場合が考えら
れ、この時推定されるｂＥＲと実際のｂＥＲの間に誤差
が生じる可能性がある。また、１チャネル再生信号が入
力される毎に、全系列の理想信号とそのユークリッド距
離を計算し、最小の値と次に小さい値を選択するため計
算量が多くなる。
の問題点は、あるビット系列に対しユークリッド距離が
最小となるビット系列の組を作ると、組毎に最小となる
ユークリッド距離が異なることである。このためＥnext
２−Ｅmin ２の分布をとった際、分布は複数に分れ、評
価値にならないことがある。さらに、ＳＡＭＥＲのμ以
下の範囲において分布の正規性が崩れる場合が考えら
れ、この時推定されるｂＥＲと実際のｂＥＲの間に誤差
が生じる可能性がある。また、１チャネル再生信号が入
力される毎に、全系列の理想信号とそのユークリッド距
離を計算し、最小の値と次に小さい値を選択するため計
算量が多くなる。
【００１２】そこで本発明は、あらかじめ誤りやすいパ
ターンに対して、誤パターンのパターンテーブルを作成
することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥＲを算
出することである。また、各パターン毎に分布をとるこ
とで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び推定ｂ
ＥＲを算出することである。
ターンに対して、誤パターンのパターンテーブルを作成
することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥＲを算
出することである。また、各パターン毎に分布をとるこ
とで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び推定ｂ
ＥＲを算出することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】上記した課題を解決し目
的を達成するために、本発明は以下に示す手段を用いて
いる。
的を達成するために、本発明は以下に示す手段を用いて
いる。
【００１４】（１）識別方式にパーシャル・レスポンス
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置にお
いて、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パ
ターンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンと
のユークリッド距離のテーブルと、前記識別信号が上記
テーブルの何れかのパターンと一致した場合、前記正パ
ターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離と、誤
パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離との
差を算出する手段と、前記差の分布の平均、標準偏差を
用いて再生信号を評価する手段と、を具備する情報記録
再生装置。
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置にお
いて、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パ
ターンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンと
のユークリッド距離のテーブルと、前記識別信号が上記
テーブルの何れかのパターンと一致した場合、前記正パ
ターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離と、誤
パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離との
差を算出する手段と、前記差の分布の平均、標準偏差を
用いて再生信号を評価する手段と、を具備する情報記録
再生装置。
【００１５】（２）識別方式にパーシャル・レスポンス
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置にお
いて、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パ
ターンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンと
のユークリッド距離のテーブルと、識別信号と同期した
記録信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致した
場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユークリ
ッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユーク
リッド距離との差を算出する手段と、前記差の分布の平
均、標準偏差を用いて再生信号を評価する手段と、を具
備する情報記録再生装置。
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置にお
いて、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パ
ターンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンと
のユークリッド距離のテーブルと、識別信号と同期した
記録信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致した
場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユークリ
ッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユーク
リッド距離との差を算出する手段と、前記差の分布の平
均、標準偏差を用いて再生信号を評価する手段と、を具
備する情報記録再生装置。
【００１６】（３）識別方式にパーシャル・レスポンス
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る信号評価方法におい
て、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パタ
ーンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンとの
ユークリッド距離のテーブルを参照し、前記識別信号が
上記テーブルの何れかのパターンと一致した場合、前記
正パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離
と、誤パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距
離との差を算出し、前記差の分布の平均、標準偏差を用
いて再生信号を評価する信号評価方法。
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る信号評価方法におい
て、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パタ
ーンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンとの
ユークリッド距離のテーブルを参照し、前記識別信号が
上記テーブルの何れかのパターンと一致した場合、前記
正パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距離
と、誤パターンの理想信号と再生信号のユークリッド距
離との差を算出し、前記差の分布の平均、標準偏差を用
いて再生信号を評価する信号評価方法。
【００１７】（４）識別方式にパーシャル・レスポンス
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る信号評価方法におい
て、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パタ
ーンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンとの
ユークリッド距離のテーブルを参照し、識別信号と同期
した記録信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致
した場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユ
ークリッド距離との差を算出し、前記差の分布の平均、
標準偏差を用いて再生信号を評価する信号評価方法。
・アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）
識別方式を用いて識別信号を得る信号評価方法におい
て、正パターンとその理想信号、これに対応する誤パタ
ーンとその理想信号、前記正パターンと誤パターンとの
ユークリッド距離のテーブルを参照し、識別信号と同期
した記録信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致
した場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユ
ークリッド距離との差を算出し、前記差の分布の平均、
標準偏差を用いて再生信号を評価する信号評価方法。
【００１８】（５）上記いずれか一の情報記録再生装置
により情報が記録され、前記評価値が所定値より悪い場
合は、所定の改善処理が行なわれた情報記録再生媒体。
