JP2011508519A - 記録チャネルにおける適応等化のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

本発明の様々な実施形態は、適応的に等化を行うためのシステムおよび方法を提供する。例えば、本発明の様々な実施形態は、等化器回路（２１０）および目標フィルタ回路（２６５）を有するデータ処理システムを提供することを含む適応等化のための方法を提供する。等化器回路は、少なくとも部分的に等化器係数（２１５）に基づいて、等化を実施する。本方法はさらに、等化器回路からの第１の出力、および目標フィルタ回路からの第２の出力に基づいて誤差（２８５）を生成することを含む。符号間干渉成分（２９５）は、誤差（２８５）から抽出され、等化器勾配（２２６）を計算するために使用される。少なくとも部分的に等化器勾配（２２６）に基づいて、等化器係数（２１５）が計算される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、「Near Optimal Adaptive Equalization for Recording Channels」と題する、Ｍａｔｈｅｗらによって２００７年１２月２１日に出願された米国特許出願第６１／０１６，２３１号に対する優先権を主張する（その出願の本出願である）。前述の出願の全体は、あらゆる目的で参照により本明細書に組み込まれる。

本発明は、データ転送のためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、データ転送に関してデータを等化するためのシステムおよび方法に関する。

記録チャネルの自然な、制御されていない符号間干渉（ＩＳＩ）は、非常に長くなりうる。チャネル検出器中でこの符号間干渉を補償することは、複雑であり、かつ多くのハードウェアを必要とする。その複雑さを最小限に抑えるために、チャネル等化器をチャネル検出器の前で使用することができる。このような等化器により提供される信号対雑音比は、チャネル検出器の複雑さを低減できるような度合いをもたらす。等化器の信号対雑音比は適正な目標の選択に依存するが、このような目標選択は簡単な仕事ではなく、それ自体かなりの複雑さを含む可能性がある。

さらに、このような目標選択は、通常、事前に行われるものであり、システムの動作中には静的な目標が使用される。このため、チャネルの動的な動作に応じて、目標が有効であることも、有効でないこともありうる。静的な目標選択に伴う問題を回避するために、ユーザプログラム可能な目標がしばしば使用される。このタイプの目標は、システムの変化が検出された場合、ユーザによる変更を可能にする。ユーザプログラム可能な適切な目標を選択することは、しばしば、所望する目標値に達するために、試行比較手法に依拠する。妥当な目標値が決定された後、その値は、問題のチャネルをサポートする半導体装置中にプログラムされる。このプロセスは、チャネル間の変化のいくつかを補償することを可能にするが、探索空間内の各点に対して、対応する検出エラーレートの探索および計算を必要とする非常に時間のかかるプロセスである。さらに、このような手法は、所与のチャネルの変化する特性を容易に補償するものではない。

したがって、少なくとも前述した理由により、等化器の目標選択を提供するための先進のシステムおよび方法が当技術分野で求められている。

本発明は、データ転送のためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、データ転送に関して、データを等化するシステムおよび方法に関する。

本発明の様々な実施形態は、適応等化のための方法を提供する。このような方法は、等化器回路および目標フィルタ回路を有するデータ処理システムを提供することを含む。等化器回路は、少なくとも部分的に等化器係数に基づいて等化を行う。本方法はさらに、等化器回路からの第１の出力、および目標フィルタ回路からの第２の出力に基づいて誤差を生成することを含む。符号間干渉成分が誤差から抽出され、等化器勾配を計算するために使用される。少なくとも部分的に等化器勾配に基づいて等化器係数が計算される。

前述の実施形態のいくつかの例では、本方法はさらに、等化器回路に対して、各セクタがいくつかのサンプルを有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から導出されるデータ入力を提供することを含む。場合によっては、符号間干渉を抽出することは、サンプルごとに行われ、また等化器係数を計算することは、セクタごとに行われる。

前述の実施形態の様々な例では、目標フィルタ回路は、少なくとも部分的に目標係数に基づいてデータ入力のフィルタリングを行う。このような例では、本方法はさらに、少なくとも部分的に誤差に基づいて目標勾配を計算すること、および少なくとも部分的に目標勾配に基づいて目標係数を計算することを含む。場合によっては、目標係数および等化器係数は制約される。場合によっては、目標係数を計算することは、セクタごとに行われる。

本発明の他の実施形態は、更新可能な等化器係数に基づいてデータ入力を等化し、かつ等化された出力を提供するように動作可能な等化器回路を含む等化回路を提供する。回路はさらに、少なくとも部分的に目標係数に基づいてデータ入力のフィルタリングを行い、かつ目標出力を提供するように動作可能な目標フィルタ回路を含む。目標出力と等化された出力の間の差分を決定し、かつ誤差出力を提供する誤差計算回路が含まれる。データ依存型平均回路は、誤差出力の符号間干渉成分を抽出し、また勾配累積回路は、少なくとも部分的に誤差出力の符号間干渉成分に基づいて、等化器勾配を計算するように動作可能である。等化器係数計算回路は、等化器勾配を受け取り、かつ更新可能な等化器係数を計算する。

