JP5010938B2 - 待ち時間の短い基線ワンダー補償システムおよび方法 - Google Patents

Description

本願は、米国特許法（米国法第３５巻）１１９（ｅ）条に基づき、２００６年２月２１日提出の米国仮出願番号６０／７７５，１６０、及び２００６年４月７日提出の米国仮出願番号６０／７９０，３８８の恩恵を受けることを主張しており、その全内容を参照として組み込む。

本発明の実施形態は大まかに言って、データ記録およびデータ通信を含む利用法のための信号および／または信号に対応するデータ列の処理システム・処理方法に関する。

特に、本発明の実施形態は、信号の検知中に信号の基線ワンダー（ｂａｓｅｌｉｎｅ ｗａｎｄｅｒ）を概算し該信号の基線ワンダーを補償するシステムおよび方法に関している。

データ記録・データ通信システムには、信号に対して様々なデータ処理および／または信号処理機能を行う処理段階を含んだものが多い。これら処理段階はしばしば実際の回路設計あるいは基礎物理学的考察上の理由が含まれうる理由により交流（ＡＣ）結合される。例えば、交流結合は時としてデジタル回路内で、論理「高」に対応するある電圧レベルを有す第一デジタル処理段階を、論理「高」に対応する異なる電圧レベルを有す第二デジタル処理段階に結合すべく使用され、前記二つのデジタル処理段階を順次使用して該信号にデジタル処理を行うことができる。

信号が直流（ＤＣ）成分のような低周波成分を含む場合、交流結合により該信号内の低周波成分が抑制あるいは排除されることがあり、これにより該信号が歪曲される。信号が歪曲されると、該信号の移動平均振幅が変動することがある。ここで使用される、信号の移動平均振幅（そのＤＣ成分としても知られている）は、一般的に、信号の「基線」あるいは「基線成分」と呼ばれており、基線の変動は一般的に、信号の「基線ワンダー」と呼ばれている。従って、上述の信号の歪曲は基線ワンダーを生じる。

交流結合に加えて、他の基線ワンダーの原因も存在し、その中には、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）特性を呈す他の処理段階、通信チャネル、および／または、記憶チャネルが含まれ、これらによっても低周波が抑制されることで信号が歪曲され基線ワンダーが生じる。

基線ワンダーを軽減すべく、設計者は時に専用のエンコーダを導入している。これらエンコーダは、エンコードされたデータ列が信号に変調される際にその信号の基線の大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）が低くなるように、データの入力列をエンコードする。従って、基線ワンダーは信号全体に重要な影響を及ぼさない。

しかしこれらエンコーダ及び関連デコーダは送信機・受信機構造を複雑にするし、このようなエンコーダが使用されても信号の基線成分の全てが取り除かれるわけでは概してない。従い、信号検知の際に信号の基線ワンダーを概算し、該基線ワンダーを補償する、改良されたシステムおよび方法を提供することが望ましいと思われる。信号基線ワンダー補償の際に、重要な遅延が信号検知に対して起こらないよう、待ち時間が短い（ｌｏｗ ｌａｔｅｎｃｙ）方法が好ましい。さらに、待ち時間がゼロあるいはゼロに近くなるよう、信号の基線ワンダー補償を信号を検知する際に行うことが好ましい。

本発明は、信号の検知中に該信号の基線ワンダーを概算し、該信号の基線ワンダーを補償するシステムおよび方法を提供することで、様々な実施形態において、先行技術の欠陥を提起する。一つの側面においては、本発明は検知器内で基線ワンダー概算および補償を統合させるシステムおよび方法を含む。より詳しくは、前記システムおよび方法は一側面において、ローカル決定フィードバックを使用して信号の検知中に基線ワンダーの概算を算出し、そして基線ワンダーを補償する検知器を含む。一つの構成においては、前記検知器は、ヴィテルビ検知器などの、トレリスに基づく検知器である。ある実装例においては、ヴィテルビ検知器の各段階（クロックサイクル）について、システムがその段階における状態に繋がるヴィテルビ・トレリス内の各生存パスメモリの基線ワンダー概算を算出する。システムはその後、その状態についてのヴィテルビメトリック（距離に基づくメトリック）を算出および比較する際、基線ワンダー概算を補償する。これらヴィテルビメトリックの比較結果を使用して、ヴィテルビ検知においてどのパスが生存パスとなり、どのパスが切り捨てられるパスとなるか、決定する。システムは、特定の段階の基線ワンダー概算を、前の段階で生成された基線ワンダー概算に一部に基づいて、再帰的に生成してもよい。

ある実装例においては、システムは、予め選択された第一次ハイパスフィルタモデルあるいは第二次ハイパスフィルタモデルなどの、チャネル応答の予め選択されたモデルに一部に基づいて、基線ワンダー概算を生成する。一つの特徴としては、本発明は、モデルのチャネル応答と現実のチャネル応答との間の不整合を適応的に補償するシステムおよび方法を含む。

別の特徴としては、本発明は、前の段階で生存パスとして選択されたパスに関する情報が現在の段階では入手できないような、「パイプライン・ヴィテルビ」（ｐｉｐｅｌｉｎｅｄ Ｖｉｔｅｒｂｉ）実装とともに使用されるシステムおよび方法を含む。

一側面としては、本発明は、信号を検知して検知データ列を提供する方法であって、複数の候補データ列を提供する工程と、前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出する工程と、前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程であって、比較結果を前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択する工程とを含む、方法を提供する。

一実装例としては、前記基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットすることで、前記比較結果を補償する。前記信号に基づくメトリックを比較し、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する工程は、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた初期基線ワンダー概算を算出することと、前記第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較することであって、比較結果を前記初期基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償することと、前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てることとを含んでもよい。前記方法は、第二段階で、前記第一段階で切り捨てられなかった前記候補データ列個々の追加的箇所と関連付けられた、追加的な基線ワンダー概算を算出する工程と、前記第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較する工程であって、前記第二段階の比較結果を、前記追加的な基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記第二段階の前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てる工程とをさらに含んでもよい。

一実装例としては、前記候補データ列はヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応する。前記候補データ列個々に関連付けられている前記基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階であることとしてもよい。

前記信号に基づく前記メトリックを前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出することを含んでもよい。前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づいてもよい。

一実装例としては、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する工程は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択することを含んでもよい。

方法はさらに、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた第一の複数の基線ワンダー概算を算出することと、第二段階で、前記第一の複数の基線ワンダー概算に少なくとも基づき、第二の複数の基線ワンダー概算を再帰的に算出することとを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する工程は、基線ワンダーの源のモデルに基づき前記基線ワンダー概算を算出することを含んでもよい。前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する工程は、一部にノイズ概算に基づき、適応的基線ワンダー概算を算出することを含んでもよい。適応的基線ワンダー概算を算出する工程は、ローパスフィルタノイズ概算を含んでもよい。前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを、対応する、前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出することもできる。基線ワンダー概算を算出する工程は、基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出することと、前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることとをさらに含むこともできる。

別の側面としては、本発明は、信号を検知して検知データ列を提供するシステムであって、複数の候補データ列を処理する検知器と、前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出する基線ワンダー概算器とを含み、前記検知器は、前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較し、比較結果を前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償し、前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択するようさらに構成された、システムを含む。

前記検知器は、前記基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットすることで、前記比較結果を補償するようさらに構成されていてもよい。

一実装例としては、前記基線ワンダー概算器は、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた基線ワンダー概算を算出するよう構成されており、前記検知器は、前記第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較し、比較結果を前記基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償し、前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てるよう構成されていてもよい。前記基線ワンダー概算器は、第二段階で、前記第一段階で切り捨てられなかった前記候補データ列個々の追加的箇所と関連付けられた、追加的な基線ワンダー概算を算出するようさらに構成されており、前記検知器は、前記第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較し、前記第二段階の比較結果を、前記追加的な基線ワンダー概算の対応するものにより補償し、前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記第二段階の前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てるようさらに構成されていてもよい。

前記候補データ列は該メモリに記憶されているヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応していてもよい。前記候補データ列個々に関連付けられている前記基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階であってもよい。

前記検知器は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出することにより、前記信号を前記候補データ列個々の各々と比較するようさらに構成されてもよい。前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づいてもよい。前記検知器は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択することにより、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択するよう構成されてもよい。

前記基線ワンダー概算器は、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた第一の複数の基線ワンダー概算を算出することと、第二段階で、前記第一の複数の基線ワンダー概算に少なくとも基づき、第二の複数の基線ワンダー概算を再帰的に算出することとにより、基線ワンダー概算を算出するよう構成されてもよい。

一実装例においては、前記概算器は、メモリに記憶されている基線ワンダーの源のモデルに基づき前記基線ワンダー概算を算出するよう構成されてもよい。前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含んでもよい。

前記基線ワンダー概算器は、一部にノイズ概算に基づき、基線ワンダー概算を算出するよう構成されてもよい。前記基線ワンダー概算器は、ローパスフィルタノイズ概算により適応的基線ワンダー概算を算出するよう構成されてもよい。前記基線ワンダー概算器は、前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを、対応する、前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出するよう構成されてもよい。

一実装例としては、前記基線ワンダー概算器は、基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出し、前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることにより、基線ワンダー概算を算出するよう構成されてもよい。