により情報が記録され、前記評価値が所定値より悪い場
合は、所定の改善処理が行なわれた情報記録再生媒体。
【００１９】（６）上記いずれか一の信号評価方法で推
定ｂＥＲが１×１０−３以下である情報記録再生媒体。
定ｂＥＲが１×１０−３以下である情報記録再生媒体。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明によ
る情報記録再生装置とその信号評価方法及び情報記録再
生媒体の実施形態を説明する。
る情報記録再生装置とその信号評価方法及び情報記録再
生媒体の実施形態を説明する。
【００２１】具体的な実施形態の説明の前に、本発明の
原理を説明する。ここでは、先ず、ＰＲＭＬ方式におい
て、ある記録パターンＴが別のパターンＦに誤識別され
る確率を考える。パターンＴがパターンＦに誤識別され
る条件は、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの理想信号を
各々ＰＴ、ＰＦとしたとき
原理を説明する。ここでは、先ず、ＰＲＭＬ方式におい
て、ある記録パターンＴが別のパターンＦに誤識別され
る確率を考える。パターンＴがパターンＦに誤識別され
る条件は、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの理想信号を
各々ＰＴ、ＰＦとしたとき
【数１３】
【数１４】
である。なお、Ｄ値が０以上の場合は、パターンＴがパ
ターンＦに誤識別されることがない。パターンＴのパタ
ーンＦへ誤識別が発生する確率は、累積したＤ値（式
（１）で定義）の分布を正規分布と仮定し、その平均、
標準偏差を各々μ、σとすると、
ターンＦに誤識別されることがない。パターンＴのパタ
ーンＦへ誤識別が発生する確率は、累積したＤ値（式
（１）で定義）の分布を正規分布と仮定し、その平均、
標準偏差を各々μ、σとすると、
【数１５】
と表される。誤りの発生確率の高いパターンＴ、Ｆに対
し、式（３）を求めることにより、評価値、及びｂＥＲ
の推定値が次のように求められる。
し、式（３）を求めることにより、評価値、及びｂＥＲ
の推定値が次のように求められる。
【００２２】
評価値 ＝ ΣＣＴ・μ／σ・ＨＴ，Ｆ （４）
推定ｂＥＲ ＝ ΣＣＴ・Ｆ（０）・ＨＴ，Ｆ （５）
ただし、ＣＴは、パターンＴの発生確率、ＨＴ，Ｆは、
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示す。
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示す。
【００２３】続いて、パターンＴ、Ｆの選定方法を述べ
る。パターンＴ、Ｆの選定方法には、式（２）のユーク
リッド距離を用いるのが有効である。一般的に、パター
ンＴとパターンＦのユークリッド距離ＥＴ，Ｆの増加に
対し、誤り発生確率は指数関数的に減少する。したがっ
て、ユークリッド距離ＥＴ，Ｆがある値以下となるパタ
ーンのみから、推定ｂＥＲを求めることができる。
る。パターンＴ、Ｆの選定方法には、式（２）のユーク
リッド距離を用いるのが有効である。一般的に、パター
ンＴとパターンＦのユークリッド距離ＥＴ，Ｆの増加に
対し、誤り発生確率は指数関数的に減少する。したがっ
て、ユークリッド距離ＥＴ，Ｆがある値以下となるパタ
ーンのみから、推定ｂＥＲを求めることができる。
【００２４】第１実施形態
以上の原理に基づいた本発明の第１実施形態による情報
記録再生装置の一実施形態を図１に示す。光ディスク１
１にマーク、スペースとして記録された情報は、光ヘッ
ド装置（ＰＵＨ）１２を通して微弱なアナログ信号とし
て読み出される。微弱なアナログ信号はプリ増幅器１３
で十分な大きさに増幅される。増幅されたアナログ再生
信号は、アナログデジタル（ＡＤ）変換器１４でデジタ
ル再生信号に変換される。
記録再生装置の一実施形態を図１に示す。光ディスク１
１にマーク、スペースとして記録された情報は、光ヘッ
ド装置（ＰＵＨ）１２を通して微弱なアナログ信号とし
て読み出される。微弱なアナログ信号はプリ増幅器１３
で十分な大きさに増幅される。増幅されたアナログ再生
信号は、アナログデジタル（ＡＤ）変換器１４でデジタ
ル再生信号に変換される。
【００２５】デジタル再生信号は等化器１５によって使
用するＰＲ特性に応じた波形へと等化され、ビタビ復号
器１６と評価値算出器２００へ送られる。ビタビ復号器
１６では、デジタル再生信号がビタビアルゴリズムに従
って二値の識別データへ復号される。識別データは、図
示しない後段回路へ送られ、必要に応じて復調、誤り訂
正等の処理を施された後、ユーザへと渡される。
用するＰＲ特性に応じた波形へと等化され、ビタビ復号
器１６と評価値算出器２００へ送られる。ビタビ復号器
１６では、デジタル再生信号がビタビアルゴリズムに従
って二値の識別データへ復号される。識別データは、図
示しない後段回路へ送られ、必要に応じて復調、誤り訂
正等の処理を施された後、ユーザへと渡される。
【００２６】また、識別データは、評価値算出器２００
へも送られる。評価値算出器２００は等化器１５からの
入力とビタビ復号器１６からの入力を用いて評価値を計
算する。
へも送られる。評価値算出器２００は等化器１５からの
入力とビタビ復号器１６からの入力を用いて評価値を計
算する。
【００２７】評価値算出器２００は、遅延器２０１、評
価値計算器２０２、パターン比較器２０３、参照テーブ
ル２０４を含む。遅延器２０１は、等化器１５の出力を
時間調整するための遅延器である。パターン比較器２０
３は、ビタビ復号器１６の出力である識別データと、参
照テーブル２０４に記憶されている誤パターンとを比較
し、その比較結果を評価値計算器２０２に与える。比較
処理の内容については、後述する。評価値計算器２０２
が計算を実行する場合には、等化器２０１からの再生信
号を用いて、評価値の計算を行なう。
価値計算器２０２、パターン比較器２０３、参照テーブ
ル２０４を含む。遅延器２０１は、等化器１５の出力を
時間調整するための遅延器である。パターン比較器２０
３は、ビタビ復号器１６の出力である識別データと、参
照テーブル２０４に記憶されている誤パターンとを比較
し、その比較結果を評価値計算器２０２に与える。比較
処理の内容については、後述する。評価値計算器２０２
が計算を実行する場合には、等化器２０１からの再生信
号を用いて、評価値の計算を行なう。
【００２８】参照テーブル２０４の内容は、ディスク
（記録媒体）に記録されていても良く、これを読み出し
て使用してもよい。またこの装置自体が自動生成しても
よい。
（記録媒体）に記録されていても良く、これを読み出し
て使用してもよい。またこの装置自体が自動生成しても
よい。
【００２９】図２に評価値算出の手順を示す。ビタビ復
号器１６から入力された識別データに対し、評価値算出
器２００は予め用意した参照テーブル２０４のパターン
を参照する（ステップＢ１）。参照パターンは予め用意
しておかず、算出器２００により自動生成してもよい。
参照テーブル２０４には誤り易いパターンのペアが記載
されている。パターンＡはパターンＢに誤り易く、また
その逆も同様である。これらの各ペアに対してパターン
Ａとその理想信号、パターンＢとその理想信号、パター
ンＡとパターンＢのユークリッド距離の2乗（以下Ｅ２
ＡＢ）が参照テーブル２０４に記憶されている（図３参
照）。
号器１６から入力された識別データに対し、評価値算出
器２００は予め用意した参照テーブル２０４のパターン
を参照する（ステップＢ１）。参照パターンは予め用意
しておかず、算出器２００により自動生成してもよい。
参照テーブル２０４には誤り易いパターンのペアが記載
されている。パターンＡはパターンＢに誤り易く、また
その逆も同様である。これらの各ペアに対してパターン
Ａとその理想信号、パターンＢとその理想信号、パター
ンＡとパターンＢのユークリッド距離の2乗（以下Ｅ２
ＡＢ）が参照テーブル２０４に記憶されている（図３参
照）。
【００３０】ここで、理想信号とは各パターンのＦＩＲ
フィルタ出力であり、パターンから理想信号を、またそ
の逆も容易に生成可能なため、参照テーブル２０４には
パターンか理想信号のどちらか一方を記載してもよい。
入力された識別データに対し、これと同じパターンがテ
ーブル内のパターンＡもしくはパターンＢにある場合は
ＥＡＳ、ＥＢＳの計算へと進み、ない場合は次の入力に
ついて同様の処理を行なう。この時パターンＡ、Ｂのう
ち、識別データと一致したパターンがパターンＴ、もう
一方がパターンＦとなる。例えば、パターンＡが識別デ
ータと一致した場合、Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ
＝ Ｅ２ ＢＳ− Ｅ２ ＡＳである。このＥＡＳ，Ｅ
ＢＳ（ＥＴＳ，ＥＦＳ）の計算では等化器１５から入力
された再生信号を用いる。算出したＤ値は後述する方法
によってそれぞれ所定の規則によって区別されメモリに
格納する（ステップＢ２）。図６、図７、図８及び図１
５、図１６、図１７にそれぞれの方法の説明図を示す。
詳しくは後述する。等化器１５、ビタビ復号器１６から
の入力が終わった時（ステップＢ３）、もしくは評価
値、推定ｂＥＲ算出に必要なデータが入力されたとき
に、メモリに格納された各Ｄ値の分布をとる（ステップ
Ｂ４）。この分布の標準偏差σ、平均μを用い、評価値
及び推定ｂＥＲを算出する。以下に各項目の詳細を記載
する。
フィルタ出力であり、パターンから理想信号を、またそ
の逆も容易に生成可能なため、参照テーブル２０４には
パターンか理想信号のどちらか一方を記載してもよい。
入力された識別データに対し、これと同じパターンがテ