前述の実施形態のいくつかの例では、データ入力は、いくつかのサンプルをそれぞれが有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から導出される。場合によっては、符号間干渉を抽出することは、サンプルごとに行われ、データ依存型平均回路は、サンプルごとに演算して誤差出力の符号間干渉成分を抽出し、また等化器係数を計算することは、セクタごとに行われる。

前述の実施形態のいくつかの例では、勾配累積回路はさらに、目標勾配を計算するように動作可能である。このような例では、回路はさらに、目標勾配を受け取り、かつ更新可能な目標係数を計算する目標係数計算回路を含む。いくつかのこのような例では、データ入力は、いくつかのサンプルをそれぞれが有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から導出され、また目標係数計算回路は、セクタごとに更新可能な目標係数を計算する。

さらに本発明の他の実施形態は、伝送媒体からデータを受信するように動作可能な受信装置を含む送信装置を提供する。受信装置は、更新可能な等化器係数に基づいてデータ入力を等化し、かつ等化された出力を提供するように動作可能な等化器回路を含む。回路はさらに、少なくとも部分的に目標係数に基づいてデータ入力のフィルタリングを行い、かつ目標出力を提供するように動作可能な目標フィルタ回路を含む。目標出力と等化された出力の間の差分を決定し、誤差出力を提供する誤差計算回路が含まれる。データ依存型平均回路は、誤差出力の符号間干渉成分を抽出し、また勾配累積回路は、少なくとも部分的に誤差出力の符号間干渉成分に基づいて、等化器勾配を計算するように動作可能である。等化器係数計算回路は、等化器勾配を受け取り、更新可能な等化器係数を計算する。場合によっては、送信装置は記憶装置であり、また伝送媒体は、磁気記憶媒体である。他の例では、送信装置は通信装置であり、また伝送媒体は無線伝送媒体である。

この要約は、本発明のいくつかの実施形態の全体的な概要を提供するに過ぎない。本発明の多くの他の目的、特徴、利点、および他の実施形態は、以下の詳細な説明、添付の特許請求の範囲、および添付の図面からさらに十分に明らかとなろう。

本発明の様々な実施形態のさらなる理解は、本明細書の残りの部分で述べる諸図を参照することにより得られるはずである。諸図において、同様の参照番号は、いくつかの図を通して同様のコンポーネントを示すために使用される。いくつかの例では、小文字からなる副表示は、複数の同様のコンポーネントの１つを示すために参照番号と関連付けられている。既存の副表示への指定のない参照番号が参照される場合、それは、このような複数の同様のコンポーネントのすべてを指すことが意図されている。

本発明のいくつかの実施形態による適応等化システムに関して使用できる誤差決定のためのボーレート・モデルを示す図である。 本発明の様々な実施形態による適応等化システムを示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施形態による適応等化のための方法を示す流れ図である。 本発明の様々な実施形態による適応等化器および目標係数計算回路を有する読取りチャネルを含む記憶システムを示す図である。 本発明の異なる実施形態による適応的目標化および等化を有する受信装置を含む通信システムを示す図である。

本発明は、データ転送のためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、データ転送に関するデータを等化するためのシステムおよび方法に関する。

本発明の様々な実施形態は、チャネル等化のためのシステムおよび方法を提供する。場合によっては、このような実施形態は、チャネル等化を２つの別個のオペレーションに分離する。第１のオペレーションでは、任意の残留符号間干渉を最小化するように、最適な目標および等化器係数が決定される。第２のオペレーションでは、データ依存型のノイズ予測が実現される。問題を２つのオペレーション（すなわち、等化器および目標係数の決定とノイズ予測フィルタと）に分割することにより、それぞれの最適化を、性能を損なうことなく、一緒に、または別々に設計することができる。場合によっては、最適な目標および等化器係数のために閉形式を用いることができる。他の場合では、適応アルゴリズムが実施される。適応型の実施形態の一つの利点として、最適な目標を求める手動探索は不要となり、適応計算を介してシステムは最適な目標を特定することが可能になる。さらに、目標および等化器係数は、時間で変化するチャネル条件下であっても、最適な範囲内にとどまる。

図１を参照すると、誤差信号１８５の構成成分の分離を説明するために使用されるボーレート・モデル１００が示されている。具体的には、ダウンストリーム検出器（図示せず）により提供される理想出力１０５は、記憶媒体に書き込まれる非ゼロ復帰記録（ＮＲＺ）ビットを表す。理想出力１０５が、ビット応答（出力ｘ_ｍ［ｎ］を提供するビット応答ブロック１３０ｈ_ｂ［ｋ］により表される）、およびインパルス応答（出力ｘ_ｌ［ｎ］を提供するインパルス応答ブロック１２５ｈ_ｉ［ｋ］により表される）に印加される。ビット応答およびインパルス応答は、以下の式により表すことができる。

チャネルが帯域制限され、かつ理想的なアナログのフロントエンド（すなわち、

のカットオフ周波数を有する理想的なローパスフィルタ）が使用されると仮定すると、アップストリームのアナログ−デジタル変換器（図示せず）の出力における信号のボーレートは、以下の式により表すことができる。