一側面としては、本発明は、信号を検知して検知データ列を提供する手段と、複数の候補データ列を提供する手段と、前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出する手段と、前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する手段であって、比較結果を前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償する手段と、前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択する手段とを含む。

一実装例としては、前記基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットすることで、前記比較結果を補償する。前記信号に基づくメトリックを比較し、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する手段は、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた初期基線ワンダー概算を算出することと、前記第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較することであって、比較結果を前記初期基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償することと、前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てることとを含んでもよい。システムはさらに、第二段階で、前記第一段階で切り捨てられなかった前記候補データ列個々の追加的箇所と関連付けられた、追加的な基線ワンダー概算を算出する手段と、前記第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較する手段であって、前記第二段階の比較結果を、前記追加的な基線ワンダー概算の対応するものにより補償する手段と、前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記第二段階の前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てる手段とをさらに含んでもよい。

一実装例としては、前記候補データ列はヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応してもよい。前記候補データ列個々に関連付けられている前記基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階であってもよい。

前記信号に基づく前記メトリックを前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する手段は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出することを含んでもよい。前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づいてもよい。

一実装例としては、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する手段は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択することを含んでもよい。

システムは、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた第一の複数の基線ワンダー概算を算出することと、第二段階で、前記第一の複数の基線ワンダー概算に少なくとも基づき、第二の複数の基線ワンダー概算を再帰的に算出することとを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する手段は、基線ワンダーの源のモデルに基づき前記基線ワンダー概算を算出することを含んでもよい。前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する手段は、一部にノイズ概算に基づき、適応的基線ワンダー概算を算出することを含んでもよい。適応的基線ワンダー概算を算出する手段は、ローパスフィルタノイズ概算を含んでもよい。ノイズ概算のうち少なくとも一つを算出する手段は、前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを、対応する、前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出する手段をさらに含んでもよい。基線ワンダー概算を算出する手段は、基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出することと、前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることとをさらに含んでもよい。

別の側面としては、本発明は、プロセッサ上で実行される命令を持ち、信号を検知して検知データ列を提供するコンピュータプログラムであって、前記プログラムは以下を実行するための命令を含む：複数の候補データ列を提供する工程と、前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出する工程と、前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程であって、比較結果を前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択する工程。

前記基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットする命令により、前記比較結果を補償することもできる。前記信号に基づくメトリックを比較し、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する命令は、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた初期基線ワンダー概算を算出することと、前記第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較することであって、比較結果を前記初期基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償することと、前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てることとを含む。プログラムは、以下を実行する命令を含む：第二段階で、前記第一段階で切り捨てられなかった前記候補データ列個々の追加的箇所と関連付けられた、追加的な基線ワンダー概算を算出する工程と、前記第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較する工程であって、前記第二段階の比較結果を、前記追加的な基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記第二段階の前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てる工程。

一実装例としては、前記候補データ列はヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応する。前記候補データ列個々に関連付けられている前記基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階であることもできる。

前記信号に基づく前記メトリックを前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する命令は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出する命令を含むこともできる。前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づいてもよい。

一実装例においては、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する命令は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択する命令を含んでもよい。

プログラムは、第一段階で、前記候補データ列個々の箇所と関連付けられた第一の複数の基線ワンダー概算を算出する命令と、第二段階で、前記第一の複数の基線ワンダー概算に少なくとも基づき、第二の複数の基線ワンダー概算を再帰的に算出する命令とを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する命令は、基線ワンダーの源のモデルに基づき前記基線ワンダー概算を算出する命令を含んでもよい。前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含んでもよい。

基線ワンダー概算を算出する命令は、一部にノイズ概算に基づき、適応的基線ワンダー概算を算出する命令を含んでもよい。適応的基線ワンダー概算を算出する命令は、ローパスフィルタノイズ概算を含んでもよい。前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを算出する命令は、前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを、対応する、前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出する命令をさらに含んでもよい。基線ワンダー概算を算出する命令は、基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出することと、前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることとをさらに含んでもよい。

これらおよびそれ以外の特徴および利点は、添付の図面を参照しながら以下の例示的開示を読むことでより完全に理解されるであろう。ここで同様の要素は同様の参照記号で表示している。

チャネル入力信号の歪曲版であるチャネル出力信号を生成するシステムの一例を示す。 交流結合とそれに関連する基線ワンダーが、垂直磁気記録チャネルの一例におけるインパルス応答に対して及ぼす影響を示す。 チャネルの一例が低周波を抑制するが検知器が基線ワンダー補償を行わない際のビット誤り率（ＢＥＲ）の増加を示している。 図１のシステムに類似しているが、さらに基線ワンダーを補償する基線ワンダー概算器が含まれているシステムの一例を示している。 チャネル１１０の一例をもつ図４のシステムの性能を示す。 図１のシステムに類似しているが、変更検知器を持つシステムを示す。 図６の変更検知器の一実装例の動作方法を示すためのヴィテルビ・トレリスを示す。 基線ワンダー概算器の一例を示す。 適応的基線ワンダー概算器を示す。 性能結果例を示す。 性能結果例を示す。 開示技術を使用できるハードディスクドライブの一例のブロック図である。 開示技術を使用できるＤＶＤの一例のブロック図である。 開示技術を使用できる高精細テレビの一例のブロック図である。 開示技術を使用できる車両の一例のブロック図である。 開示技術を使用できる携帯電話の一例のブロック図である。 開示技術を使用できるセットトップボックスの一例のブロック図である。 開示技術を使用できるメディア・プレーヤの一例のブロック図である。

本発明は、様々な実施形態において、信号の基線ワンダーを概算し、該信号の基線ワンダーを補償するシステムおよび方法を提供する。以下に詳述する発明の記載において、付随する図面を参照する。以下に詳述される記載は発明を限定するものではない。発明の範囲は、添付請求項およびその均等物により少なくとも定義される。

図１はチャネル入力信号１０４の歪曲版であるチャネル出力信号１０２を生成するシステム１００の例を、発明の一例示的実施形態により示す。より詳しくは、システム１００は入力データ列１０６と、入力データ列１０６を変調してチャネル入力信号１０４を生成する変調器１０８と、チャネル入力信号１０４に基づきチャネル出力信号１０２を生成するチャネル１１０とを含む。チャネル出力信号１０２は検知器１１２に提供され、該検知器１１２はチャネル出力信号１０２を検知して検知データ列１１４を生成する。

チャネル出力信号１０２はチャネル入力信号１０４の歪曲版である。歪曲は、基線ワンダーによるものであっても、他の歪曲原因によるものであってもよいが、これについては後に詳述する。検知器１１２は、入力データ列１０６と同じ検知データ列１１４を生成しようとする。ここに記載される、ある他のシステム例は、該検知器１１２と共同して基線ワンダーを概算・補償する追加的な部材を含む。他が含むのは、基線ワンダー概算・補償を検知処理に組み込む、検知器１１２の代替となる検知器である。従い、システム１００は、ここで記載される他のシステムが改良された性能を発揮するような基線システムを表している。

ある実施形態においては、アプリケーションにより入力データ列１０６が生成されるが、その入力データ列１０６は、通信チャネルを介して送信された後、他の場所で回復されるようなものである。他の実施形態においては、アプリケーションにより入力データ列１０６が生成されるが、その入力データ列１０６は、磁気記録媒体のような記録媒体に記憶された後、他の時点において回復されるようなものである。入力データ列１０６は一般に、二進数字あるいはビットの列の形式で提供される（つまり、１および０の列として）。しかし、アプリケーションによりデータが他の形式で生成される場合には、他の前処理部材（図示せず）が該データをビット列にエンコードしてもよい。入力データ列１０６は、例示するとテキスト、音声、画像、および／または、ビデオデータなどの様々なデータ源と関連づけることができる。

変調器１０８は入力データ列１０６を変調して、チャネル入力信号１０４を生成する。変調器１０８は、チャネル入力信号１０４などの、チャネル１１０上の配信に好適な通信または記憶信号を提供する機器を表している。例えば、ある実施形態においては、変調器１０８は、入力データ列１０６に基づき送信された電磁信号の周波数、振幅、および／または、位相を操作することにより通信信号波形を生成する。他の実施形態においては、変調器１０８は、入力データ列１０６を磁気記憶媒体に記憶することにより、磁気記憶信号波形を生成する。変調器の例としては、非ゼロ復帰記録方式（ＮＲＺ）変調器（ｎｏｎ−ｒｅｔｕｒｎ−ｔｏ−ｚｅｒｏ（ＮＲＺ）ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）、およびＮＲＺＩ記録方式（ＮＲＺＩ）変調器（ｎｏｎ−ｒｅｔｕｒｎ−ｔｏ−ｚｅｒｏ−ｉｎｖｅｒｓｅ（ＮＲＺＩ）ｍｏｄｕｌａｔｏｒ）が含まれる。例えば、ＮＲＺ変調器においては、入力データ列１０６が「１」情報ビットを含むとき、変調器１０８は、正数振幅Ａの対応方形パルスを含むように、チャネル入力信号１０４を変調し、入力データ列１０６が「０」情報ビットを含むとき、変調器１０８は、負数振幅−Ａの対応方形パルスを含むように、チャネル入力信号１０４を変調する。

