JP2005196964A - 情報記録再生装置及びその信号評価方法 - Google Patents

Abstract

【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２０４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２０２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。
【選択図】図１

Description

この発明は、情報記録再生装置及びその信号評価方法に関するもので、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。

情報記録再生装置における信号処理として、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ａｎｄ 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。

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ＳＡＭＥＲ（ＳＡＭ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ）がある（非特許文献１参照）。

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（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタが用られる。そしてＦＩＲフィルタに、例えば０００１００００という系列が入力すると、その出力は、０００１２２１０となる。同様に、０００１１００００が入力すると、０００１３４３１０を出力、０００１１１００００が入力すると、０００１３５５３１を出力、０００１１１１００００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Ｅ^２とは信号間の距離を示すもので信号Ｓ_A、Ｓ_Bを仮定すると、次のように定義される。

Ｅ^２ ＝ Σ（Ｓ_Ａ − Ｓ_Ｂ）^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 ＡｍｐｌｉｔｕｄｅＭａｒｇｉｎ）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 Ｒａｔｅ）計算器１８にも入力される。

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Ｅ_minとその次に小さい値Ｅ_nextを選出する（ステップＡ３）。この時、ユークリッド距離がＥ_min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。

次に選ばれたＥ_min、Ｅ_nextに対しＥ_next ^２−Ｅ_min ^２（＝ＳＡＭ）を計算する（ステップＡ４）。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。Ｅ_next ^２−Ｅ_min ^２の分布は正規分布ではない。このときＥ_next ^２−Ｅ_min ^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。

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Ｓ_１、Ｓ_２を仮定する。

Ｓ_{１ ＝} ［５．９ ６．１ ５．９ ４．９ ２．９ ０．９ ０．１ ０．０ ０．１］
Ｓ_２ ＝ ［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Ｓ_１、Ｓ_２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、Ｓ_１、Ｓ_２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
Ｓ_１については、
Ｅ_min ^２＝ （６−５．９）^２ ＋ （６−６．１）^２ ＋ （６−５．９）^２ ＋ … ＋ （０−０．１）^２ ＝ ０．０８
Ｅnext^２ ＝ （６−５．９）^２ ＋ （６−６．１）^２ ＋ （５−５．９）^２ ＋ … ＋ （０−０．１）^２ ＝ ８．８８
Ｓ_２については、 Ｅ_min ^２ ＝ （６−５．８）^２ ＋ （６−６．０）^２ ＋ （６−５．８）^２ ＋ … ＋ （０−０．２）^２ ＝ ０．３６
Ｅ_next ^２ ＝ （６−５．８）^２ ＋ （６−６．０）^２ ＋ （５−５．８）^２ ＋ …＋ （０−０．２）^２ ＝ ７．７６
となり、Ｓ_１はＥ_next ^２−Ｅ_min ^２ ＝ ８．８、Ｓ_２はＥ_next ^２−Ｅ_min ^２ ＝７．４となる。この結果Ｓ_１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、Ｅ_next ^２−Ｅ_min ^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。

一方、ＳＡＭＥＲ計算器１８はＳＡＭの分布より、予想されるｂＥＲ（ｂｉｔｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）を算出する（ステップＡ５）。上記したようにＳＡＭの分布はＥ_next ^２−Ｅ_min ^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Ｅ_next ^２とＥ_min ^２は常にＥ_next ^２＞Ｅ_min ^２の関係となる。しかし、識別エラーが起こるのは、Ｅ_minではなく間違ってＥ_nextを選択する場合であり、この時はＥ_next ^２＜Ｅ_min ^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Ｅ_next ^２＜Ｅ_min ^２の範囲を推定する。具体的には図１７におけるＦ（Ｔｈ）がＥ_next ^２＜Ｅ_min ^２の範囲であり、この部分がエラーに相当する。ＳＡＭＥＲ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。
Technical Digest ISOM’01(International Symposium On Optical Memory 2001), P272, "A Method for Evaluating PRML System Reliability Using Sequenced Amplitude Margin", Tetsuya Okumura et al.

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Ｅ_next ^２−Ｅ_min ^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。

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ｂＥＲを算出することである。

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。

（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、これに対応する誤パターンとの表５に示すテーブルと、

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と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。

（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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表６に示すテーブルと、

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。

（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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表７に示すテーブルを参照し、

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。

（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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表８に示すテーブルを参照し、

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。

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及びその信号評価方法を提供することができる。

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。

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

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、

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。

評価値 ＝ ΣＣ_Ｔ・μ／σ・Ｈ_Ｔ，Ｆ （４）
推定ｂＥＲ ＝ ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ （５）
ただし、Ｃ_Ｔは、パターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，Ｆは、パターンＴとパターンＦのハミング距離を示す。

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Ｅ_Ｔ，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Ｅ_Ｔ，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。