この場合、ｘ_ｌ［ｎ］は、線形な符号間干渉成分を示し、ｘ_ｍ［ｎ］は、媒体ノイズ成分を示し、ｘ_ｒ［ｎ］は電子的ノイズ成分を示し、またｈ_ｂ［ｎ］およびｈ_ｉ［ｎ］は、ボーレート・サンプルｈ_ｂ［ｔ−０．５Ｔ］およびｈ_ｉ［ｔ］をそれぞれ示しており、またｖ［ｎ］は帯域制限された電子ノイズのボーレート・サンプルを示す。ノイズから符号間干渉を分離するモデルを使用することにより、符号間干渉成分に対処するために最適化された主要な目標と、ノイズ成分に対処するために最適化された１群のノイズ予測フィルタとの開発を可能にする。このような分離により、それぞれの問題に独立して対処することが可能になり、場合によっては、最適化がより容易になり、かつより高度の最適化が可能になる。

導出のために、選択される目標ブロック１２０により示される主要な目標の形式は、以下により与えられる。

ただし、０≦α≦１は、ＤＣ成分ブロック１３５により実施される目標のＤＣ成分の制御を可能にするようにプログラム可能なパラメータである。目標ブロック１２０では、ｇ［ｉ］ただし、ｉ＝０、１、・・・、Ｎ_ｇ−１は目標係数を示し、また遅延ブロック１１５では、Ｄは１ビットの遅延演算子を示している。αをゼロに選択した場合、目標のＤＣ成分は、その基となる未処理のチャネルに依存することになる。

ボーレート・モデル１００では、等化器ブロック１１０は、等化器係数、ｕ［ｋ］ただし、ｋ＝０、１、・・・、Ｎ_ｕ−１を用いる等化器出力の計算を表す。遅延ブロック１１５は、チャネル入力から等化器出力に対して遅延、ｍ_ｏを実施することを表す。出力ｄ［ｎ］は、目標ブロック１２０の出力を表す。この情報に基づいて、出力誤差信号ｅ［ｎ］は、以下のように表すことができる。

前述の式を用いると、誤差信号ｅ［ｎ］を構成成分に分解することができる。

ただし、ｅ_ｌ［ｎ］は残留符号間干渉を示し、ｅ_ｍ［ｎ］は媒体ノイズ成分を示し、またｅ_ｒ［ｎ］は電子ノイズ成分を示している。これに基づいて誤差信号の構成成分は、以下の式によって定義される。

この場合、ｘ_ｌ、ｎ＝［ｘ_ｌ［ｎ］、ｘ_ｌ［ｎ−１］、・・・、ｘ_ｌ［ｎ−Ｎ_ｕ＋１］］^Ｔ、ｖ_ｎ＝［ｖ［ｎ］、ｖ［ｎ−１］、・・・、ｖ［ｎ−Ｎ_ｕ＋１］］^Ｔ、およびｘ_ｍ、ｎ＝［ｘ_ｍ［ｎ］、ｘ_ｍ［ｎ−１］、・・・、ｘ_ｍ［ｎ−Ｎ_ｕ＋１］］^Ｔである。ａ［ｎ］、τ［ｎ］、およびｖ［ｎ］は相互に独立しているので、ｅ_ｌ［ｎ］、ｅ_ｍ［ｎ］、およびｅ_ｒ［ｎ］は相互に非相関であることに留意されたい。

Ｎ_ｕ＝１０である場合における本発明の特定の一実施形態では、以下の制約が、目標ブロック１２０および等化器ブロック１１０に対して課せられる。

ただし、φ_１、φ_２、およびφ_３は、アプリオリに選択される定数である。制約は、以下のように表すことができる。

この場合、ｉ_ｏは、すべてが１のＮ_ｇ×１ベクトルであり、ｉ_ｋは、ｋ＝３、４、５に対して「１」である位置ｋを除いて、すべてが０のＮ_ｇ×１ベクトルである。前述のものは、４番目のタップが等化器の主タップであると仮定している。当業者であれば、等化器および目標フィルタに対して適切なこれらの制約にいくつかの変形形態のあることを理解されよう。

目標ブロック１２０により表される主要な目標、ｇ［ｋ］を設計するための提案の手法の背景にある原理は、残留符号間干渉のパワーを最小化することである。この考えを用いると、目標設計に対する閉形式手法を、本発明の１つまたは複数の実施形態により実施することができる。そのようにするために、符号間干渉のパワーは、以下のように表すことができる。

ここで、Ｅ｛＊｝は、統計的な期待値演算子を示す。このことから、Ｐ_ｉｓｉは、前に定義した制約を受けて最小化される。

前述の制約された最小化の基となるラグランジュ費用関数は、以下により与えられる。

ただし、λ＝［λ_２、λ_３］^Ｔおよび｛λ_１、λ_２、λ_３｝は、ラグランジュ乗数である。ｕおよびｇに関するＬ（ｕ、ｇ、λ_１、λ_２、λ_３）の勾配は、以下により与えられる。