チャネル１１０はチャネル入力信号１０４が送信および／または記憶される媒体を表している。ある実施形態においては、チャネル１１０は、無線通信チャネルあるいは有線通信チャネルなどの、通信信号運搬チャネルに対応している。他の実施形態においては、チャネル１１０は、磁気記憶媒体（例えばハードドライブ）、光記憶媒体（例えばＣＤ）、電気記憶媒体（例えばランダムアクセスメモリ）などの記憶媒体に対応している。例えば、チャネル１１０は、磁気記憶媒体、ディスクドライブ読取ヘッド、およびその他の機器を含む、ディスクドライブの読取経路に対応していてもよい。チャネル１１０はまた、該媒体に関連付けられたイベントを表すこともある。例えば、チャネル１１０は記憶媒体および／または信号運搬通信チャネルに対する物理的損害の発生を表すこともある。様々な実装例において、本発明のシステムおよび方法は、符号間干渉
（ｉｎｔｅｒ−ｓｙｍｂｏｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）（ＩＳＩ）で特徴付けられる任意のチャネル１１０とともに利用することができる。

加えて、チャネル１１０は、任意の一以上の上述の部材と連続して一以上の交流結合段階を含むことができる。上述の通り、交流結合器はしばしば、例えば実際の回路設計あるいは基礎物理学的考察上の理由から、信号の、あるいはデータの処理段階を連結する目的で使用されることがある。さらに上述のように、チャネル入力信号１０４が直流（ＤＣ）成分などの低周波成分を含む場合、該一以上の交流結合段階によりチャネル入力信号１０４中の低周波成分が抑制あるいは排除されることがあり、これが基線ワンダーを生じる。

より詳しくは、図２にて、交流結合とそれに関連する基線ワンダーが、垂直磁気記録チャネルの一例におけるインパルス応答に対して及ぼす影響を示す。実線は、交流結合段階がない場合のチャネルの例におけるインパルス応答１０を示す。これに対して、点線は、交流結合段階がある場合のチャネルの例におけるインパルス応答１２を示す。交流結合は、交流結合がない場合のチャネルの応答１０と比した際、交流結合チャネルの応答１２の下落（領域１４に顕著にあらわれている）をもたらす。下落１４は歪曲を表す。幾らかのインパルスが交流結合のあるチャネル上に順次送信された場合、各応答は下落１４を含むことになり、様々なインパルス応答の下落１４は累積して累積歪曲となることがある。

上述したような、この基線ワンダーからの、および／または、その他のチャネル関連のイベントからの歪曲によって、チャネル１１０はチャネル入力信号１０４を破損することがあり、これにより、提供されるチャネル出力信号１０２がチャネル入力信号１０４とは異なってしまうことがある。ここで、信号破損の発生源を「ノイズ」と呼び、これは、チャネル１１０の外部および／または内部の干渉源を含むことができる。例えば、信号破損の発生源には、その他の干渉する通信信号、あるいは磁気記憶媒体あるいはそれに関連する読取機器に対する物理破損が含まれることがある。

図１に戻ると、チャネル出力信号１０２は検知器１１２で処理される。検知器１１２はチャネル出力信号１０２をサンプルし、チャネル出力信号１０２を検知して入力データ列１０６の概算である検知データ列１１４を生成する。検知器１１２の実装例を以下で説明する。理想的には、検知器１１２は上述の基線ワンダーおよび／またはその他のノイズ源によるいかなる破損をも克服して、検知データ列１１４は正確に入力データ列１０６と整合するはずである。しかし、そうなる場合ばかりではなく、検知データ列１１４のあるビットが入力データ列１０６に対して誤りとなり、その結果、ビット誤り率（ＢＥＲ）となる場合がある。ＢＥＲを減らすべく、ここで説明するシステムはチャネル出力信号１０２の基線ワンダーを概算および補償する部材を含む。

図３はチャネルの一例が低周波を抑制（例えば交流結合により）するが検知器１１２が基線ワンダー補償を行わない際のＢＥＲの増加を示している。実線は、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）段階を持たないチャネルの例における対数目盛に、ＢＥＲ２０を、チャネル入力信号１０４のノイズ率（ＳＮＲ）に対する該信号の関数として図示する。これに対して、点線２２は、交流結合段階などの一以上のＨＰＦ段階を持つチャネルのＳＮＲを図示している。示されているように、ＨＰＦ段階によってＢＥＲの増加が生じている。

図４は、チャネル出力信号１０２の基線ワンダーを補償する基線ワンダー概算器１３２をさらに含む、図１のシステム１００に類似したシステム１３０の一例を示している。より詳しくは、システム１３０は、検知器１１２と連通する基線ワンダー概算器１３２を含む。以下でさらに詳述されるように、基線ワンダー概算器１３２はチャネル出力信号１０２を補償すべくフィードバック機能を提供する。操作時には、チャネル出力信号１０２はリンク１３４を介して検知器１１２に、また、リンク１３６を介して基線ワンダー概算器１３２に提供される。検知器１１２はこの分野で知られた任意の検知器で構わない。例えば、チャネルが符号間干渉（ＩＳＩ）チャネルの場合、検知器１１２はヴィテルビ検知器であってよい。検知器１１２は、入力データ列１０６の初期概算を表す、初期決定データ列１４６を生成する。基線ワンダー概算器１３２はこの分野で知られている方法を利用して、チャネル出力信号１０２の基線ワンダー概算を生成する。基線ワンダーを補償すべく、リンク１３８を介して、チャネル出力信号１０２から基線ワンダー概算が減算される。補償されたチャネル出力信号はその後にリンク１３４を介して検知器１１２へ送信される。

ある実装例においては、検知器１１２が初期決定１４６を生成するステップ、および基線ワンダー概算器１３２が基線ワンダー概算を生成するステップには、幾らかのクロックサイクル相当の算出時間が必要となる場合がある。この待ち時間のせいで、基線ワンダー概算は、基線ワンダー概算が基づく箇所よりも、より最近のチャネル出力信号１０２の箇所に適用される。このより最近のチャネル出力信号１０２の箇所は、異なる基線ワンダーを持つことがあり、上述の待ち時間が不正確な基線ワンダー概算をもたらす場合がある。

図５はチャネル１１０の一例を持つシステム１３０の性能を示す。菱形の印を付された底部の実線は、ＨＰＦ段階を持たないチャネル１１０の例を使用してシステム１３０のＢＥＲ１４０を対数目盛にＳＮＲの関数として示す。このＢＥＲ１４０は比較目的の基線を表す。正方形の印を付された点線は、ＨＰＦ段階は持つが基線ワンダー概算および補償のないチャネル１１０の例を使用したシステム１００のＢＥＲ１４４を示す。最後に、三角形の印を付された点線は、ＨＰＦ段階および基線ワンダー概算器１３２を持つチャネル１１０の例を使用したシステム１３０のＢＥＲ１４２を示す。示されているように、基線ワンダー概算器１３２を持つシステム１３０は、基線ワンダー概算器１３２を持たないシステム１００よりも、ＢＥＲが低い。

ＢＥＲは改善されたといっても、システム１３０は遅延などの不利点がある。図４を再度参照すると、基線ワンダー概算器１３２がチャネル出力信号１０２の基線ワンダーを概算することができるようになる前に、まず検知器１１２は初期決定データ列１４６を生成する必要がある。これらのステップにより概算遅延が生じる。ある実装例においては、遅延は約１０シンボル期間から約５０シンボル期間である場合がある。この遅延は遅延に影響されやすいアプリケーションにとっては障害となることがある。さらには、この遅延は基線ワンダー概算器１３２が作動できる期間を制限する。より詳しくは、基線ワンダー概算器１３２には、概算遅延に密接に関連したある種の頂点周波数より高い周波数で変動する基線ワンダーを補償することができない場合がありうる、ということである。追加的回路を設計してこの遅延による影響を減らすことはできようが、このような追加的回路はシステム１３０に対してさらなる複雑性と待ち時間を招く。

本発明の一側面によると、図６は、検知器１１２の代わりに変更検知器１５０を具備した、図１のシステム１００に類似したシステム１５４を示している。図示されたシステム１５４は、チャネル１１０が符号間干渉（ＩＳＩ）チャネルであり、効果的にＩＳＩチャネルに入る信号重畳である出力信号を生成する場合に対応している。よって、変更検知器１５０はトレリスに基づくヴィテルビ（ｔｒｅｌｌｉｓ−ｂａｓｅｄ Ｖｉｔｅｒｂｉ）検知器１５０ａを含む。以下に説明するように、変更検知器１５０は基線ワンダー概算器１５０ｂの機能と、基線ワンダーを補償して検知データ列１１４を生成する変更ヴィテルビ検知器１５０ａの機能とを兼ね備える。変更ヴィテルビ検知器１５０ａおよび基線ワンダー概算器１５０ｂは図６においては二つの機能モジュールとして描かれているが、これらの機能性は単一モジュールにより実現してもよい。変更検知器１５０は、図４のシステム１３０の関連で説明された遅延を低減、あるいはある実装例においては完全あるいは略排除する。

図７は変更検知器１５０の変更ヴィテルビ検知器１５０ａの一実装例の動作方法を図示する。この実装例においては、変更ヴィテルビ検知器１５０ａは従前のヴィテルビ検知器に類似した動きをするが、ある種の追加的および／または代替的な処理機能性も含むことで基線ワンダーを概算および補償する。この変更ヴィテルビ検知器１５０ａの実装例の動作方法については、図示するヴィテルビ・トレリス１５８との関連で説明する。しかし、開示技術はまた、他のトレリス構造にも適用できると考えられる。