ーブル内のパターンＡもしくはパターンＢにある場合は
ＥＡＳ、ＥＢＳの計算へと進み、ない場合は次の入力に
ついて同様の処理を行なう。この時パターンＡ、Ｂのう
ち、識別データと一致したパターンがパターンＴ、もう
一方がパターンＦとなる。例えば、パターンＡが識別デ
ータと一致した場合、Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ
＝ Ｅ２ ＢＳ− Ｅ２ ＡＳである。このＥＡＳ，Ｅ
ＢＳ（ＥＴＳ，ＥＦＳ）の計算では等化器１５から入力
された再生信号を用いる。算出したＤ値は後述する方法
によってそれぞれ所定の規則によって区別されメモリに
格納する（ステップＢ２）。図６、図７、図８及び図１
５、図１６、図１７にそれぞれの方法の説明図を示す。
詳しくは後述する。等化器１５、ビタビ復号器１６から
の入力が終わった時（ステップＢ３）、もしくは評価
値、推定ｂＥＲ算出に必要なデータが入力されたとき
に、メモリに格納された各Ｄ値の分布をとる（ステップ
Ｂ４）。この分布の標準偏差σ、平均μを用い、評価値
及び推定ｂＥＲを算出する。以下に各項目の詳細を記載
する。
【００３１】（１−１）ユークリッド距離を用いたパタ
ーンテーブルの作成方法 図１の参照テーブル２０４（図２のステップＢ１で参照
される）は変調符号及びＰＲ特性に応じた誤りやすいパ
ターンについて作成する。参照テーブル２０４はパター
ンＡとその理想信号、パターンＢとその理想信号、パタ
ーンＡとパターンＢのユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ、パタ
ーン番号から構成され、パターンＡ、パターンＢのビッ
ト長は各変調符号とＰＲ特性に従い変わる。今、符号ビ
ット１がｎ個のものをｎＴマーク、また符号ビット０が
ｎ個のものをｎＴスペースと呼ぶと、ビット長は各変調
符号における最短のＴと最長のＴによって変わる。以下
の実施形態では、一例として、変調符号にＲＬＬ（１，
７）符号（ＲＬＬ：Ｒｕｎ−Ｌｅｎｇｔｈ Ｌｉｍｉｔ
ｅｄ）を用いるとすると、記録データ中に現われる系列
は２Ｔ〜８Ｔのマークとスペースになる。参照テーブル
２０４のビット長はこのＴの範囲を考慮し決定する。パ
ターンＡとパターンＢのペアを考えるとき、前後のｎビ
ットが同じパターン同士を考える。ｎの値は各ＰＲ特性
の拘束長ｋによって変わり、ｎ＝ｋ−１とする。ＰＲ
［１２２１］は拘束長が４であることから、前後３ビッ
トについて同じものから考える。例えば、［０１１１１
１０１０］のビット列に対して［０１１１０１０１０］
の様に前３ビット［０１１］、後ろ３ビット［０１０］
が一致することである。上記条件におけるパターンＡと
パターンＢの最小ユークリッド距離はＰＲ特性、変調符
号によって変わる。例えばＰＲ［１２２１］、ＲＬＬ
（１，７）符号の場合、最小ユークリッド距離は１０で
あり、１２，１４，１６，…と続く。これらの内、参照
テーブル２０４にはエラーの発生確率が高いものについ
て記載する。パターン数を増やすとより正確な値が得ら
れるが、処理が多く反面もある。このパターン数は要求
される仕様に応じて決定すればよい。本実施形態におい
てはＰＲ［１２２１］、ＲＬＬ（１，７）を用いてお
り、この場合ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢが１０，１２，
１４のパターンを記載するのが適当であるので、このユ
ークリッド距離を持つペアを参照テーブルに記載する。
具体的には図３のようになる。この参照テーブル２０４
は変調符号及びＰＲ特性に応じて作成する。
ーンテーブルの作成方法 図１の参照テーブル２０４（図２のステップＢ１で参照
される）は変調符号及びＰＲ特性に応じた誤りやすいパ
ターンについて作成する。参照テーブル２０４はパター
ンＡとその理想信号、パターンＢとその理想信号、パタ
ーンＡとパターンＢのユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ、パタ
ーン番号から構成され、パターンＡ、パターンＢのビッ
ト長は各変調符号とＰＲ特性に従い変わる。今、符号ビ
ット１がｎ個のものをｎＴマーク、また符号ビット０が
ｎ個のものをｎＴスペースと呼ぶと、ビット長は各変調
符号における最短のＴと最長のＴによって変わる。以下
の実施形態では、一例として、変調符号にＲＬＬ（１，
７）符号（ＲＬＬ：Ｒｕｎ−Ｌｅｎｇｔｈ Ｌｉｍｉｔ
ｅｄ）を用いるとすると、記録データ中に現われる系列
は２Ｔ〜８Ｔのマークとスペースになる。参照テーブル
２０４のビット長はこのＴの範囲を考慮し決定する。パ
ターンＡとパターンＢのペアを考えるとき、前後のｎビ
ットが同じパターン同士を考える。ｎの値は各ＰＲ特性
の拘束長ｋによって変わり、ｎ＝ｋ−１とする。ＰＲ
［１２２１］は拘束長が４であることから、前後３ビッ
トについて同じものから考える。例えば、［０１１１１
１０１０］のビット列に対して［０１１１０１０１０］
の様に前３ビット［０１１］、後ろ３ビット［０１０］
が一致することである。上記条件におけるパターンＡと
パターンＢの最小ユークリッド距離はＰＲ特性、変調符
号によって変わる。例えばＰＲ［１２２１］、ＲＬＬ
（１，７）符号の場合、最小ユークリッド距離は１０で
あり、１２，１４，１６，…と続く。これらの内、参照
テーブル２０４にはエラーの発生確率が高いものについ
て記載する。パターン数を増やすとより正確な値が得ら
れるが、処理が多く反面もある。このパターン数は要求
される仕様に応じて決定すればよい。本実施形態におい
てはＰＲ［１２２１］、ＲＬＬ（１，７）を用いてお
り、この場合ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢが１０，１２，
１４のパターンを記載するのが適当であるので、このユ
ークリッド距離を持つペアを参照テーブルに記載する。
具体的には図３のようになる。この参照テーブル２０４
は変調符号及びＰＲ特性に応じて作成する。
【００３２】記載されているエラーの種類に関しては、
各Ｔのエッジが１ビットシフトする、２Ｔがシフトす
る、連続した２Ｔが玉突きでシフトする等、実際の再生
信号において識別エラーの起こりやすいパターンであ
る。本実施形態では図３におけるパターンのビット長は
ユークリッド距離毎に可変長としてあるが、場合によっ
てはそれぞれのビット長を一致させることもできる。こ
の場合、各パターンのビット長は最長のビット長に合わ
せてテーブルを作成する。本実施形態においてはユーク
リッド距離Ｅ２ ＡＢ＝１４のパターンが最長となるので
これに合わせる。このテーブルを逐次参照しながら処理
を進める。
各Ｔのエッジが１ビットシフトする、２Ｔがシフトす
る、連続した２Ｔが玉突きでシフトする等、実際の再生
信号において識別エラーの起こりやすいパターンであ
る。本実施形態では図３におけるパターンのビット長は
ユークリッド距離毎に可変長としてあるが、場合によっ
てはそれぞれのビット長を一致させることもできる。こ
の場合、各パターンのビット長は最長のビット長に合わ
せてテーブルを作成する。本実施形態においてはユーク
リッド距離Ｅ２ ＡＢ＝１４のパターンが最長となるので
これに合わせる。このテーブルを逐次参照しながら処理
を進める。
【００３３】
（１−２）Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ− Ｅ２ ＴＳの計算
図２のステップＢ２のＤ値の計算を図５を用いて説明す
る。評価値算出器２００には等化器１５から再生信号
が、またビタビ復号器１６からは復号した識別データが
入力される。入力データはテーブル内における最長のビ
ット長分メモリに蓄えられる。本実施形態では再生信号
は８ビット、識別データは１１ビットである。処理が進
む度に、新たな再生信号と復号された識別データがメモ
リ領域に追加される。それに従い、メモリのデータは１
ビットシフトして更新を行なう。このビット系列に対し
テーブルを参照し、パターンＡ、もしくはパターンＢと
一致するパターン全てに関して判定を行なう。今、ビタ
ビ復号器１６より入力された識別データのビット系列が
［１１１１１１１１０００］だとすると、テーブル内で
該当するものはパターン番号２の１１１１０００（パタ
ーンＡ）、６５３２（理想信号）、１１１００００（パ
ターンＢ）、５３１０（理想信号）、１０（Ｅ ２ ＡＢ）
のエッジシフトのパターンとなる。テーブル内に記載さ
れるパターンは各ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ毎にビット
長が異なるが、各パターンのビット長分がメモリ内のビ
ット系列と一致したときには同様に検出を行なう。
る。評価値算出器２００には等化器１５から再生信号
が、またビタビ復号器１６からは復号した識別データが
入力される。入力データはテーブル内における最長のビ
ット長分メモリに蓄えられる。本実施形態では再生信号
は８ビット、識別データは１１ビットである。処理が進
む度に、新たな再生信号と復号された識別データがメモ
リ領域に追加される。それに従い、メモリのデータは１
ビットシフトして更新を行なう。このビット系列に対し
テーブルを参照し、パターンＡ、もしくはパターンＢと
一致するパターン全てに関して判定を行なう。今、ビタ
ビ復号器１６より入力された識別データのビット系列が
［１１１１１１１１０００］だとすると、テーブル内で
該当するものはパターン番号２の１１１１０００（パタ
ーンＡ）、６５３２（理想信号）、１１１００００（パ
ターンＢ）、５３１０（理想信号）、１０（Ｅ ２ ＡＢ）
のエッジシフトのパターンとなる。テーブル内に記載さ