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１１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。

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。

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。

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２０３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。

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。

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Ｅ^２ _ＡＢ）が参照テーブル２０４に記憶されている（図３参照）。

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Ｅ_ＡＳ、Ｅ_ＢＳ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 ＝ Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＢＳ− Ｅ^２ _ＡＳである。このＥ_ＡＳ，Ｅ_ＢＳ（Ｅ_ＴＳ，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１５、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。

（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Ｅ^２ _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 Ｌｉｍｉｔｅｄ）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、［０１１１１１０１０］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Ｅ^２ _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。

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Ｅ^２ _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。

（１−２）Ｄ ＝ Ｅ^２ _ＦＳ− Ｅ^２ _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Ｅ^２ _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Ｅ_ＡＳとパターンＢと再生信号のユークリッド距離Ｅ_ＢＳを計算し、Ｄ値を算出する。

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±Ｅ^２ _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Ｅ^２ _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Ｅ^２ _ＡＢ ＝ 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。

（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。

（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００００１１０００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０００１１００１１１１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Ｃ_Ｔ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Ｃ_Ｔ，Ｈ_Ｔ，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Ｅ_ＡＢ ^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。

（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 ＝Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＢＳ − Ｅ^２ _ＡＳの分布と、Ｄ ＝ Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＡＳ − Ｅ^２ _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、Ｅ^２ _ＡＢが１０、１４のＤ値は、図７に示すようにそれぞれＤ ＝ Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＢＳ − Ｅ^２ _ＡＳとＤ ＝ Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＡＳ − Ｅ^２ _ＢＳに区別し、分布は計４つとなる。また、Ｅ^２ _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、２Ｔ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、Ｅ^２ _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。

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。

（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。

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。

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。

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Ｅ_next ^２−Ｅ_min ^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。

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。

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。

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２００Ｂ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２００Ｂ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。

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２０２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Ｅ_ＡＳ，Ｅ_ＢＳ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 ＝ Ｅ^２ _ＦＳ − Ｅ^２ _ＴＳ ＝ Ｅ^２ _ＢＳ − Ｅ^２ _ＡＳである。このＥ_ＡＳ，Ｅ_ＢＳ（Ｅ_ＴＳ，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１６、図１７にそれぞれの方法の説明図を示す。等化器１５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。

（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。

（２−２）Ｄ ＝ Ｅ^２ _ＦＳ− Ｅ^２ _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）、１１１００００（パターンＢ）、５３１０（理想信号）、１０（Ｅ^２ _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Ｅ^２ _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Ｅ_ＡＳとパターンＢと再生信号のユークリッド距離Ｅ_ＢＳ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Ｅ^２ _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。

（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。

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。

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。

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。 第１の実施形態の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態の参照テーブルを示す図。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 第２の実施形態の動作を示すフローチャート。 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。 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。 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。 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。 従来の評価値（ＳＡＭＥＲ）算出装置の構成を示すブロック図。 図１５の従来例の動作を示すフローチャート。 従来の評価値の分布を示す図。

符号の説明

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。

Claims (14)

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、これに対応する誤パターンとの表１に示すテーブルと、
   

   

   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と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。
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、
   

   

   

   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）
   

   

   を用いて、
   推定ｂＥＲ ＝ ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ
   ただし、Ｃ_Ｔは、パターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，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。
3. 前記評価手段は、さらに
   評価値 ＝ ΣＣ_Ｔ・μ／σ・Ｈ_Ｔ，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。
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。
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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表２に示すテーブルと、
   

   

   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。
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、
   

   

   

   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）
   

   

   を用いて、
   推定ｂＥＲ ＝ ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ
   ただし、Ｃ_Ｔは、パターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，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。
7. 前記評価手段は、さらに
   評価値 ＝ ΣＣ_Ｔ・μ／σ・Ｈ_Ｔ，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。
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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表３に示すテーブルを参照し、
   

   

   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。
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、
   

   

   

   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）
   

   

   を用いて、
   推定ｂＥＲ ＝ ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ
   ただし、Ｃ_Ｔは、パターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，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。
10. 前記評価ステップは、さらに評価値 ＝ ΣＣ_Ｔ・μ／σ・Ｈ_Ｔ，Ｆを求めるものである請求項９記載の信号評価方法。
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。
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、これに対応する誤パターンと、前記正パターンと誤パターンとのハミング距離の表４に示すテーブルを参照し、
    

    

    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。
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、
    

    

    

    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）
    

    

    を用いて、
    推定ｂＥＲ ＝ ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ
    ただし、Ｃ_Ｔは、パターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，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。
14. 前記評価ステップは、さらに評価値 ＝ ΣＣ_Ｔ・μ／σ・Ｈ_Ｔ，Ｆを求めるものである請求項１３記載の信号評価方法。

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