トレリス１５８は、ｋ＝１、・・・、４で示される複数の段階ｋと、各段階ｋ内に複数の状態を含む（例えば、状態１６０−１６３が段階ｋ＝３に含まれている）。概して、従前のヴィテルビアルゴリズムの動作と同様に、段階ｋは特定の時間単位を表し（例えば、クロックサイクル）、一つの段階ｋ内の状態はシステムがその段階ｋで取りうる状態を表す。トレリス１５８は段階ｋ内の一状態から後続する段階ｋ＋１内の一状態への遷移を表す分岐を含む。例えば、分岐１６６ｃは段階ｋ＝２内の状態１８０から段階ｋ＝３内の状態１６０への遷移を表す。従い、トレリス１５８内の複数の状態は分岐の始まりと終わりを表すことになる（つまり、状態１８０は分岐１６６ｃの始まりを示し、状態１６０は分岐１６６ｃの終わりを示す）。一状態に至る分岐列は、その状態のパスメモリを構成する（つまり、分岐１６６ａ−ｃが状態１６０のパスメモリ１６６を構成している）。

各分岐は、チャネル入力信号１０４を介して送信される入力データ列１０６の一部であったであろう、候補シンボルに対応している。従い、パスメモリ１６６と１６８は、入力データ列１０６の箇所の候補であるデータ列に対応しており、ここでは時として「候補データ列」と呼ばれ、従い変更ヴィテルビ検知器１５０ａにより選択される検知データ列１１４の箇所の候補である。

変更ヴィテルビ検知器１５０ａは、あるパスメモリをチャネル出力信号１０２の正確なデコード結果である可能性の高い生存パスとして保持し、チャネル出力信号１０２の正確なデコード結果である可能性がそれほどない他のパスメモリを切り捨て、あるいはプルーニングする（ｐｒｕｎｉｎｇ）ことで動作する。このようにして、変更検知器１５０はチャネル出力信号１０２の正確なデコード結果である可能性が最も高い検知データ列１１４を決定する。各段階ｋにおいて、どのパスメモリが生存パスとなり、どのパスメモリをプルーニングするかを決定する目的から、変更ヴィテルビ検知器１５０ａは、該当パスメモリに関するヴィテルビメトリックを比較することで、チャネル出力信号１０２を候補データ列（パスメモリ）と比較する。

各段階ｋにて算出されたヴィテルビメトリックは一般的に、一部には、その段階ｋにて取られたチャネル出力信号１０２のサンプルに基づき決定される。このサンプルは、例えば変更検知器１５０により取られるが、ここではｙ（ｋ）として示される。サンプルｙ（ｋ）は、対応するチャネル入力信号１０４の値を表す、送信された箇所ｘ（ｋ）、ノイズ箇所ｎ（ｋ）（つまり、基線ワンダーあるいは上述の他のノイズ源からのものである）を含む。
（数１）y(k) = x(k) + n(k)

変更ヴィテルビ検知器１５０ａの動作、およびあるパスが生存パスとして選択され、他のパスがプルーニングされる様子を、段階ｋ＝３を例にとって詳述する。一例であるトレリス１５８は、チャネルインパルス応答長Ｉ＝３（つまり、変更検知器１５０が２シンボル分のメモリを有すということ）である、二進法符号間干渉（ＩＳＩ）チャネル用である。従い、各時点ｋにおいて、このトレリスは２^Ｉ−１＝４つの状態を含む。例えば、段階ｋ＝３は４つの状態１６０‐１６３を含む。各段階内の４つ状態の各々は、｛００、０１、１０、１１｝の一要素である特定のシンボルメモリと関連付けられている。例えば、例示する状態１６０、１６１、１６２、１６３は、それぞれメモリ００、０１、１０、１１と関連付けられている。

上述のように、各分岐は、チャネル入力信号１０４を介して送信された入力データ列１０６の一部であったであろう候補シンボルに対応しており、パスメモリは入力データ列１０６の箇所の候補であるデータ列に対応している。例えば、パス１６８は状態００から始まり、第一候補シンボルに対応しており１０状態に繋がる第一分岐１６８ａと、第二候補シンボルに対応しており０１状態に繋がる第二分岐１６８ｂと、第三候補シンボルに対応しており００状態１６０に繋がる第三分岐１６８ｃとを含む。各分岐が表す候補シンボルは、使用される変更技術、および／または、入力データ列１０６をチャネル入力信号１０４にマッピングするのに使用される他のエンコーダに応じて変化させることができる。例えば、パスメモリ１６８がデータ列１、０、０に対応するように、分岐１６８ａ、１６８ｂ、及び１６８ｃは、それぞれデータ要素１、０、０に対応していてよい。

より一般的には、段階ｋにおいてパス１６６に対応するデータ列の要素を、ここでａ（ｋ）と呼び、段階ｋにおいてパス１６８に対応するデータ列の要素を、ここでａ'（ｋ）と呼ぶ。これら要素は、チャネル入力信号１０４で実際に送られる（つまり、ノイズなしに）内容の候補に対応するので、これら要素をここで時として「候補信号」として呼ぶことがある。一方、ｘ（ｋ）はチャネル入力信号１０４で実際に送られる内容のことを意味する。

二進法変更実装例のための従前のヴィテルビアルゴリズムの動作によると、その段階に関連付けられた４状態の各々が各段階ｋにおいて二つの入来パスメモリを持つように、各段階ｋ中にパスメモリに対してプルーニングあるいは生成が行われる。例えば、状態１６０は図示した二つの入来パスメモリ１６６、１６８を持つ。段階ｋ＝３において他の状態に繋がるパスメモリは図示されていない。

状態１６０において、変更ヴィテルビ検知器１５０ａはパスメモリ１６６、１６８のうち一つをトレリス１５８からプルーニング、パスメモリ１６６、１６８のうちの他方を、この場合、生存パスとして選択する。続いて、生存パスを分岐１７２により拡張して、段階ｋ＝４の状態１７６に繋がるパスメモリを形成し、さらに分岐１７４で拡張して、段階ｋ＝４の状態１７８に繋がるパスメモリを形成する。トレリス１５８のほかの分岐同様、分岐１７２、１７４はそれぞれ候補シンボルに対応する（例えば、０あるいは１）。

既に述べたように、変更ヴィテルビ検知器１５０ａはヴィテルビメトリックを利用して段階ｋ＝３における生存パスを選択する。段階ｋ＝３において使用されるヴィテルビメトリックは段階ｋ＝２で使用されるヴィテルビメトリックに基づいている。より詳しくは、ひとたび生存パスが段階ｋ＝２の状態において選択されると、これら状態は、選択された生存パスに対応するヴィテルビメトリックとそれぞれ関連付けられる。これらヴィテルビメトリックはここでｕ_ｉｊ，ｋとして示される（ここでｋは状態の段階を示し、ｉｊは、その状態に関連付けられたメモリに対応する｛００、０１、１０、１１｝の一要素である）。例えば、図示した状態１８０において、分岐１６６ａ、１６６ｂを含むパスメモリが生存パスとして選択された。従い、状態１８０は、このパスメモリに対応するヴィテルビメトリックｕ_００，２に関連付けられる。同様に、状態１８２において、分岐１６８ａ、１６８ｂを含む、図示したパスメモリが生存パスとして選択され、状態１８２はこのパスメモリに対応するヴィテルビメトリックｕ_０１，３に関連付けられる。

パスメモリは、段階ｋ＝２からのヴィテルビメトリックに加えて、チャネル出力信号１０２のサンプルｙ（３）に基づき、プルーニングあるいは生存パスとしての選択が行われる。上述のように、サンプルｙ（３）は、対応するチャネル入力信号１０４の値を表す、送信された箇所ｘ（３）、ノイズ箇所ｎ（３）（つまり、上述の基線ワンダーあるいは他のノイズ源からのものである）を含む。しかしながら、検知器の観点からすると、検知器はｙ（３）の値は知っているが、ｘ（３）およびｎ（３）の値は知らない。
（数２）y(3) = x(3) + n(3)

図２に手短に戻り、基線ワンダー概算および検知が組み込まれていない検知器１１２を説明した後、基線ワンダーの概算・補償を可能ならしめる図６の変更検知器１５０のアルゴリズム上の変更例を説明する。従前のヴィテルビアルゴリズムを使用する検知器１１２（つまり基線ワンダー概算および補償が組み込まれていない検知器のこと）は、段階ｋ＝３において以下のように動作する：
（数３）u_00,2 + (y(3)-a(3))² < u_01,2 + (y(3)-a'(3))² の場合、１６６を生存パスとして選択する。
（数４）u_00,2 + (y(3)-a(3))² > u_01,2 + (y(3)-a'(3))²の場合、１６８を生存パスとして選択する。
（数５）u_00,2 + (y(3)-a(3))² = u_01,2 + (y(3)-a'(3))²の場合、１６６あるいは１６８をランダムに（あるいは所定の規則に則って）生存パスとして選択する。
（数６）u_00,3 = min{u_00,2 + (y(3)-a(3))², u_01,2 + (y(3)-a'(3))²}に設定する。