ｕおよびｇに付いて解くと、以下の式が得られる。

前の式を用いると。以下の行列方程式が定義される。

前の行列方程式を用いてラグランジュ乗数｛λ_１、λ｝について解いた後、最適な等化器および目標係数を、上記で述べた等化器および目標係数方程式から得ることができる。

相関行列

の（ｉ、ｊ）番目の要素は、以下のように計算することができる。受け取ったデータビットａ［ｎ］が独立同一分布（ｉ．ｉ．ｄ）であると仮定すると、以下の定義式が得られる。

ただし、δ（ｋ）は、ｋ≠０のとき「０」であり、ｋ＝０のとき「１」である。

適応アルゴリズムを開発するステップの１つは、誤差信号１８５から残留符号間干渉を推定することである。これは、誤差信号１８５のデータ依存型平均を実施することにより行うことができる。電子ノイズ（ｖ［ｎ］）および位置ジッタ（τ［ｎ］）は、ゼロ平均ランダム過程であり、データ・ビット（ａ［ｎ］）から独立しているので、データ依存型平均回路２９０（図２で示す）により提供される誤差信号１８５の平均は、媒体ノイズおよび電子ノイズからの影響を効果的に除去し、平均として、各パターンに対して、残留符号間干渉成分を残すことになる。

当技術分野で知られている制約された最小２乗平均アルゴリズムの原理を用いて、等化器係数および目標係数を計算するための適応手法を開発することができる。具体的には、等化器係数および目標係数を計算するための式を、以下のように導くことができる。

ただし、μ_ｕおよびμ_ｇは、それぞれ、等化器および目標に対する適応ステップ・サイズである。この場合、ｅ_ｄ、ｋ［ｎ］は、瞬間ｎにおける残留符号間干渉の推定である。量Θ_ｕ［ｎ］およびΘ_ｇ［ｎ］は、上記の式（１ａ〜１ｃ）で述べた制約を、

が満たすようにするはずの摂動（perturbation）の最小量を決定することにより得られる。すなわち、Θ_ｕ［ｎ］およびΘ_ｇ［ｎ］は、以下のラグランジュ費用関数を最小化することによって得られる。

ただし、２×１ベクトルλ_ｕ［ｎ］およびスカラーλ_ｇ［ｎ］はラグランジュ乗数である。

前述のことから考えて、Θ_ｕ［ｎ］およびΘ_ｇ［ｎ］に関するＬ_ｕおよびＬ_ｇの勾配は、それぞれ、以下により与えられる。

前述の勾配をゼロに設定し、かつ上記の式（１）の制約を適用することにより、Θ_ｕ［ｎ］およびΘ_ｇ［ｎ］に対する最適値を決定することができる。このようにすることにより、以下の式が得られる。

代入することにより、以下の式が導かれる。

直前の式が、制約

を満たすことを検証することができる。

なので、前の式は簡単化することができ、更新された等化器係数２１５（図２で示す）および更新された目標係数２７０（図２で示す）に対する以下の式が得られる。

例として、Ｎ_ｕ＝１０、Ｎ_ｇ＝３の場合、かつデジタル有限インパルス応答フィルタ１１０の主タップが、４番目のタップである場合、更新された等化器係数および更新された目標係数に対する前の式は、以下のように簡単化することができる。

であり、ｕ_３は、すべてのｎに対して常にφ_２に等しく設定される。

有限精度効果（finite precision effect）により、適応された係数は、制約が満足される領域から離れてゆっくりとドリフトする可能性がある。したがって、場合によっては、適応アルゴリズムは、式（４）ではなく、上記の式（３）に基づいて実施される。式（３）に対応する等化器のためのタップに関する（tap-wise）適応方程式は、以下のように簡単化されて書くことができる。

式（３）に対応する目標のための適応方程式は、次のように簡単化して書くことができる。

ただし、すべてのｎに対して、ｕ_３［ｎ］＝φ_２である。

図２を参照すると、適応等化システム２００が、本発明の様々な実施形態により示されている。適応等化システム２００は、デジタル有限インパルス応答フィルタ２１０として実装された等化器を含む。デジタル有限インパルス応答フィルタ２１０は、一連のデジタル・サンプル２０５、ｘ［ｎ］を受け取り、等化プロセスを実施し、対応する一連の等化されたサンプル２２０、ｙ［ｎ］を提供する。本発明のいくつかの実施形態では、デジタル・サンプル２０５は、アナログ−デジタル変換器（図示せず）により提供される。いくつかの場合、デジタル・サンプル２０５は、磁気記憶媒体から導出されたアナログ入力に対応する。他の場合、デジタル・サンプル２０５は、通信チャネルから導出されたアナログ入力に対応する。本明細書で提供される開示に基づいて、当業者であれば、デジタル・サンプル２０５に対して様々な供給源のあることを理解されよう。等化プロセスは、更新された等化器係数２１５により支配される。以下でさらに十分に述べるように、更新された等化器係数２１５は適応的に計算され、したがって、時間で変化するチャネル条件に合わせて調整することができる。等化器は、デジタル有限インパルス応答フィルタとして実装されるが、本発明の異なる実施形態に関しては、他のタイプの調整可能な等化器を使用できることに留意されたい。