れるパターンは各ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ毎にビット
長が異なるが、各パターンのビット長分がメモリ内のビ
ット系列と一致したときには同様に検出を行なう。
【００３４】このようにビット系列とテーブル内のパタ
ーンＡ、もしくはパターンＢが一致したとき、パターン
Ａと再生信号のユークリッド距離ＥＡＳとパターンＢと
再生信号のユークリッド距離ＥＢＳを計算し、Ｄ値を算
出する。
ーンＡ、もしくはパターンＢが一致したとき、パターン
Ａと再生信号のユークリッド距離ＥＡＳとパターンＢと
再生信号のユークリッド距離ＥＢＳを計算し、Ｄ値を算
出する。
【００３５】等化信号が良好な場合は、図４（ａ）に示
すように正パターンの理想信号と等化信号はほぼ一致
し、そのユークリッド距離は０に近くなる。このときＤ
値の分布は±Ｅ２ ＡＢを中心とし、分散の狭いものとな
る。しかし、等化信号が良好でない場合は、図４（ｂ）
に示すようにＤ値の分布は中心がＥ２ ＡＢからずれる、
分散が広くなるなどの状態が起こる。算出したＤ値は以
下の評価値、推定ｂＥＲ算出方法に従いパターン毎もし
くはユークリッド距離毎（本実施形態ではＥ２ Ａ Ｂ ＝
１０，１２，１４の３種類）に区別しメモリに格納す
る。この手順を等化器１５、ビタビ復号器１６からの入
力が終了するまで行なう。
すように正パターンの理想信号と等化信号はほぼ一致
し、そのユークリッド距離は０に近くなる。このときＤ
値の分布は±Ｅ２ ＡＢを中心とし、分散の狭いものとな
る。しかし、等化信号が良好でない場合は、図４（ｂ）
に示すようにＤ値の分布は中心がＥ２ ＡＢからずれる、
分散が広くなるなどの状態が起こる。算出したＤ値は以
下の評価値、推定ｂＥＲ算出方法に従いパターン毎もし
くはユークリッド距離毎（本実施形態ではＥ２ Ａ Ｂ ＝
１０，１２，１４の３種類）に区別しメモリに格納す
る。この手順を等化器１５、ビタビ復号器１６からの入
力が終了するまで行なう。
【００３６】（１−３）評価値、推定ｂＥＲ算出
各パターン毎に算出したＤ値は等化器１５、ビタビ復号
器１６からの入力が終了した時点で、以下の３通りいず
れかの方法に従い分布をとり、評価値、推定ｂＥＲを算
出する。
器１６からの入力が終了した時点で、以下の３通りいず
れかの方法に従い分布をとり、評価値、推定ｂＥＲを算
出する。
【００３７】（１−３−１）ユークリッド距離別算出方
法 （１−２）において算出したＤ値はユークリッド距離毎
に区別され、それぞれ分布をとり評価値、推定ｂＥＲを
算出する。ユークリッド距離毎に区別された分布はそれ
ぞれ図６に示すような正規分布とほぼ一致する。これら
の分布において式（１）よりエラーに相当する部分はＤ
＜０の範囲となる。よって、各分布をガウスの確率密度
関数で近似し、その近似式をＤ＜０範囲で積分すること
により、式（３）に示すユークリッド距離の種類毎の誤
識別発生確率Ｆ（０）と、μ／σを求める。いま、ユー
クリッド距離は（１０，１２，１４）の３種類であるの
で、Ｄ値の分布は３つである。それぞれの分布より評価
値算出のためにμ／σを、推定ｂＥＲの算出ためにＦ
（０）を求める。これらを用いて式（４）により評価値
を、式（５）により推定ｂＥＲを算出する。ユークリッ
ド距離毎に区別する理由はハミング距離（符号間の距
離）が違うためである。具体的にはユークリッド距離ｄ
が１０の場合、例えば００００１１１が０００１１１１
に誤るパターンについてハミング距離は１となり、ユー
クリッド距離ｄが１２の場合、例えば００００１１００
０が０００１１００００に誤るパターンについてハミン
グ距離は２となり、ユークリッド距離ｄが１４の場合、
例えば００００１１００１１１が０００１１００１１１
１が誤るパターンについてハミング距離は３となる。下
記の算出方法にあるようにガウスの確率密度関数は非線
型な関数であるため、ハミング距離にしたがってＤ値の
分布を区別する必要がある。また式（４），（５）にお
けるＣＴはＰＲ特性、変調符号に応じて決定する。これ
はＰＲ特性、変調符号によって記録データ中の各パター
ンの発生確率が違うためである。こうして決定される係
数ＣＴ，ＨＴ，Ｆは計算器によってその都度算出しても
良いし、あらかじめメモリに用意しても良い。以上の
（１−３−１）における推定ｂＥＲ算出方法の流れを図
１２のブロック図に示す。ビタビ復号器から入力された
識別データに対し、まずパターン比較器２０３が識別デ
ータと参照テーブル２０４とを比較する。参照テーブル
２０４内に識別データと一致するパターン（Ａもしくは
Ｂ）がある場合、理想信号生成器３０１はそのパターン
の理想信号を生成、もしくは理想信号取得器３０２は参
照テーブル２０４内の理想信号を取得する。Ｄ値計算器
３０３は遅延器２０１を介して等化器から入力された再
生信号（等化信号）と理想信号からＤ値を計算する。算
出したＤ値はＤ値選別器３０４によって、識別データと
一致した参照テーブル内のパターンにおけるＥＡＢ ２毎
（１０ｏｒ１２ｏｒ１４）にＤ値メモリ３０５に格納す
る。各Ｄ値メモリ３０５内のサンプル数が十分となった
場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式（３）に
示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確率Ｆ
（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を評価
値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
法 （１−２）において算出したＤ値はユークリッド距離毎
に区別され、それぞれ分布をとり評価値、推定ｂＥＲを
算出する。ユークリッド距離毎に区別された分布はそれ
ぞれ図６に示すような正規分布とほぼ一致する。これら
の分布において式（１）よりエラーに相当する部分はＤ
＜０の範囲となる。よって、各分布をガウスの確率密度
関数で近似し、その近似式をＤ＜０範囲で積分すること
により、式（３）に示すユークリッド距離の種類毎の誤
識別発生確率Ｆ（０）と、μ／σを求める。いま、ユー
クリッド距離は（１０，１２，１４）の３種類であるの
で、Ｄ値の分布は３つである。それぞれの分布より評価
値算出のためにμ／σを、推定ｂＥＲの算出ためにＦ
（０）を求める。これらを用いて式（４）により評価値
を、式（５）により推定ｂＥＲを算出する。ユークリッ
ド距離毎に区別する理由はハミング距離（符号間の距
離）が違うためである。具体的にはユークリッド距離ｄ
が１０の場合、例えば００００１１１が０００１１１１
に誤るパターンについてハミング距離は１となり、ユー
クリッド距離ｄが１２の場合、例えば００００１１００
０が０００１１００００に誤るパターンについてハミン
グ距離は２となり、ユークリッド距離ｄが１４の場合、
例えば００００１１００１１１が０００１１００１１１
１が誤るパターンについてハミング距離は３となる。下
記の算出方法にあるようにガウスの確率密度関数は非線
型な関数であるため、ハミング距離にしたがってＤ値の
分布を区別する必要がある。また式（４），（５）にお
けるＣＴはＰＲ特性、変調符号に応じて決定する。これ
はＰＲ特性、変調符号によって記録データ中の各パター
ンの発生確率が違うためである。こうして決定される係
数ＣＴ，ＨＴ，Ｆは計算器によってその都度算出しても
良いし、あらかじめメモリに用意しても良い。以上の
（１−３−１）における推定ｂＥＲ算出方法の流れを図
１２のブロック図に示す。ビタビ復号器から入力された
識別データに対し、まずパターン比較器２０３が識別デ
ータと参照テーブル２０４とを比較する。参照テーブル
２０４内に識別データと一致するパターン（Ａもしくは
Ｂ）がある場合、理想信号生成器３０１はそのパターン
の理想信号を生成、もしくは理想信号取得器３０２は参
照テーブル２０４内の理想信号を取得する。Ｄ値計算器
３０３は遅延器２０１を介して等化器から入力された再
生信号（等化信号）と理想信号からＤ値を計算する。算
出したＤ値はＤ値選別器３０４によって、識別データと
一致した参照テーブル内のパターンにおけるＥＡＢ ２毎
（１０ｏｒ１２ｏｒ１４）にＤ値メモリ３０５に格納す
る。各Ｄ値メモリ３０５内のサンプル数が十分となった
場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式（３）に
示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確率Ｆ
（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を評価
値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
【００３８】（１−３−２）エラーのタイプ別算出方法
（１−２）において算出したＤ値はエラーのタイプ毎に
区別され、それぞれ分布をとり、評価値、推定ｂＥＲを
算出する。エラーのタイプ毎に区別された分布はそれぞ
れ図７にあるような正規分布とほぼ一致する。エラーの
タイプについて説明する。ユークリッド距離ｄが１０、
または１４の場合、図３にあるようにパターンＡがパタ
ーンＢに誤る場合は、マークのエッジが短くなるエラー
であり、逆の場合は長くなるエラーとなる。信号にオフ
セットがのっている場合、Ｄ ＝Ｅ２ ＦＳ − Ｅ２
ＴＳ ＝ Ｅ２ ＢＳ − Ｅ２ ＡＳの分布と、Ｄ ＝
Ｅ ２ ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＡＳ − Ｅ２ ＢＳ