従い、この実装例は、一般的にチャネル出力信号１０２のサンプルからパスメモリに対応する候補信号のユークリッド距離の稼働集計であるヴィテルビメトリックを算出することで、チャネル出力信号１０２に基づくメトリック（この場合、チャネル出力信号１０２の信号サンプルのこと）を、パスメモリに基づくメトリック（この場合、パスメモリの候補サンプルのこと）に比較する。様々な実装例においては、パスメモリに基づくメトリックは一次元あるいは多次元のユークリッド空間群の一点である場合があり、チャネル出力信号１０２に基づくメトリックは該ユークリッド空間の別の一点である場合がある。この実装例は、ユークリッド距離の観点から、チャネル出力信号１０２の中のサンプル列に最も近いデータ列に対応する生存パス（式（３−５）参照）を選択する。生存パスを選択することに加えて、この実装例は、ヴィテルビメトリックｕ_００，３を状態１６０に関連付け（式（６）参照）、段階ｋ＝４における状態１７６、１７８が生存パスを決定する際にこのメトリックを使用できるようにする。

説明を簡易にすべく、以下の説明の幾らかの場合においては、信号に基づくメトリックをパスメモリあるいは候補データ列に基づくメトリックと比較することを、単に「信号をパスメモリと比較する」あるいは「信号を候補データ列と比較する」というように呼ぶ。

図４との関連で既に記載したように、ある実装例においては、チャネル出力信号１０２は、検知器１１２による処理の前に基線ワンダー補償を施される。従い、上記の式（３−６）における項ｙ（３）は、既に基線ワンダー補償がなされた項である場合がある。しかし、図４の実装例においては、項ｙ（３）各々は同じ基線ワンダー概算で補償され、基線ワンダー概算は基線ワンダー概算の算出の待ち時間により不正確な場合があることは既に述べた通りである。

図２の検知器１１２のこの実装例と対照的に、本発明の一側面によると、図６の変更検知器１５０には、上述の方法で基線ワンダー概算および基線ワンダー算出が組み込まれている。より詳しくは、基線ワンダー概算器１５０ｂはパスメモリごとに基線ワンダー概算を生成し、これらは変更ヴィテルビ検知器１５０ａにより使用される。しかし、上述したように、基線ワンダー概算器１５０ｂおよび変更ヴィテルビ検知器１５０ａの機能性は単一のモジュールで実現することができる。パスメモリ１６６沿いの段階ｋで終了するパスメモリ各々の基線ワンダー概算をここでＢ（ｋ）として示す。例えば、基線ワンダー概算１５０ａは、分岐１６６ａ−ｂを含み、段階ｋ＝２の状態１８０で終了するパスメモリの基線ワンダー概算Ｂ（２）を生成する。同様に、分岐１６６ａ−ｃを含み、状態１６０で終了するパスメモリの基線ワンダー概算Ｂ（３）がある。さらには、パスメモリ１６８沿いの段階ｋで終了するパスメモリの基線ワンダー概算をここでＢ'（ｋ）として示す。例えば、分岐１６８ａ−ｂを含み、段階ｋ＝２の状態１８２で終了するパスメモリに対応する基線ワンダー概算Ｂ'（２）がある。同様に、変更検知器１５０は、分岐１６８ａ−ｃを含み、状態１６０で終了するパスメモリの基線ワンダー概算Ｂ'（３）を生成する。

基線ワンダー概算を算出する方法について以下でさらに詳述する。段階ｋ＝３における基線ワンダー概算Ｂ（３）およびＢ'（３）を補償すべく、上で説明した式（３−６）の算出方法を変更ヴィテルビ検知器１５０ａに関して以下のように変更した。
（数７）u_00,2 + (y₃+B(3)-a₃)² < u_01,2 + (y₃+B'(3)-a₃')²の場合、１６６を生存パスとして選択する。
（数８）u_00,2 + (y₃+B(3)-a₃)² > u_01,2 + (y₃+B'(3)-a_3')²の場合、１６８を生存パスとして選択する。
（数９）u_00,2 + (y₃+B(3)-a₃)² ＝ u_01,2 + (y₃+B'(3)-a_3')²の場合、１６６あるいは１６８をランダムに（あるいは所定の規則に則って）生存パスとして選択する。
（数１０）u_00,3 = min{u_00,2 + (y(3)+B(3)-a(3))², u_01,2 + (y₃+B'(3)-a'(3))²}に設定する。

従い、変更ヴィテルビ検知器１５０ａは、受信した信号サンプルｙ（３）を基線ワンダー概算Ｂ（３）およびＢ'（３）によりオフセットすることで、基線ワンダー概算Ｂ（３）およびＢ'（３）を補償する。ある実装例においては、式（７−１０）のように、基線ワンダー概算Ｂ（３）およびＢ'（３）を、受信した信号サンプルｙ（３）に加算し、他の実装例においては、それらを減算する。それらが加算あるいは減算されるかは、典型的に基線ワンダー概算Ｂ（３）およびＢ'（３）を算出する際に使用される符号規約（正あるいは負）に依っており、これを以下で説明する。

基線ワンダー概算を算出する方法の例を、上述のように、列ａ（１）、ａ（２）、ａ（３）に対応するパスメモリ１６０に対応する基線ワンダー概算Ｂ（３）を例にとって説明する。

本発明の一側面によると、以下に説明するように、基線ワンダー概算器１５０ｂは一般的に基線ワンダー概算を、チャネル１１０のハイパスフィルタ成分の予め選択したモデルに基づき算出する。予め選択したモデルの分析により、前の段階ｋ−１からの基線ワンダー概算Ｂ（ｋ−１）に基づき、段階ｋにおける基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）を算出するための再帰的公式が生まれる。より詳しくは、以下に示すように、あるモデルの例に基づく公式は以下の一般形をとる：
（数１１）B(k) = (1- β)B(k-1) + βa(k-1)

ある実装例においては、βを、小さな定数（例えば０．０１）として選択し、各基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）は、前の基線ワンダー概算Ｂ（ｋ−１）と前の候補シンボルａ（ｋ−１）との加重平均である。以下に説明する公式はこの公式と似ている場合もあるが、Ｂ（ｋ）、（１−β）Ｂ（ｋ−１）、および／または、βａ（ｋ−１）のうちの一以上の項につき他の倍率を含むこともできる。

上述のように、基線ワンダー概算器１５０ｂが基線ワンダー概算を算出する際に使用する特定の方法は、チャネル１１０のハイパスフィルタ成分に対して選択されるモデルのタイプによって変化する。モデルは無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタに基づくモデル（ｉｎｆｉｎｉｔｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＩＩＲ）ｆｉｌｔｅｒ−ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌｓ）であってもよいし、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタに基づくモデル（ｆｉｎｉｔｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＩＲ）ｆｉｌｔｅｒ−ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌｓ）であってもよいし、一以上のＩＩＲフィルタと一以上のＦＩＲフィルタの重畳であってもよい。ある実装例においては、一以上のＦＩＲおよび／またはＩＩＲフィルタは、チャネル１１０の交流結合および／またはハイパスフィルタリングをモデルすべく近傍ＤＣ極（ｎｅａｒ−ＤＣ ｐｏｌｅｓ）を含んでいる。

基線ワンダー概算方法の一例は、ＩＩＲフィルタに基づくチャネルモデル群に基づいている、つまり、単極（つまり一次）ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）モデルである。単極ＨＰＦはｓ領域転送関数（ｓ−ｄｏｍａｉｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で特徴付けることができる：

パラメタαはＨＰＦの分数コーナ周波数（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ｃｏｒｎｅｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を表し、ｆ_ｃはチャネル・ボーレートを表す。これらパラメタは、チャネル１１０の実験の後にモデラなどにより選択することができる。Ｈ（ｓ）に対応する離散時間伝達関数Ｈ（ｚ）は、以下により与えられる双一次変換を使用して得ることができる。

これにより、以下の離散時間伝達関数が得られる。

ここで：

他の技術例においては、式（１３）の双一次変換の２ｆ_ｃの因子を別の因子で置き換えることもできる。この因子は一部には変更検知器１５０と関連付けられたサンプル期間に基づいていてもよい。

チャネル１１０の理想的なチャネル応答のｚ変換をＴ（ｚ）で示す。Ｔ（ｚ）は基線ワンダーを生じるハイパスフィルタ成分のないチャネル１１０の応答を表す。ある実施形態においては、システム１５４は等化器を含み（図示せず）、理想的なチャネル応答Ｔ（ｚ）は、基線ワンダーを生じるハイパスフィルタ成分がないチャネル１１０と等化器とによる組み合わせ応答を表すことができる。

変更検知器１５０から見た、チャネル出力信号１０２の全体応答は以下のように与えられる。

ｘ（ｚ）がチャネル入力信号１０４のｚ変換を示すとする。すると、チャネル出力信号１０２はｚ領域において以下のように与えられる。

式（１７）の共通項ｇは利得制御回路で調整できる倍率である。従い、この倍率ｇはさておき、項ｘ（ｚ）Ｔ（ｚ）は望ましいチャネル出力（候補信号）に対応し、以下の項（数１８）はチャネル出力信号１０２から相殺したい基線ワンダーに対応する。

より詳しくは、数式（１８）はシステムおよび方法がチャネル出力信号１０２から相殺する基線ワンダーの負を表し、したがって、数式（１８）に基づき算出される基線ワンダー概算は受信された信号ｙ（３）から減算されるのではなく、信号ｙ（３）に加算される。