等化されたサンプル２２０は、検出プロセスを実施しかつ理想出力２３０、ａ［ｎ−Ｍ_ｄ］を提供する検出器２２５に送られる。ただし、Ｍ_ｄは検出器の待ち時間である。検出器２２５は、元の入力を再生成できる検出アルゴリズムを実施できる当技術分野で知られた任意の検出器とすることができる。等化されたサンプル２２０はまた、遅延値２４０、Ｍ_ｏにより、等化されたサンプルを遅延させ、遅延された出力２４５、ｙ［ｎ−Ｍ_ｏ］を提供する遅延回路２３５へと送られる。理想出力２３０、ａ［ｎ−Ｍ_ｄ］は、遅延回路２５０に送られ、そこで、Ｍ_ｏ＝Ｍ_ｄ＋Ｎ_ｌのように、遅延値２５５、Ｎ_ｌだけ遅延される。ただし、Ｎ_ｌは、残留符号間干渉推定で使用される先行する成分の数である。得られた遅延出力２６０、ａ［ｎ−Ｍ_ｏ］は、遅延出力２４５と時間で整列される。遅延出力２６０は、更新された目標係数２７０に従って動作する目標フィルタ２６５に送られる。目標フィルタ２６５は、目標出力２７５、ｄ［ｎ−Ｍ_ｏ］を提供する。目標出力２７５は、加算要素２８０を用いて、遅延出力２４５から減算される。減算の結果は、誤差信号２８５、ｅ［ｎ−Ｍ_ｏ］である。誤差信号２８５は、等化器、デジタル有限インパルス応答フィルタ２１０の出力と、目標フィルタ２６５を介して処理された後の理想出力２３０との間の差分を表す。

誤差信号２８５および遅延出力２６０は、データ依存型平均回路２９０に送られる。データ依存型平均回路２９０は、誤った等化成分（すなわち、符号間干渉（ｅ_ｌ［ｎ］））を、誤差信号２８５の他の構成成分から分離する。電子ノイズ（ｖ［ｎ］）および位置ジッタ（τ［ｎ］）は、ゼロ平均ランダム過程であり、データ・ビット（ａ［ｎ］）から独立しているので、データ依存型平均回路２９０により提供される誤差信号２８５を平均することは、媒体ノイズおよび電子ノイズからの影響を効果的に除去し、平均として、各パターンに対して、残留符号間干渉成分を残す。したがって、データ依存型平均回路２９０のデータに依存する平均出力２９５（ｅ_ｄ、ｋ［ｎ］）は、符号間干渉、または誤差信号２８５の誤った等化成分（ｅ_ｌ［ｎ］）と近似的に等しい。

データ依存型平均は、以下の手法に従って行うことができる。ただし、パターン長さはＮ_ｃビットであり、ｎ番目の瞬間である。現在の瞬間ｎの近傍に対称的にデータ・パターンのウィンドウを配置すると、以下のものが得られる。
Ｎ_ｃが奇数の場合、

であり、
Ｎ_ｃが偶数の場合、

である。次いで、残留符号間干渉成分は、以下の式により推定することができる。

である。この場合、Ａ_ｄは、すべての可能なＮ_ｃビットのデータ・パターンのＮ_ｃ×２^Ｎｃ行列であり、Ａ_ｄ（：、ｋ）は、Ａ_ｄのｋ番目の列を指し、またｎ_ｋは、Ａ_ｄのｋ番目の列に対応するデータ・パターンが、最高ｎ番目の瞬間まで入力データ・シーケンス中で生じた回数である。

に関する式で記載されるようにデータ・パターンのウィンドウを配置することは、ｅ_ｄ、ｋ［ｎ］における後行する符号間干渉と、先行する符号間干渉を共に捕捉することになる。しかし、本発明のいくつかの実施形態では、パターン・ウィンドウは、良好な等化および検出性能を提供するために、先行する符号間干渉に焦点を当てるように以下の式に従って配置することができる。

当業者であれば、上記で述べたデータ依存型平均プロセスはまた、指数平均、一様平均、ウィンドウ処理平均など、任意の平均方法を用いて実施できることが理解されよう。

データに依存する平均出力２９５は、勾配累積回路２０１に送られる。さらに、勾配累積回路２０１は、遅延出力２６０、ａ［ｎ−Ｍ_ｏ］、およびデジタル・サンプル２０５、ｘ［ｎ］の遅延されたバージョンを受け取る。デジタル・サンプル２０５の遅延されたバージョンは、遅延出力２０６、ｘ［ｎ−Ｍ_ｏ］と表示されており、遅延出力２６０と時間で整列される。これらの入力に基づいて、勾配計算回路２０１は、以下の式により、等化勾配２２６および目標勾配２３１を計算する。