の分布は中心が異なる。この場合、分布の正規性が悪く
なる。よってこの場合、Ｅ２ ＡＢが１０、１４のＤ値
は、図７に示すようにそれぞれＤ ＝ Ｅ２ ＦＳ −
Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ Ｂ Ｓ − Ｅ２ ＡＳとＤ ＝ Ｅ２
ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＡＳ − Ｅ２ ＢＳに区
別し、分布は計４つとなる。また、Ｅ２ ＡＢが１２のパ
ターンの場合、図３にあるように２Ｔのシフトエラーに
関するものであるが、これらは図７に示すように２Ｔマ
ークのものと２Ｔスペースのものに分類できる。具体的
にはパターン番号１１，１２，１５，１６が２Ｔマーク
に関し、パターン番号９，１０，１３，１４が２Ｔスペ
ースに関する。再生信号に非対称などが存在すると、２
Ｔマークと２ＴスペースのＤの分布の中心が異なる。こ
の場合分布の正規性が悪くなる。このためＤ値は、２Ｔ
マークのパターンと２Ｔスペースのパターンに区別さ
れ、分布は２つとなる。よって本実施形態においては、
Ｅ２ ＡＢは１０，１２，１４の３種類であるので計６通
りの評価値、推定ｂＥＲが算出される。各評価値、推定
ｂＥＲの算出方法は１−３−１と同様である。以上の
（１−３−２）における推定ｂＥＲ算出方法の流れを図
１３のブロック図に示す。
区別され、それぞれ分布をとり、評価値、推定ｂＥＲを
算出する。エラーのタイプ毎に区別された分布はそれぞ
れ図７にあるような正規分布とほぼ一致する。エラーの
タイプについて説明する。ユークリッド距離ｄが１０、
または１４の場合、図３にあるようにパターンＡがパタ
ーンＢに誤る場合は、マークのエッジが短くなるエラー
であり、逆の場合は長くなるエラーとなる。信号にオフ
セットがのっている場合、Ｄ ＝Ｅ２ ＦＳ − Ｅ２
ＴＳ ＝ Ｅ２ ＢＳ − Ｅ２ ＡＳの分布と、Ｄ ＝
Ｅ ２ ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＡＳ − Ｅ２ ＢＳ
の分布は中心が異なる。この場合、分布の正規性が悪く
なる。よってこの場合、Ｅ２ ＡＢが１０、１４のＤ値
は、図７に示すようにそれぞれＤ ＝ Ｅ２ ＦＳ −
Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ Ｂ Ｓ − Ｅ２ ＡＳとＤ ＝ Ｅ２
ＦＳ − Ｅ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＡＳ − Ｅ２ ＢＳに区
別し、分布は計４つとなる。また、Ｅ２ ＡＢが１２のパ
ターンの場合、図３にあるように２Ｔのシフトエラーに
関するものであるが、これらは図７に示すように２Ｔマ
ークのものと２Ｔスペースのものに分類できる。具体的
にはパターン番号１１，１２，１５，１６が２Ｔマーク
に関し、パターン番号９，１０，１３，１４が２Ｔスペ
ースに関する。再生信号に非対称などが存在すると、２
Ｔマークと２ＴスペースのＤの分布の中心が異なる。こ
の場合分布の正規性が悪くなる。このためＤ値は、２Ｔ
マークのパターンと２Ｔスペースのパターンに区別さ
れ、分布は２つとなる。よって本実施形態においては、
Ｅ２ ＡＢは１０，１２，１４の３種類であるので計６通
りの評価値、推定ｂＥＲが算出される。各評価値、推定
ｂＥＲの算出方法は１−３−１と同様である。以上の
（１−３−２）における推定ｂＥＲ算出方法の流れを図
１３のブロック図に示す。
【００３９】ビタビ復号器から入力された識別データに
対し、まずパターン比較器２０３が識別データと参照テ
ーブル２０４とを比較する。参照テーブル２０４内に識
別データと一致するパターン（ＡもしくはＢ）がある場
合、理想信号生成器３０１はそのパターンの理想信号を
生成、もしくは理想信号取得器３０２は参照テーブル２
０４内の理想信号を取得する。Ｄ値計算器３０３は遅延
器２０１を介して等化器から入力された再生信号（等化
信号）と理想信号からＤ値を計算する。算出したＤ値は
Ｄ値選別器３０４によって、識別データと一致した参照
テーブル内のパターンにおけるエラーの種類毎（マーク
短エラー、マーク長エラー、２Ｔスペースエラー、２Ｔ
マークエラー、連続２Ｔエラー（マーク短に起因）、連
続２Ｔエラー（マーク長に起因））にＤ値メモリ３０６
に格納する。各Ｄ値メモリ３０６内のサンプル数が十分
となった場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式
（３）に示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確
率Ｆ（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を
評価値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
対し、まずパターン比較器２０３が識別データと参照テ
ーブル２０４とを比較する。参照テーブル２０４内に識
別データと一致するパターン（ＡもしくはＢ）がある場
合、理想信号生成器３０１はそのパターンの理想信号を
生成、もしくは理想信号取得器３０２は参照テーブル２
０４内の理想信号を取得する。Ｄ値計算器３０３は遅延
器２０１を介して等化器から入力された再生信号（等化
信号）と理想信号からＤ値を計算する。算出したＤ値は
Ｄ値選別器３０４によって、識別データと一致した参照
テーブル内のパターンにおけるエラーの種類毎（マーク
短エラー、マーク長エラー、２Ｔスペースエラー、２Ｔ
マークエラー、連続２Ｔエラー（マーク短に起因）、連
続２Ｔエラー（マーク長に起因））にＤ値メモリ３０６
に格納する。各Ｄ値メモリ３０６内のサンプル数が十分
となった場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式
（３）に示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確
率Ｆ（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を
評価値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
【００４０】（１−３−３）検出パターン別算出方法
（１−２）において算出したＤ値は各パターン番号毎に
区別され、それらの分布より評価値、推定ｂＥＲを算出
する。Ｄ値は更にパターン番号ごとにパターンＡがパタ
ーンＢに誤識別されるものとパターンＢがパターンＡに
誤識別されるものに区別する。本実施形態においてはパ
ターン総数は２４である。各分布は図８にあるような正
規分布となる。本実施形態においては、パターン総数は
２４であるので計４８通りの評価値、推定ｂＥＲが算出
される。各評価値、推定ｂＥＲの算出方法は考え方は１
−３−１と同様である。以上の（１−３−３）における
推定ｂＥＲ算出方法の流れを図１４のブロック図に示
す。ビタビ復号器から入力された識別データに対し、ま
ずパターン比較器２０３が識別データと参照テーブル２
０４とを比較する。参照テーブル２０４内に識別データ
と一致するパターン（ＡもしくはＢ）がある場合、理想
信号生成器３０１はそのパターンの理想信号を生成、も
しくは理想信号取得器３０２は参照テーブル２０４内の
理想信号を取得する。Ｄ値計算器３０３は遅延器２０１
を介して等化器から入力された再生信号（等化信号）と
理想信号からＤ値を計算する。算出したＤ値はＤ値選別
器３０４によって、識別データと一致した参照テーブル
内のパターン毎（パターン番号１のパターンＡがパター
ンＢに誤る場合、パターン番号１のパターンＢがパター
ンＡに誤る場合、パターン番号２のパターンＡがパター
ンＢに誤る場合、・・・）にＤ値メモリ３０７に格納す
る。各Ｄ値メモリ３０７内のサンプル数が十分となった
場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式（３）に
示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確率Ｆ
（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を評価
値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
区別され、それらの分布より評価値、推定ｂＥＲを算出
する。Ｄ値は更にパターン番号ごとにパターンＡがパタ
ーンＢに誤識別されるものとパターンＢがパターンＡに
誤識別されるものに区別する。本実施形態においてはパ
ターン総数は２４である。各分布は図８にあるような正
規分布となる。本実施形態においては、パターン総数は
２４であるので計４８通りの評価値、推定ｂＥＲが算出
される。各評価値、推定ｂＥＲの算出方法は考え方は１
−３−１と同様である。以上の（１−３−３）における
推定ｂＥＲ算出方法の流れを図１４のブロック図に示
す。ビタビ復号器から入力された識別データに対し、ま
ずパターン比較器２０３が識別データと参照テーブル２
０４とを比較する。参照テーブル２０４内に識別データ
と一致するパターン（ＡもしくはＢ）がある場合、理想
信号生成器３０１はそのパターンの理想信号を生成、も
しくは理想信号取得器３０２は参照テーブル２０４内の
理想信号を取得する。Ｄ値計算器３０３は遅延器２０１
を介して等化器から入力された再生信号（等化信号）と
理想信号からＤ値を計算する。算出したＤ値はＤ値選別
器３０４によって、識別データと一致した参照テーブル