上述のように、算出されている基線ワンダー概算Ｂ（３）は、データ列ａ（１）、ａ（２）、ａ（３）を持つパスメモリ１６６に関連付けられている。この列のｚ領域の表示は以下のように与えられる。

上述のようにパスメモリ１６６が「候補信号」に対応しているので、候補信号のｚ変換は以下のように表される：

従い、数式（１８）で式（２０）を使用することで、ｚ領域に描かれたときの基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）を以下のように表すことができる：

このｚ領域の表現は、等価的に以下の再帰時間領域表現（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）で表すこともできる：

従い、時間がｋ＝３のときのパスメモリ１６６の基線ワンダー概算Ｂ（３）の例は以下のように表される：

同様に、時間がｋ＝３のときのパスメモリ１６８の基線ワンダー概算Ｂ'（３）は以下のように表される：

これら基線ワンダー概算はその後、変更ヴィテルビ検知器１５０ａにより、生存パスの選択に、上述のように式（７−１０）と関連して使用される。

上述のように、生存パス１６６あるいは１６８は分岐１７２および分岐１７４により次の段階で延長されて、二つのパスメモリを形成し、このうちの一方は状態１７６に繋がり、もう一方は状態１７８に繋がる。これらパスメモリの基線ワンダー概算は等しく、この場合、生存パス１６６あるいは１６８のものであってもよい基線概算Ｂ（３）あるいはＢ'（３）に基づき再帰的に算出することができる。より詳しくは、例えば、もしもパスメモリ１６６が生存パスとして選択されると、状態１７６における、分岐１６６ａ−ｃおよび分岐１７２を含むパスメモリの基線ワンダー概算、および状態１７８における、分岐１６６ａ−ｃおよび分岐１７４を含むパスメモリの基線ワンダー概算は以下のように表される：

他の実装例においては、様々な他の倍率を式（２２）の項に使用することができる。倍率は一部には任意の上述の計算におけるｚ領域応答の近似に基づくことができる。
さらに、ｓ領域からｚ領域への様々なマッピングを使用することができる。双一次変換が上述されたが、例えば本発明の範囲を逸脱せずに、インパルス不変変換（ｉｍｐｕｌｓｅ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）あるいは整合ｚ変換（ｍａｔｃｈｅｄ ｚ−ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）などの他の変換を利用することもできる。

上述のように、上述の基線ワンダー概算を算出する方法はチャネル１１０の特定の予め選択されたモデル、つまり、単極ＨＰＦに基づいていた。チャネル１１０のモデルの別のタイプは二次ＨＰＦであり、これは例えば上述したような単極ＨＰＦ二つを連結することにより実現することができる。二次ＨＰＦのパラメタはチャネルボーレートｆ_ｃ、および、連結された二つのそれぞれの単極ＨＰＦに対応する二つの分数コーナ周波数（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ｃｏｒｎｅｒ ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ）α_１およびα_２を含むことができる。上述の単極ＨＰＦ同様、これらパラメタは例えばチャネル１１０の実験に基づき予め選択することができる。

二次ＨＰＦモデルを使用するパスメモリ１６６の基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）は三つの成分を含む。つまり、第一単極ＨＰＦによる第一基線ワンダー成分Ｂ_１（ｋ）、第二単極ＨＰＦによる第二基線ワンダー成分Ｂ₂（ｋ）、および二つの単極ＨＰＦの相互作用による第三基線ワンダー成分Ｂ₃（ｋ）である。

より詳しくは、単極ＨＰＦモデルとの関連で上述したのと同様の計算を行うことで、第一基線ワンダー成分Ｂ_１（ｋ）を算出する方法の一つの例は再帰的に以下のように表すことができる：

同様に、第二基線ワンダー成分Ｂ₂（ｋ）は以下のように表すことができる：

最後に、第三基線ワンダー成分Ｂ₃（ｋ）は以下のように表すことができる：

ここで、・はスカラー乗法を意味する。

これにより基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）全体は以下のように表すことができる：
（数２９）B(k) = B₁(k) + B₂(k) - B₃(k)

これら更新式は予め選択されたチャネル１１０のＨＰＦモデルに基づいている。しかし、実際には、実現されるチャネル１１０の応答は、予め選択されたモデルのＨＰＦ応答から逸脱することがある。さらに、実現されるチャネル１１０の応答は時変である（時とともに変化する）場合があり、予め選択されたモデル応答と実現される応答との間に、さらなる不整合を付加する。従い、本発明の一側面によると、基線ワンダー概算器１５０ｂはモデル不整合を補償する適応的概算回路を含む。

図８Ａは、モデルに基づく基線ワンダー概算器１５２と適応的基線ワンダー概算器１９０とを含む実施形態における基線ワンダー概算器１５０ｂの一例を示すブロック図を示し、図８Ｂは適応的基線ワンダー概算器１９０を示す。モデルに基づく基線ワンダー概算器１５２は、上述したようなハイパスフィルタモデルのようなモデルに基づき基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）を生成する。さらに、基線ワンダー概算器１５０ｂは、適応的基線ワンダー概算Ｂ_Ａ（ｋ）を算出する適応的基線ワンダー概算器１９０を含み、この適応的基線ワンダー概算Ｂ_Ａ（ｋ）は、図８Ａ−Ｂおよび以下の式で示されるように、全基線ワンダー概算Ｂ_Ｔ（ｋ）を決定すべく、上述のモデルに基づく基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）に加算される。
（数３０）B_T(k) = B(k) + B_A(k)

図８Ｂに示すように、適応的基線ワンダー概算器１９０は、段階ｋにおけるパスメモリ１６６の適応的基線ワンダー概算Ｂ_Ａ（ｋ）を段階ｋにおけるノイズｎ（ｋ）の概算に基づき決定する。ノイズｎ（ｋ）の概算は、パスメモリ１６６の分岐１６６ｃに対応する候補信号要素ａ（ｋ）、既に算出された、モデルに基づく基線ワンダー概算Ｂ（ｋ−１）、及び受信された信号サンプルｙ（ｋ）に基づく。より詳しくは、受信された信号サンプルｙ（ｋ）がある場合、パスメモリ１６６に対応するノイズ概算ｎ（ｋ）を生成する方法の一例は、以下の式をｎ（ｋ）につき解くことである：
（数３１）y(k) = a(k) - B(k) + n(k)
従い、パスメモリ１６６が真の入力データ列１０６に対応するという仮定に基づくと、ノイズ概算ｎ（ｋ）は、受信された信号ｙ（ｋ）のノイズ成分の概算である。

適応的基線ワンダー概算器１９０はパラメタｃおよびｄに基づくカットオフ周波数をもつローパスフィルタとして構成され、それに応じてノイズ概算ｎ（ｋ）を処理する。より詳しくは、適応的基線ワンダー概算器１９０はノイズ概算ｎ（ｋ）に定数スカラー因子（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｓｃａｌａｒ ｆａｃｔｏｒ）ｃを乗じる。次に、この量を、定数スカラー因子ｄを乗じた適応的基線ワンダー概算器１９０の出力Ｂ_Ａ（ｋ）からのフィードバックに加える。そして結果生じる量を遅延１９２により遅延する。

ローパスフィルタ算出は以下のように表される：
（数３２）B_A(k) = dB_A(k-1) + cn(k)
ここでｃは小さな定数である。幾らかの実装例においては、ｄ＝１−ｃであり、Ｂ_Ａ（ｋ）はＢ_Ａ（ｋ−１）とｎ（ｋ）の加重平均である。

適応的基線ワンダー概算器１９０が使用される実施形態においては、上述のヴィテルビ式（式（７‐１０）参照）が、モデルに基づく基線ワンダー概算Ｂ（ｋ）だけに基づくのでなく、全基線ワンダー概算Ｂ_Ｔ（ｋ）に基づく補償をすることで、適応的基線ワンダー概算項Ｂ_Ａ（ｋ）を反映するよう変更される。より詳しくは、式は以下のように表される。
（数３３）u_00,2 + (y(3)+B_T(3)-a(3))² ＜ u_01,2 + (y(3)+B'_T(3)-a'(3))²の場合、１６６を生存パスとして選択する。
（数３４）u_00,2 + (y(3)+B_T(3)-a(3))² ＞ u_01,2 + (y(3)+B'_T(3)-a'(3))²の場合、１６８を生存パスとして選択する。
（数３５）u_00,2 + (y(3)+B_T(3)-a(3))² ＝ u_01,2 + (y(3)+B'_T(3)-a'(3))²の場合、１６６あるいは１６８をランダムに（あるいは所定の規則に則って）生存パスとして選択する。
（数３６）u_00,3 = min{u_00,2 + (y(3)+B_T(3)-a(3))², u_01,2 + (y(3)+B'_T(3)-a'(3))²}に設定する。

上述のように、および式（２２）との関連から分かるように、ここで説明する段階ｋの基線ワンダー概算の例は、前の段階ｋ−１の基線ワンダー概算および生存パスａ（ｋ−１）からのデータ要素に基づいている。しかし、ある実装例においては、段階ｋ−１において生存パスとして選択されたパスの情報が段階ｋでは入手できない場合もある。この一例が、検知器１１２がパイプライン・ヴィテルビアルゴリズムを実装する場合である。