等化勾配２２６および目標勾配２３１は、適応等化器係数および目標係数計算回路２１１に送られる。適応等化器係数および目標係数計算回路２１１は、更新された等化器係数２１５をデジタル有限インパルス応答フィルタ２１０に提供し、また更新された目標係数２７０を目標フィルタ２６５に提供する。本発明のいくつかの実施形態では、更新された等化器係数２１５は、上記の式（３ａ）に従って計算されるが、その式を便宜のために次に再現する。

である。このような実施形態では、更新された目標係数２７０は、上記の式（３ｂ）に従って計算され、その式を便宜のために以下に再現する。

である。本発明の他の実施形態では、更新された等化器係数２１５は、上記の式（４ａ）に従って計算され、その式を便宜のために以下に再現する。

このような実施形態では、更新された目標係数２７０は、上記の式（４ｂ）に従って計算され、その式を便宜のために以下に再現する。

本発明のいくつかの実施形態では、前述の適応手法を実施することは、適応目的だけに使用され、かつサンプルごとに影響を受けることのない主信号経路上の目標フィルタおよび等化器から離れて存在する別個の目標フィルタおよび等化器を使用する。このような手法は、ブランチメトリックおよびパスメトリックを計算しながら検出器内部にある目標係数の適応させた値を用いる必要性を回避する。しかし、この手法は、主信号経路と並列に、さらなる目標フィルタおよび等化器を必要とするので、多数のハードウェアを使用する。他の実施形態は、変更された適応戦略を用いることにより、追加のハードウェアによるコストを回避する。更新された等化器係数および更新された目標係数は、セクタ当たり１回だけ適応される。いくつかの場合、この適応は、各セクタの最後に１回行われる。このようにする場合、等化器および目標フィルタに対する瞬時勾配が、セクタ全体にわたり連続するすべてのサンプルに対して計算される。セクタの終わりで、またはセクタ中の何らかの点で、累積された勾配が、更新された等化器係数および更新された目標係数を計算するために使用される。

結果として得られた、等化器および目標係数を適応させるためのアルゴリズムは、図３の流れ図３００に関して述べられている。流れ図３００によると、等化器および目標係数が、選択された制約内の値に初期化される（ブロック３０５）。初期の等化器係数はｕで表し、初期の目標係数はｇで表す。式（１ａ）〜（１ｂ）で与えられた制約に対して、任意の所与の目標ベクトルｇ＝［ｇ_０、ｇ_１、ｇ_２］^Ｔおよび等化器ベクトルｕ＝［ｕ_０、ｕ_１、・・・、ｕ_９］］^Ｔは、以下のように制約を満たすようにすることができる。

またｉ＝０、１、５、６、・・・、９に対するｕ_ｉは、変化しないままである。当業者であれば、上記の制約を満たす手法は、どのような長さおよびタイプの線形の制約を受ける等化器および目標ベクトルに対しても容易に一般化できることが理解されよう。得られた、制約を満たす等化器係数および目標係数は、主信号経路の等化器および目標フィルタに適用される。処理されたデータの各セクタに対して、等化器計算および目標計算のそれぞれに対する勾配ベクトルが、ゼロに初期化される（ブロック３１０）。等化器勾配はｑ_ｕで表し、目標勾配はｑ_ｇで表す。次いで、現在の瞬間に対応するデータ・パターンａ_ｄ、ｎが抽出される（ブロック３１５）。これは、上記の式（５）、すなわち、

に従って行うことができる。主信号経路中の等化器出力における誤差が、次いで、計算される（ブロック３２０）。これは、図１に関して上記で述べた以下の式に従って行うことができる。

その瞬間に対応する残留符号間干渉（ｅ_ｄ、ｋ［ｎ］）が、次いで抽出される（ブロック３２５）。このプロセスは、セクタからのいくつかのサンプルにわたり繰り返される。場合によっては、それは、セクタ中のあらゆるサンプルに対して繰り返される。各セクタの後の部分で、等化器および目標フィルタに対応する勾配が累積される（ブロック３３０）。場合によっては、これは、セクタからのサンプルの後半にわたり行われる。勾配は、以下の式に従って計算され、累積される。

ただし、ｑ_ｕ［ｎ］およびｑ_ｇ［ｎ］は、瞬間ｎにおける累積された勾配を示し、Ｎ_ｓは、セクタ中のビット数である。場合によっては、乗数０．５は、セクタ中のどこで累積を開始するように設計されているかに応じて、変更できることに留意されたい。さらに、場合によっては、等化器勾配の計算は、例えば、ｘ_ｎ−Ｍ０に代えてｓｉｇｎ（ｘ_ｎ−Ｍ０）を使用することにより、簡単化することができる。

次いで、セクタの終わりに達したかどうかを判定する（ブロック３３５）。セクタの終わりにまだ達していなかった場合（ブロック３３５）、ブロック３１０〜３３０のプロセスは、後続するサンプルに対して繰り返される。一方、セクタの終わりに達していた場合（ブロック３３５）、等化器係数は更新され、目標係数も更新され、さらに制約される（ブロック３４０、３４５、３５０）。本発明のいくつかの実施形態では、等化器係数は、上記で示唆された以下の式に従って更新され、制約される。