内のパターン毎（パターン番号１のパターンＡがパター
ンＢに誤る場合、パターン番号１のパターンＢがパター
ンＡに誤る場合、パターン番号２のパターンＡがパター
ンＢに誤る場合、・・・）にＤ値メモリ３０７に格納す
る。各Ｄ値メモリ３０７内のサンプル数が十分となった
場合、計算器３０８はそれぞれのμ／σと、式（３）に
示すユークリッド距離の種類毎の誤識別発生確率Ｆ
（０）とを求める。算出器３０９はこれらの合計を評価
値あるいは推定ｂＥＲを算出する。
【００４１】この評価値としては、例えば１０−３以下
であるものが現実的である。
であるものが現実的である。
【００４２】以上の実施形態では、ＰＲ（１，２，２，
１）特性を用いて説明したが、その他のＰＲ特性でも本
発明は適用可能である。実施形態では、ＲＬＬ（１，
７）符号を用いて説明したが、そのほかの変調符号でも
本発明は適用可能である。
１）特性を用いて説明したが、その他のＰＲ特性でも本
発明は適用可能である。実施形態では、ＲＬＬ（１，
７）符号を用いて説明したが、そのほかの変調符号でも
本発明は適用可能である。
【００４３】以上説明したように、第１実施形態によれ
ば、誤りやすいパターン対してパターンテーブルを予め
作成することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥＲ
を算出することができる。また、各パターン毎に分布を
とることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び
推定ｂＥＲを算出することができる。従来のＳＡＭＥＲ
法では、あるビット系列に対しユークリッド距離が最小
となるビット系列の組を作ると、組ごとに最小となるユ
ークリッド距離が異なる。このためＥnext ２−Ｅmin ２
の分布をとった際、分布は複数に別れ評価値にならな
い。また、ＳＡＭＥＲ法では、平均値μ以下の範囲にお
いて、正規性が崩れる場合が考えられ、この時推定され
るｂＥＲと実際のｂＥＲとの間に誤差が生じる可能性が
ある。さらに、ＳＡＭＥＲ法では、１チャネル再生信号
が入力されるごとに、全系列の理想信号とそのユークリ
ッド距離を計算し、最小の値と次に小さい値を選択する
ため計算量が多くなる。
ば、誤りやすいパターン対してパターンテーブルを予め
作成することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥＲ
を算出することができる。また、各パターン毎に分布を
とることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び
推定ｂＥＲを算出することができる。従来のＳＡＭＥＲ
法では、あるビット系列に対しユークリッド距離が最小
となるビット系列の組を作ると、組ごとに最小となるユ
ークリッド距離が異なる。このためＥnext ２−Ｅmin ２
の分布をとった際、分布は複数に別れ評価値にならな
い。また、ＳＡＭＥＲ法では、平均値μ以下の範囲にお
いて、正規性が崩れる場合が考えられ、この時推定され
るｂＥＲと実際のｂＥＲとの間に誤差が生じる可能性が
ある。さらに、ＳＡＭＥＲ法では、１チャネル再生信号
が入力されるごとに、全系列の理想信号とそのユークリ
ッド距離を計算し、最小の値と次に小さい値を選択する
ため計算量が多くなる。
【００４４】以下、本発明による情報記録再生装置とそ
の信号評価方法及び情報記録再生媒体の他の実施形態を
説明する。他の実施形態の説明において第１の実施形態
と同一部分は同一参照数字を付してその詳細な説明は省
略する。
の信号評価方法及び情報記録再生媒体の他の実施形態を
説明する。他の実施形態の説明において第１の実施形態
と同一部分は同一参照数字を付してその詳細な説明は省
略する。
【００４５】第２実施形態
図９に本発明の構成を示す。光ディスク１１にマーク、
スペースとして記録された情報は、ＰＵＨ１２を通して
微弱なアナログ信号として読み出される。微弱なアナロ
グ信号はプリ増幅器１３で十分な大きさに増幅される。
増幅されたアナログ再生信号は、ＡＤ変換器１４でデジ
タル再生信号へと変換される。デジタル再生信号は等化
器１５によって使用するＰＲ特性に応じた波形へと等化
され、ビタビ復号器及び評価値算出器２００Ｂへ送られ
る。復号された識別データは、図示しない後段回路へ送
られ、必要に応じて復調、誤り訂正等の処理を施された
後、ユーザへと渡される。
スペースとして記録された情報は、ＰＵＨ１２を通して
微弱なアナログ信号として読み出される。微弱なアナロ
グ信号はプリ増幅器１３で十分な大きさに増幅される。
増幅されたアナログ再生信号は、ＡＤ変換器１４でデジ
タル再生信号へと変換される。デジタル再生信号は等化
器１５によって使用するＰＲ特性に応じた波形へと等化
され、ビタビ復号器及び評価値算出器２００Ｂへ送られ
る。復号された識別データは、図示しない後段回路へ送
られ、必要に応じて復調、誤り訂正等の処理を施された
後、ユーザへと渡される。
【００４６】評価値算出器２００Ｂは等化器１５からの
入力と、これと同期した記録データ１７（遅延器１８を
介する）を用いて評価値を計算する。評価値算出器２０
０Ｂは、評価値計算器２０２、パターン比較器２０３、
参照テーブル２０４を含む。遅延器１８は、等化器１５
の出力と同期して記録データ１７が評価値算出器２００
Ｂに供給するための時間調整するための遅延器である。
パターン比較器２０３は、記録データ１７と、参照テー
ブル２０４に記憶されている誤パターンとを比較し、そ
の比較結果を評価値計算器２０２に与える。比較処理の
内容については、後述する。評価値計算器２０２が計算
を実行する場合には、等化器２０１からの再生信号を用
いて、評価値の計算を行なう。
入力と、これと同期した記録データ１７（遅延器１８を
介する）を用いて評価値を計算する。評価値算出器２０
０Ｂは、評価値計算器２０２、パターン比較器２０３、
参照テーブル２０４を含む。遅延器１８は、等化器１５
の出力と同期して記録データ１７が評価値算出器２００
Ｂに供給するための時間調整するための遅延器である。
パターン比較器２０３は、記録データ１７と、参照テー
ブル２０４に記憶されている誤パターンとを比較し、そ
の比較結果を評価値計算器２０２に与える。比較処理の
内容については、後述する。評価値計算器２０２が計算
を実行する場合には、等化器２０１からの再生信号を用
いて、評価値の計算を行なう。
【００４７】図１０に評価値算出の手順を示す。評価値
算出器２００Ｂは等化器１５から入力された等化信号と
記録データ１７との同期を行なう（ステップＣ１）。同
期された時点で記録データ１７に対し、評価値計算器２
０２はあらかじめ用意した、もしくは計算器２０２によ
って自動生成された参照テーブル２０４を参照する（ス
テップＣ２）。入力された記録データに対し、これと同
じパターンがテーブル内のパターンＡ、もしくはパター
ンＢにある場合はＥＡＳ，ＥＢＳの計算へと進み、ない
場合は次の入力について同様の処理を行なう。この時パ
ターンＡ，Ｂのうち、記録データと一致したパターンが
パターンＴ、もう一方がパターンＦとなる。例えばパタ
ーンＡが記録データと一致した場合、Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ
− Ｅ ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＢＳ − Ｅ２ ＡＳである。
このＥＡＳ，ＥＢＳ（ＥＴＳ，Ｅ ＦＳ）の計算では等化
器１５から入力された再生信号を用いる。
算出器２００Ｂは等化器１５から入力された等化信号と
記録データ１７との同期を行なう（ステップＣ１）。同
期された時点で記録データ１７に対し、評価値計算器２
０２はあらかじめ用意した、もしくは計算器２０２によ
って自動生成された参照テーブル２０４を参照する（ス
テップＣ２）。入力された記録データに対し、これと同
じパターンがテーブル内のパターンＡ、もしくはパター
ンＢにある場合はＥＡＳ，ＥＢＳの計算へと進み、ない
場合は次の入力について同様の処理を行なう。この時パ
ターンＡ，Ｂのうち、記録データと一致したパターンが
パターンＴ、もう一方がパターンＦとなる。例えばパタ
ーンＡが記録データと一致した場合、Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ
− Ｅ ２ ＴＳ ＝ Ｅ２ ＢＳ − Ｅ２ ＡＳである。
このＥＡＳ，ＥＢＳ（ＥＴＳ，Ｅ ＦＳ）の計算では等化
器１５から入力された再生信号を用いる。
【００４８】算出したＤ値は前述した算出方法によって
それぞれ所定の規則によって区別されメモリに格納する
（ステップＣ３）。図６、図７、図８及び図１５、図１
６、図１７にそれぞれの方法の説明図を示す。等化器１
５からの入力が終わった時（ステップＣ４）、もしくは
評価値、推定ｂＥＲ算出に必要なデータが入力されたと
きに、メモリに格納された各Ｄ値の分布をとる（ステッ
プＣ５）。この分布の標準偏差σ、平均μを用い評価値
及び推定ｂＥＲを算出する。
それぞれ所定の規則によって区別されメモリに格納する
（ステップＣ３）。図６、図７、図８及び図１５、図１
６、図１７にそれぞれの方法の説明図を示す。等化器１
５からの入力が終わった時（ステップＣ４）、もしくは
評価値、推定ｂＥＲ算出に必要なデータが入力されたと
きに、メモリに格納された各Ｄ値の分布をとる（ステッ
プＣ５）。この分布の標準偏差σ、平均μを用い評価値
及び推定ｂＥＲを算出する。
【００４９】（２−１）ユークリッド距離を用いたパタ
ーンテーブルの作成方法 参照テーブル２０４（図１０のステップＣ２で参照され
る）は、図第１実施形態と同様にユークリッド距離を用