パイプライン・ヴィテルビ実装は、変更検知器１５０が実装されるプロセッサのプロセッサ速度、メモリ仕様、および／または、物理的スペース利用可能性、および／または、手元のアプリケーションの遅延要件により、有用である場合がある。

パイプライン・ヴィテルビ実装では、段階ｋ−１で生存パスとして選択されたパスの情報は、回路の待ち時間およびアルゴリズムのパイプライン構造により、段階ｋでは入手できないことがある。より詳しくは、段階ｋでは、生存パスの情報が時刻ｋ−Ｄまでしか入手できない（Ｄは１より大きい正の整数であり、場合によっては１よりも大いに大きいこともある）。

このような場合に基線ワンダー概算および補償を行うべく、本発明の実施形態の例においては、全ての状態の全ての生存パスの中で最も低いヴィテルビメトリックを持つ時刻ｋ−Ｄの生存パスに対応する基線ワンダー概算Ｂ_Ｔ（ｋ−Ｄ＋１）を算出する。基線ワンダー概算Ｂ_Ｔ（ｋ−Ｄ＋１）は式（２２）の再帰的算出に類似した再帰的方法で算出される。

ここで、ａ（ｋ−Ｄ）は時刻ｋ−Ｄの最も低いヴィテルビメトリックを持つパスメモリの候補信号に対応している。最も低いヴィテルビメトリックを持つ生存パスは、上述のように各生存パスのヴィテルビメトリックを算出して、これらヴィテルビメトリックを比較することで決定される。

次に、ひとたび基線ワンダー概算Ｂ_Ｔ（ｋ−Ｄ＋１）が算出されたら、この概算を、時刻ｋにおける全てのヴィテルビメトリック算出の基線ワンダー概算として使用する。例えば、そして図７を参照すると、パスメモリ１６６が時刻ｋ＝１において最も低いヴィテルビメトリックを持つ場合、時刻ｋ＝３において検知器１１２は以下の式に基づいて生存パスを選択することができる：
（数３８）u_00,2 + (y(3)+B_T(1)-a(3))² < u_01,2 + (y(3)+B'_T(1)-a'(3))²の場合、１６６を生存パスとして選択する。
（数３９）u_00,2 + (y(3)₊B_T(1)-a(3))² > u_01,2 + (y(3)+B'_T(1)-a'(3))²の場合、１６８を生存パスとして選択する。
（数４０）u_00,2 + (y(3)₊B_T(1)-a(3))² = u_01,2 + (y(3)+B'_T(1)-a'(3))²の場合、１６６あるいは１６８をランダムに（あるいは所定の規則に則って）生存パスとして選択する。

動作例
図９−１３は性能結果の例を示す。より詳しくは、図９はチャネル密度が１である垂直記録チャネルの一例の性能結果を示す。ＨＰＦ段階を持たず基線ワンダー概算あるいは補償を行わないチャネル例のＢＥＲ２０２が、縦軸の対数目盛に示され、チャネル入力信号１０４のＳＮＲに対してプロットされており、このプロットには菱形の印が付されている。コーナ周波数がα＝０．０５％であるＨＰＦ段階を持ち基線ワンダー概算あるいは補償を行わないこのチャネル例はＢＥＲ２０４を持ち、プロットに正方形の印が付されている。図４のシステム１３０を使用するＨＰＦ段階を持つチャネル例は（つまり基線ワンダー概算器１３２を持つ）、ＢＥＲ２０６を持ち、そのプロットは三角形の印を付されている。示したように、システム１３０は、基線ワンダー補償を行わないシステムと比べるとＢＥＲが改善されている。最後に、図６の変更検知器１５０を使用するＨＰＦ段階を持つチャネルの例はＢＥＲ２０８を持ち、そのプロットを十字の印で示す。示されているように、変更検知器１５０はＨＰＦ段階の歪曲低周波成分が全く無い場合と略同等なＢＥＲとなっている。

図９の例においては、変更検知器１５０が使用するチャネルのモデルは実際のチャネルと同じパラメタ（α＝０．０５％など）を利用するので、モデルとチャネルとの間に不整合が生まれない。我々の経験によると提案されたアルゴリズムは中程度のモデル不整合には反応が鈍い。

図１０は、波形例がＴｏｓｈｉｂａ１．８'ドライブから撮像され、図４のシステム１３０、及び図６のシステム１５４との関連で説明された基線ワンダー概算・補償方法とともに構成されるチャネルとともに処理された性能例を示している。様々なチャネル構成が実験では使用されたが、全てが図１０に図示したものと同一あるいは略類似した性能カーブを生じた。図６のシステム１５４は、図４のシステム１３０のＢＥＲ２２０と比べるとＢＥＲ２２２が改善されている。

よって、ここまで説明してきたことは、基線ワンダーに対する概算および補償のシステムおよび方法である。図示した図の部材はデジタルハードウェア、アナログハードウェア、および／または、プロセッサアーキテクチャによりプログラム可能な命令とともに実装できる。

図１１Ａ−１１Ｇを参照すると、本発明の様々な実装例が示されている。

図１１Ａを参照すると、本発明はハードディスクドライブ１０００に実装してもよい。本発明は、大まかに図１１Ａの１００２で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかまたは両方を実装してもよい。幾らかの実装例においては、信号処理および／または制御回路１００２および／またはＨＤＤ１０００内の他の回路（図示せず）はデータ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、および／または、磁気記憶媒体１００６に出力する、および／または、磁気記録媒体１００６から受信するデータのフォーマットをしてもよい。

ＨＤＤ１０００はコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯計算器、携帯電話（ｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｈｏｎｅｓ）、メディア・プレーヤあるいはＭＰ３プレーヤなど、および／または他の機器などのホスト機器（図示せず）と一以上の無線あるいは有線の通信リンク１００８を介して通信することにしてもよい。ＨＤＤ１０００はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１００９に接続されてもよい。

図１１Ｂを参照すると、本発明はＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｃ）ドライブ１０１０に実装してもよい。本発明は大まかに図１１Ｂの１０１２で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかあるいは両方、および／またはＤＶＤドライブ１０１０の大量データ記憶装置を実装してもよい。信号処理および／または制御回路１０１２および／またはＤＶＤドライブ１０１０内の他の回路（図示せず）はデータ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、および／または、光記憶媒体１０１６から読み取る、および／または、光記録媒体１０１６に書き込むデータのフォーマットをしてもよい。幾らかの実装例においては、信号処理および／または制御回路１０１２および／またはＤＶＤドライブ１０１０内の他の回路（図示せず）は、さらに、エンコードおよび／またはデコード、および／またはＤＶＤドライブと関連する任意の他の信号処理機能などの他の機能を行うこともできる。

ＤＶＤドライブ１０１０は、コンピュータ、テレビ、あるいは他の機器などの出力機器（図示せず）と、一以上の有線あるいは無線の通信リンク１０１７を介して通信してもよい。ＤＶＤドライブ１０１０は、データを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１０１８と通信してもよい。大量データ記憶装置１０１８はハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を含んでもよい。ＨＤＤは図１１Ａに示す構成を持つこともできる。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。ＤＶＤドライブ１０１０はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１０１９に接続されてもよい。

図１１Ｃを参照すると、本発明は高精細テレビ（ＨＤＴＶ）１０２０に実装してもよい。本発明は大まかに図１１Ｃの１０２２で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかあるいは両方、ＷＬＡＮインターフェースおよび／またはＨＤＴＶ１０２０の大量データ記憶装置に実装される。ＨＤＴＶ１０２０は有線あるいは無線形式のＨＤＴＶ入力信号を受信し、ディスプレイ１０２６向けのＨＤＴＶ出力信号を生成する。幾らかの実装例においては、信号処理回路および／または制御回路１０２２および／またはＨＤＴＶ１０２０の他の回路（図示せず）はデータ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、データフォーマット、および／または、必要となるその他の種類のＨＤＴＶ処理を行ってもよい。

ＨＤＴＶ１０２０は、光および／または磁気記憶装置などの、データを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１０２７と通信してもよい。少なくとも一つのＨＤＤが図１１Ａに示す構成を持ってもよく、および／または、少なくとも一つのＤＶＤドライブが図１１Ｂに示す構成を持ってもよい。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。ＨＤＴＶ１０２０はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１０２８に接続されてもよい。ＨＤＴＶ１０２０はさらに、ＷＬＡＮネットワークインターフェース１０２９を介してＷＬＡＮとの接続を支援してもよい。

図１１Ｄを参照すると、本発明は、車両１０３０の制御システム、該車両制御システムのＷＬＡＮインターフェースおよび／または大量データ記憶装置に実装してもよい。幾らかの実装例においては、本発明は、温度センサ、圧力センサ、回転センサ、気流センサ、および／または任意のその他の適切なセンサなどの一以上のセンサから入力を受け取り、および／またはエンジン操作パラメタ、送信操作パラメタ、および／または他の制御信号などの一以上の出力制御信号を生成する、動力装置制御システム１０３２を実装してもよい。

本発明はさらに車両１０３０の他の制御システム１０４０に実装されてもよい。制御システム１０４０は同様に、入力センサ１０４２から信号を受け取り、および／または制御信号を一以上の出力機器１０４４へ出力してもよい。幾らかの実装例においては、制御システム１０４０はアンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）、ナビゲーションシステム、テレマティックスシステム、車両テレマティックスシステム、車線逸脱システム、車間距離適応走行制御システム、ステレオ、ＤＶＤ、コンパクトディスクなどの車両娯楽システムの一部であってもよい。さらに他の実装例も考えられる。