このような実施形態では、目標係数は、上記で示唆された以下の式に従って更新され、制約される。

本発明の他の実施形態では、等化器係数は、上記で示唆された以下の式に従って更新され、制約される。

ただし、ｕ_３は常にφ_２と等しく設定される。このような実施形態では、目標係数は、上記で示唆された以下の式に従って更新され、制約される。

ただし、ｕ_３は常にφ_２と等しく設定される。この場合、ｑ_ｕ、ｉ［Ｎ_ｓ］およびｑ_ｇ、ｉ［Ｎ_ｓ］は、それぞれ、累積された勾配ベクトルｑ_ｕ［Ｎ_ｓ］およびｑ_ｇ［Ｎ_ｓ］におけるｉ番目およびｊ番目の係数であり、ｉ＝０、１、・・・、９、およびｊ＝０、１、２である。

図４を参照すると、適応等化器および目標係数計算回路４１０を有する読取りチャネルを含む記憶システム４００が、本発明の様々な実施形態に従って示されている。記憶システム４００は、例えば、ハード・ディスク・ドライブとすることができる。組み込まれた適応計算回路は、受け取ったデータ・ストリームに基づいて、等化器および目標係数を適応的に計算することができる。したがって、適応計算回路は、上記の図１〜図３に関して上記で述べたものに従って実施することができる。さらに、記憶システム４００は、インターフェース・コントローラ４２０、前置増幅器４１２、ハード・ディスク・コントローラ４６６、モータ・コントローラ４６８、スピンドル・モータ４７２、ディスク・プラッタ４７８、および読取り／書込みヘッド４７６を含む。インターフェース・コントローラ４２０は、ディスク・プラッタ４７８とのデータのアドレス指定およびタイミングを制御する。ディスク・プラッタ４７８上のデータは、読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６により、そのアセンブリがディスク・プラッタ４７８上に適正に位置決めされたときに検出できる磁気信号の群からなる。典型的な読取りオペレーションでは、読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６は、ディスク・プラッタ４７８上の所望のデータ・トラック上に、モータ・コントローラ４６８により正確に位置決めされる。モータ・コントローラ４６８は、ハード・ディスク・コントローラ４６６の指示下で、ディスク・プラッタ４７８上の適正なデータ・トラックへと、読取り／書込みヘッド・アセンブリを移動することにより、ディスク・プラッタ４７８に対して読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６を位置決めすると共に、スピンドル・モータ４７２を駆動する。スピンドル・モータ４７２は、ディスク・プラッタ４７８を、所定の回転速度（ＲＰＭ）で回転させる。

読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６が適正なデータ・トラックに隣接して配置された後、スピンドル・モータ４７２によりディスク・プラッタ４７８が回転されると、読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６により、ディスク・プラッタ４７８上のデータを表す磁気信号が感知される。感知された磁気信号は、ディスク・プラッタ４７８上の磁気データを表す、連続する、微小なアナログ信号として提供される。この微小なアナログ信号は、読取り／書込みヘッド・アセンブリ４７６から、前置増幅器４１２を介して、読取りチャネル・モジュール４１０へと転送される。前置増幅器４１２は、ディスク・プラッタ４７８からアクセスされた微小なアナログ信号を適合させるように動作可能である。さらに、前置増幅器４１２は、ディスク・プラッタ４７８に書き込まれる予定の、読取りチャネル・モジュール４１０からのデータを適合させるように動作可能である。一方、読取りチャネル・モジュール４１０は、受け取ったアナログ信号を復号し（適応的に目標化し、かつ等化することを含む）、デジタル化して、ディスク・プラッタ４７８に、当初書き込まれた情報を再現する。このデータは、読取りデータ４０３として受信回路に送られる。書込みオペレーションは、前の読取りオペレーションとは実質的に反対であり、書込みデータ４０１は読取りチャネル・モジュール４１０に提供される。このデータは、次いで符号化されて、ディスク・プラッタ４７８に書き込まれる。

図５を参照すると、適応的目標化および等化を有する受信装置５９５を含む通信システム５９１が、本発明の異なる実施形態により示されている。通信システム５９１は、当技術分野で知られているように、転送媒体５９７を介して符号化された情報を送信するように動作可能な送信装置５９３を含む。符号化されたデータは、受信装置５９５により転送媒体５９７から受信される。受信装置５９５には、適応等化器および目標係数計算回路が組み込まれる。組み込まれた適応計算回路は、受信したデータ・ストリームに基づいて、等化器および目標係数を適応的に計算することができる。したがって、適応計算回路は、図１〜図３に関して上記で述べたものに従って実施することができる。本明細書で提供される開示に基づいて、当業者であれば、本発明の諸実施形態に従って等化および目標化を行うことのできる様々な媒体を理解するであろう。

最後に、本発明は、等化および目標フィルタリングを実施するための新規なシステム、装置、方法、および構成を提供する。本発明の１つまたは複数の実施形態の詳細な説明が上記で与えられてきたが、本発明の趣旨を変えることなしに、様々な代替形態、変更形態、および均等な形態が、当業者には明らかであろう。したがって、上記の説明は、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではなく、本発明は、添付の特許請求の範囲により定義される。