いて、変調符号及びＰＲ特性に応じた誤りやすいパター
ンについて作成する。参照テーブル２０４の内容は、デ
ィスク（記録媒体）に記録されていても良く、これを読
み出して使用してもよい。またこの装置自体が自動生成
してもよい。
ーンテーブルの作成方法 参照テーブル２０４（図１０のステップＣ２で参照され
る）は、図第１実施形態と同様にユークリッド距離を用
いて、変調符号及びＰＲ特性に応じた誤りやすいパター
ンについて作成する。参照テーブル２０４の内容は、デ
ィスク（記録媒体）に記録されていても良く、これを読
み出して使用してもよい。またこの装置自体が自動生成
してもよい。
【００５０】
（２−２）Ｄ ＝ Ｅ２ ＦＳ− Ｅ２ ＴＳの計算
図１０のステップＣ３のＤ値の計算を図１１を用いて説
明する。評価値計算器２０２には等化器１５から再生信
号が、また等化信号と同期した記録データ１７が入力さ
れる。このとき入力データはテーブル内における最長の
ビット長分メモリに蓄えられる。今の場合、再生信号は
８ビット、記録データは１１ビットである。処理が進む
度に、新たな再生信号と識別データと同期した記録デー
タがメモリ領域に追加される。それに従いメモリのデー
タは１ビットシフトして更新を行なう。このビット系列
に対しテーブルを参照し、パターンＡもしくはパターン
Ｂと一致するパターン全てに関して判定を行なう。今、
ビタビ復号器１６より入力された識別データのビット系
列が［１１１１１１１１０００］だとすると、テーブル
内で該当するものはパターン番号２の１１１１０００
（パターンＡ）、６５３１（理想信号）、１１１０００
０（パターンＢ）、５３１０（理想信号）、１０（Ｅ２
ＡＢ）のパターンとなる。テーブル内に記載されるパタ
ーンは各ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ毎にビット長が異な
るが、各パターンのビット長分がメモリ内のビット系列
と一致したときには同様に検出を行なう。このようにビ
ット系列とテーブル内のパターンＡ、もしくはパターン
Ｂが一致したとき、パターンＡと再生信号のユークリッ
ド距離ＥＡＳとパターンＢと再生信号のユークリッド距
離ＥＢＳを計算しＤ値を算出する。算出したＤ値は、第
１実施形態と同様な評価値、推定ｂＥＲ算出方法に従
い、パターン毎もしくはユークリッド距離毎（本実施形
態ではＥ２ ＡＢ ＝１０，１２，１４の３種類）に区別
してメモリに格納する。この手順を等化器１５からの入
力が終了するまで行なう。
明する。評価値計算器２０２には等化器１５から再生信
号が、また等化信号と同期した記録データ１７が入力さ
れる。このとき入力データはテーブル内における最長の
ビット長分メモリに蓄えられる。今の場合、再生信号は
８ビット、記録データは１１ビットである。処理が進む
度に、新たな再生信号と識別データと同期した記録デー
タがメモリ領域に追加される。それに従いメモリのデー
タは１ビットシフトして更新を行なう。このビット系列
に対しテーブルを参照し、パターンＡもしくはパターン
Ｂと一致するパターン全てに関して判定を行なう。今、
ビタビ復号器１６より入力された識別データのビット系
列が［１１１１１１１１０００］だとすると、テーブル
内で該当するものはパターン番号２の１１１１０００
（パターンＡ）、６５３１（理想信号）、１１１０００
０（パターンＢ）、５３１０（理想信号）、１０（Ｅ２
ＡＢ）のパターンとなる。テーブル内に記載されるパタ
ーンは各ユークリッド距離Ｅ２ ＡＢ毎にビット長が異な
るが、各パターンのビット長分がメモリ内のビット系列
と一致したときには同様に検出を行なう。このようにビ
ット系列とテーブル内のパターンＡ、もしくはパターン
Ｂが一致したとき、パターンＡと再生信号のユークリッ
ド距離ＥＡＳとパターンＢと再生信号のユークリッド距
離ＥＢＳを計算しＤ値を算出する。算出したＤ値は、第
１実施形態と同様な評価値、推定ｂＥＲ算出方法に従
い、パターン毎もしくはユークリッド距離毎（本実施形
態ではＥ２ ＡＢ ＝１０，１２，１４の３種類）に区別
してメモリに格納する。この手順を等化器１５からの入
力が終了するまで行なう。
【００５１】（２−３）評価値、推定ｂＥＲ算出
各パターン毎に算出したＤ値は等化器１５、ビタビ復号
器１６からの入力が終了した時点で、第１実施形態と同
様な３通りいずれかの方法に従い分布をとり、評価値、
推定ｂＥＲを算出する。
器１６からの入力が終了した時点で、第１実施形態と同
様な３通りいずれかの方法に従い分布をとり、評価値、
推定ｂＥＲを算出する。
【００５２】以上説明したように、第２実施形態によっ
ても、誤りやすいパターン対してパターンテーブルを予
め作成することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥ
Ｒを算出することができる。また、各パターン毎に分布
をとることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及
び推定ｂＥＲを算出することができる。
ても、誤りやすいパターン対してパターンテーブルを予
め作成することで、少ない計算量で評価値及び推定ｂＥ
Ｒを算出することができる。また、各パターン毎に分布
をとることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及
び推定ｂＥＲを算出することができる。
【００５３】なお、本願発明は上記各実施形態に限定さ
れるものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない
範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施
形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、そ
の場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形
態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複
数の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明
が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要
件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決し
ようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効
果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この
構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
れるものではなく、実施段階ではその趣旨を逸脱しない
範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施
形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、そ
の場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形
態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複
数の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明
が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要
件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決し
ようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効
果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この
構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、誤
りやすいパターンに対して、予め誤パターンのパターン
テーブルを作成することで、少ない計算量で評価値及び
推定ｂＥＲを算出する、また、各パターン毎に分布をと
ることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び推
定ｂＥＲを算出することができる情報記録再生装置、信
号評価方法、及び情報記録再生装置を提供することがで
きる。
りやすいパターンに対して、予め誤パターンのパターン
テーブルを作成することで、少ない計算量で評価値及び
推定ｂＥＲを算出する、また、各パターン毎に分布をと
ることで、正規性の良い分布から高精度な評価値及び推
定ｂＥＲを算出することができる情報記録再生装置、信
号評価方法、及び情報記録再生装置を提供することがで
きる。
【図１】本発明による情報記録再生装置の第１の実施形
態の構成を示すブロック図。
態の構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態の動作を示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態の参照テーブルを示す図。
【図４】等化信号の良・不良に対する理想信号と等化信
号とのユークリッド距離を示す図。
号とのユークリッド距離を示す図。
【図５】第１の実施形態の評価値算出の原理を説明する
ための図。
ための図。