Claims (20)

1. 適応等化のための方法であって、
   データ処理システムを提供することを含み、前記データ処理システムが等化器回路および目標フィルタ回路を含み、前記等化器回路が、少なくとも部分的に等化器係数に基づいて等化を行うものであり、さらに、
   前記等化器回路からの第１の出力と前記目標フィルタ回路からの第２の出力とに基づいて誤差を生成し、
   前記誤差の符号間干渉成分を抽出し、
   前記符号間干渉成分を使用して等化器勾配を計算し、そして、
   少なくとも部分的に前記等化器勾配に基づいて、前記等化器係数を計算する、方法。
2. 前記等化器回路にデータ入力を提供することをさらに含み、各セクタがいくつかのサンプルを有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から前記データ入力が導出される、請求項１に記載の方法。
3. 前記符号間干渉を抽出することがサンプルごとに行われる、請求項２に記載の方法。
4. 前記等化器係数を計算することがセクタごとに行われる、請求項３に記載の方法。
5. 前記目標フィルタ回路が少なくとも部分的に目標係数に基づいてノイズ予測フィルタリングを行い、
   少なくとも部分的に前記誤差に基づいて目標勾配を計算し、そして、
   少なくとも部分的に前記目標勾配に基づいて、前記目標係数を計算する、ことをさらに含む請求項１に記載の方法。
6. 前記目標係数が制約される、請求項５に記載の方法。
7. 前記目標係数を計算することがセクタごとに行われる、請求項５に記載の方法。
8. 前記目標勾配が、以下の式、
   

   

   により計算され、また
   前記目標係数が、以下の式、
   

   

   により計算される、請求項５に記載の方法。
9. 前記等化器係数が制約される、請求項１に記載の方法。
10. 前記等化器勾配が以下の式、
    

    

    により計算され、また
    前記等化器係数が以下の式、
    

    

    により計算される、請求項１に記載の方法。
11. 前記誤差の符号間干渉成分を抽出することが、
    誤差値のデータ依存型平均を実施することを含む、請求項１に記載の方法。
12. 更新可能な等化器係数に基づいてデータ入力を等化し、等化された出力を提供するように動作可能な等化器回路と、
    少なくとも部分的に目標係数に基づいて前記データ入力をフィルタし、目標出力を提供するように動作可能な目標フィルタ回路と、
    前記目標出力と前記等化された出力の間の差分を決定し、誤差出力を提供する誤差計算回路と、
    前記誤差出力の符号間干渉成分を抽出するデータ依存型平均回路と、
    少なくとも部分的に前記誤差出力の前記符号間干渉成分に基づいて、等化器勾配を計算するように動作可能な勾配累積回路と、
    前記等化器勾配を受け取り、前記更新可能な等化器係数を計算する等化器係数計算回路と、を備える適応等化回路。
13. 前記データ入力が、いくつかのサンプルをそれぞれが有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から導出される、請求項１２に記載の回路。
14. 前記データ依存型平均回路が、前記誤差出力の前記符号間干渉成分を抽出するために、サンプルごとに演算する、請求項１２に記載の回路。
15. 前記等化器係数計算回路が前記更新可能な等化器係数をセクタごとに計算する、請求項１４に記載の回路。
16. 前記目標係数が更新可能な目標係数であり、目標勾配を計算するように前記勾配累積回路がさらに動作可能であり、
    前記目標勾配を受け取り、前記更新可能な目標係数を計算する目標係数計算回路をさらに備える、請求項１２に記載の回路。
17. 前記データ入力が、いくつかのサンプルをそれぞれが有するいくつかのセクタを有する記憶媒体から導出され、また前記目標係数計算回路が、セクタごとに前記更新可能な目標係数を計算する、請求項１５に記載の回路。
18. 前記更新可能な目標係数および前記更新可能な等化器係数が制約される、請求項１６に記載の回路。
19. 送信装置であって、前記送信装置が、
    伝送媒体からデータを受け取るように動作可能な受信装置を含み、前記受信装置が、
    更新可能な等化器係数に基づいてデータ入力を等化し、等化された出力を提供するように動作可能な等化器回路と、
    少なくとも部分的に目標係数に基づいて前記データ入力のフィルタリングを行い、目標出力を提供するように動作可能な目標フィルタ回路と、
    前記目標出力と前記等化された出力の間の差分を決定し、誤差出力を提供する誤差計算回路と、
    前記誤差出力の符号間干渉成分を抽出するデータ依存型平均回路と、
    少なくとも部分的に前記誤差出力の前記符号間干渉成分に基づいて等化器勾配を計算するように動作可能な勾配累積回路と、
    前記等化器勾配を受け取り、かつ前記更新可能な等化器係数を計算する等化器係数計算回路とを備える、送信装置。
20. 前記送信装置が記憶装置であり、前記伝送媒体が磁気記憶媒体である、請求項１９に記載の送信装置。

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