【図６】第１の実施形態のユークリッド距離毎の評価値
算出の第１の例を示す図。
算出の第１の例を示す図。
【図７】第１の実施形態のエラーのタイプ毎の評価値算
出の第２の例を示す図。
出の第２の例を示す図。
【図８】第１の実施形態のパターン毎の評価値算出の第
３の例を示す図。
３の例を示す図。
【図９】本発明による情報記録再生装置の第２の実施形
態の構成を示すブロック図。
態の構成を示すブロック図。
【図１０】第２の実施形態の動作を示すフローチャー
ト。
ト。
【図１１】第１の実施形態の評価値算出の原理を説明す
るための図。
るための図。
【図１２】第１及び第２の実施形態のユークリッド距離
毎の評価値算出の第１の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ
算出器のブロック図。
毎の評価値算出の第１の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ
算出器のブロック図。
【図１３】第１及び第２の実施形態のエラーのタイプ毎
の評価値算出の第２の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ算
出器のブロック図。
の評価値算出の第２の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ算
出器のブロック図。
【図１４】第１及び第２の実施形態のパターン毎の評価
値算出の第３の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ算出器の
ブロック図。
値算出の第３の例を示す評価値及び推定ｂＥＲ算出器の
ブロック図。
【図１５】従来の評価値（ＳＡＭＥＲ）算出装置の構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図１６】図１５の従来例の動作を示すフローチャー
ト。
ト。
【図１７】従来の評価値の分布を示す図。
１１…光ディスク
１２…光ヘッド装置
１５…等化器
１６…ビタビ復号器
２００…評価値算出器
２０１…遅延器
２０２…評価値計算器
２０３…パターン比較器
２０４…参照テーブル
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 小川 昭人
神奈川県川崎市幸区柳町70番地 株式会社
東芝柳町事業所内
Ｆターム(参考） 5D044 BC02 CC04 GK18 GL02 GL28
GL32
5D090 AA01 CC04 CC18 DD03 FF42
Claims (16)
- 【請求項１】 識別方式にパーシャル・レスポンス・ア
ンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）識別
方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置におい
て、 正パターンとその理想信号、これに対応する誤パターン
とその理想信号、前記正パターンと誤パターンとのユー
クリッド距離のテーブルと、 前記識別信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致
した場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユ
ークリッド距離との差を算出する手段と、 前記差の分布の平均、標準偏差を用いて再生信号を評価
する手段と、を具備する情報記録再生装置。 - 【請求項２】 前記評価手段は、正パターンをＴ、誤パ
ターンをＦ、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの理想信号
を各々ＰＴ、ＰＦとし、 【数１】 【数２】 累積したＤの分布の平均、標準偏差をμ、σとし、パタ
ーンＴからパターンＦへの誤識別の発生確率Ｆ（０） 【数３】 を用いて、 推定ｂＥＲ ＝ ΣＣＴ・Ｆ（０）・ＨＴ，Ｆ ただし、ＣＴは、パターンＴの発生確率、ＨＴ，Ｆは、
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示すを求める
ものである請求項１記載の情報記録再生装置。 - 【請求項３】 前記評価手段は、さらに 評価値 ＝ ΣＣＴ・μ／σ・ＨＴ，Ｆ を求めるものである請求項２記載の情報記録再生装置。
- 【請求項４】 前記識別信号は再生信号を復号した信号
である請求項１乃至請求項３のいずれか一項記載の情報
記録再生装置。 - 【請求項５】 識別方式にパーシャル・レスポンス・ア
ンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）識別
方式を用いて識別信号を得る情報記録再生装置におい
て、 正パターンとその理想信号、これに対応する誤パターン
とその理想信号、前記正パターンと誤パターンとのユー
クリッド距離のテーブルと、 識別信号と同期した記録信号が上記テーブルの何れかの
パターンと一致した場合、前記正パターンの理想信号と
再生信号のユークリッド距離と、誤パターンの理想信号
と再生信号のユークリッド距離との差を算出する手段
と、 前記差の分布の平均、標準偏差を用いて再生信号を評価
する手段と、を具備する情報記録再生装置。 - 【請求項６】 前記評価手段は、正パターンをＴ、誤パ
ターンをＦ、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの理想信号
を各々ＰＴ、ＰＦとし、 【数４】 【数５】 累積したＤの分布の平均、標準偏差をμ、σとし、パタ
ーンＴからパターンＦへの誤識別の発生確率Ｆ（０） 【数６】 を用いて、 推定ｂＥＲ ＝ ΣＣＴ・Ｆ（０）・ＨＴ，Ｆ ただし、ＣＴは、パターンＴの発生確率、ＨＴ，Ｆは、
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示すを求める
ものである請求項５記載の情報記録再生装置。 - 【請求項７】 前記評価手段は、さらに 評価値 ＝ ΣＣＴ・μ／σ・ＨＴ，Ｆ を求めるものである請求項６記載の情報記録再生装置。
- 【請求項８】 識別方式にパーシャル・レスポンス・ア
ンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）識別
方式を用いて識別信号を得る信号評価方法において、 正パターンとその理想信号、これに対応する誤パターン
とその理想信号、前記正パターンと誤パターンとのユー
クリッド距離のテーブルを参照し、 前記識別信号が上記テーブルの何れかのパターンと一致
した場合、前記正パターンの理想信号と再生信号のユー
クリッド距離と、誤パターンの理想信号と再生信号のユ
ークリッド距離との差を算出し、 前記差の分布の平均、標準偏差を用いて再生信号を評価
する信号評価方法。 - 【請求項９】 前記評価ステップは、正パターンをＴ、
誤パターンをＦ、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの理想
信号を各々ＰＴ、ＰＦとし、 【数７】 【数８】 累積したＤの分布の平均、標準偏差をμ、σとし、パタ
ーンＴからパターンＦへの誤識別の発生確率Ｆ（０） 【数９】 を用いて、 推定ｂＥＲ ＝ ΣＣＴ・Ｆ（０）・ＨＴ，Ｆ ただし、ＣＴは、パターンＴの発生確率、ＨＴ，Ｆは、
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示すを求める
ものである請求項８記載の信号評価方法。 - 【請求項１０】 前記評価ステップは、さらに 評価値 ＝ ΣＣＴ・μ／σ・ＨＴ，Ｆ を求めるものである請求項９記載の信号評価方法。
- 【請求項１１】 前記識別信号は再生信号を復号した信
号である請求項８乃至請求項１０のいずれか一項記載の
信号評価方法。 - 【請求項１２】 識別方式にパーシャル・レスポンス・
アンド・マキシマム・ライクリーフッド（ＰＲＭＬ）識
別方式を用いて識別信号を得る信号評価方法において、 正パターンとその理想信号、これに対応する誤パターン
とその理想信号、前記正パターンと誤パターンとのユー
クリッド距離のテーブルを参照し、 識別信号と同期した記録信号が上記テーブルの何れかの
パターンと一致した場合、前記正パターンの理想信号と
再生信号のユークリッド距離と、誤パターンの理想信号
と再生信号のユークリッド距離との差を算出し、 前記差の分布の平均、標準偏差を用いて再生信号を評価
する信号評価方法。 - 【請求項１３】 前記評価ステップは、正パターンを
Ｔ、誤パターンをＦ、再生信号をＳ、パターンＴ，Ｆの
理想信号を各々ＰＴ、ＰＦとし、 【数１０】 【数１１】 累積したＤの分布の平均、標準偏差をμ、σとし、パタ
ーンＴからパターンＦへの誤識別の発生確率Ｆ（０） 【数１２】 を用いて、 推定ｂＥＲ ＝ ΣＣＴ・Ｆ（０）・ＨＴ，Ｆ ただし、ＣＴは、パターンＴの発生確率、ＨＴ，Ｆは、
パターンＴとパターンＦのハミング距離を示すを求める
ものである請求項１２記載の信号評価方法。 - 【請求項１４】 前記評価ステップは、さらに 評価値 ＝ ΣＣＴ・μ／σ・ＨＴ，Ｆ を求めるものである請求項１３記載の信号評価方法。
- 【請求項１５】 請求項１乃至請求項７のいずれか一項
記載の情報記録再生装置により情報が記録され、前記評
価値が所定値より悪い場合は、所定の改善処理が行なわ
れた情報記録再生媒体。 - 【請求項１６】 請求項９乃至請求項１４のいずれか一
項記載の信号評価方法で推定ｂＥＲが１×１０−３以下
である情報記録再生媒体。
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