動力装置制御システム１０３２は、データを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１０４６と通信してもよい。大量データ記憶装置１０４６は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤｓ）および／またはＤＶＤドライブなどの光および／または磁気記憶装置を含んでもよい。少なくとも一つのＨＤＤが図１１Ａに示す構成を持ってもよく、および／または、少なくとも一つのＤＶＤドライブが図１１Ｂに示す構成を持ってもよい。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。動力装置制御システム１０３２はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１０４７に接続されてもよい。動力装置制御システム１０３２はさらに、ＷＬＡＮネットワークインターフェース１０４８を介してＷＬＡＮとの接続を支援してもよい。制御システム１０４０はさらに、大量データ記憶装置、メモリ、および／または、ＷＬＡＮインターフェース（全て不図示）を含んでもよい。

図１１Ｅを参照すると、本発明は、携帯アンテナ（ｃｅｌｌｕｌａｒ ａｎｔｅｎｎａ）１０５１を含んでもよい携帯電話（ｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｈｏｎｅ）１０５０に実装することもできる。本発明は、大まかに図１１Ｅの１０５２で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかあるいは両方、携帯電話１０５０のＷＬＡＮインターフェースおよび／または大量データ記憶装置を実装してもよい。幾らかの実装例においては、携帯電話１０５０はマイクロホン１０５６、スピーカおよび／または音声出力ジャックなどの音声出力１０５８、ディスプレイ１０６０、および／またはキーパッド、ポインティング・デバイス、音声駆動（ｖｏｉｃｅ ａｃｔｕａｔｉｏｎ）、および／または他の入力機器などの入力機器１０６２を含む。信号処理および／または制御回路１０５２および／または携帯電話１０５０内の他の回路（図示せず）は、データ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、データフォーマットおよび／またはその他の携帯電話機能を実行してもよい。

携帯電話１０５０は、光および／または磁気記憶装置などの（例えばハードディスクドライブＨＤＤおよび／またはＤＶＤｓ）、データを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１０６４と通信してもよい。少なくとも一つのＨＤＤが図１１Ａに示す構成を持ってもよく、および／または、少なくとも一つのＤＶＤドライブが図１１Ｂに示す構成を持ってもよい。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。携帯電話１０５０はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１０６６に接続されてもよい。携帯電話１０５０はさらに、ＷＬＡＮネットワークインターフェース１０６８を介してＷＬＡＮとの接続を支援してもよい。

図１１Ｆを参照すると、本発明はセットトップボックス１０８０に実装することができる。本発明は、大まかに図１１Ｆの１０８４で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかあるいは両方、セットトップボックス１０８０のＷＬＡＮインターフェースおよび／または大量データ記憶装置を実装してもよい。セットトップボックス１０８０は、広帯域音源などの発信源から信号を受信し、ディスプレイ１０８８（テレビおよび／またはモニタおよび／または他のビデオおよび／または音声出力機器）に適した、標準および／または高精細の音声／ビデオ信号を出力する。信号処理および／または制御回路１０８４および／またはセットトップボックス１０８０内の他の回路（図示せず）は、データ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、データフォーマットおよび／または他の任意のセットトップボックス機能実行をしてもよい。

セットトップボックス１０８０は、データを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１０９０と通信してもよい。大量データ記憶装置１０９０は、光および／または磁気記憶装置（例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤｓ）および／またはＤＶＤドライブ）を含むことができる。少なくとも一つのＨＤＤが図１１Ａに示す構成を持ってもよく、および／または、少なくとも一つのＤＶＤドライブが図１１Ｂに示す構成を持ってもよい。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。セットトップボックス１０８０はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１０９４に接続されてもよい。セットトップボックス１０８０はさらに、ＷＬＡＮネットワークインターフェース１０９６を介してＷＬＡＮとの接続を支援してもよい。

図１１Ｇを参照すると、本発明はメディア・プレーヤ１１００に実装することができる。本発明は、大まかに図１１Ｇの１１０４で示される、信号処理および／または制御回路のいずれかあるいは両方、メディア・プレーヤ１１００のＷＬＡＮインターフェースおよび／または大量データ記憶装置を実装してもよい。幾らかの実装例においては、メディア・プレーヤ１１００はディスプレイ１１０７、および／またはキーパッド、タッチパッドなどのユーザ入力１１０８を含む。幾らかの実装例においては、メディア・プレーヤ１１００は、メニュー、ドロップダウン・メニュー、アイコン、および／または、ディスプレイ１１０７および／またはユーザ入力１１０８を介したポイント・アンド・クリック方式のインターフェースを典型的に使用する、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を使用してもよい。メディア・プレーヤ１１００はさらに、スピーカおよび／または音声出力ジャックなどの音声出力１１０９を含む。信号処理および／または制御回路１１０４および／またはメディア・プレーヤ１１００のその他の回路（図示せず）は、データ処理、コーディングおよび／または暗号化、計算、データフォーマットおよび／または他の任意のメディア・プレーヤ機能を実行してもよい。

メディア・プレーヤ１１００は、圧縮音声および／またはビデオコンテンツなどのデータを不揮発に記憶する大量データ記憶装置１１１０と通信してもよい。幾らかの実装例においては、圧縮音声ファイルはＭＰ３形式に則った、あるいは他の適切な圧縮音声および／またはビデオ形式に則ったファイルを含む。大量データ記憶装置は、光および／または磁気記憶装置（例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤｓ）および／またはＤＶＤドライブ）を含んでもよい。少なくとも一つのＨＤＤが図１１Ａに示す構成を持ってもよく、および／または、少なくとも一つのＤＶＤドライブが図１１Ｂに示す構成を持ってもよい。ＨＤＤは、略１．８"より小さい直径をもつ一以上のプラッタを含むミニＨＤＤでもよい。メディア・プレーヤ１１００はＲＡＭ、ＲＯＭ、およびフラッシュメモリなどの待ち時間の短い不揮発性メモリ、および／または、その他の適切な電子データ記憶装置などのメモリ１１１４に接続されてもよい。メディア・プレーヤ１１００はさらに、ＷＬＡＮネットワークインターフェース１１１６を介してＷＬＡＮとの接続を支援してもよい。上述のものに加えて、さらに他の実装例も考えられる。

よって、ここまで説明してきたことは、基線ワンダーに対する概算および補償のシステムおよび方法である。説明された回路、部材、および方法はデジタル回路、アナログ回路、および／または、プロセッサアーキテクチャなどの手段によりプログラム可能な命令とともに実装できる。さらに、情報記憶、信号運搬を行う部材および／または方法は、電気、光、および／または、磁気技術に基づき操作することができ、フリップフロップ、ラッチ、ランダムアクセスメモリ、リード・オンリー・メモリ、ＣＤ、ＤＶＤ、ディスクドライブ、あるいはその他の記憶・メモリ手段などの機器を含むことができる。開示された実施形態および図示は例示であり、以下の請求項が定義するような開示発明の範囲を限定するものではない。

Claims (32)

1. 信号を検知して検知データ列を提供する方法であって、
   複数の候補データ列を提供する工程と、
   前記候補データ列個々と関連付けて第一の複数の基線ワンダー概算を算出する工程と、
   前記第一の複数の基線ワンダー概算と前記候補データ列個々との差異をフィルタリングする工程と、
   少なくともフィルタリングされた前記差異の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けて第二の複数の基線ワンダー概算を算出する工程と、
   少なくとも前記第一および第二の複数の基線ワンダー概算の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けて第三の複数の基線ワンダー概算を算出する工程と、
   前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程であって、比較結果を前記第三の複数の基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、
   前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択する工程とを含む、方法。
2. 前記第三の複数の基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットすることで、前記比較結果を補償する、請求項１に記載の方法。
3. 前記信号に基づくメトリックを比較し、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する工程は、
   第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較することであって、比較結果を前記第一の複数の基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償することと、
   前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てることとを含む、請求項１に記載の方法。
4. 第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較する工程であって、前記比較結果を、前記第二の複数の基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、
   前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てる工程とをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記候補データ列はヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記候補データ列個々に関連付けられている前記第一の複数の基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階である、請求項５に記載の方法。
7. 前記信号に基づく前記メトリックを前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づく、請求項７に記載の方法。
9. 前記複数の候補データ列のうちの一つを選択する工程は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択することを含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記第二の複数の基線ワンダー概算を算出する工程は、
    受信した信号サンプルに少なくとも基づき、前記第二の複数の基線ワンダー概算を算出することを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記第一の複数の基線ワンダー概算を算出する工程は、
    基線ワンダーの源のモデルに基づき前記第一の複数の基線ワンダー概算を算出することを含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 信号を検知して検知データ列を提供する方法であって、
    複数の候補データ列を提供する工程と、
    前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出する工程と、
    前記基線ワンダー概算と前記候補データ列個々との差異をフィルタリングする工程と、
    少なくともフィルタリングされた前記差異の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けてノイズ概算を算出する工程と、
    少なくとも算出された前記ノイズ概算の一部に基づき、算出された前記基線ワンダー概算を調整する工程と、
    前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較する工程であって、比較結果を前記ノイズ概算で調整した前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償する工程と、
    前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択する工程とを含む、方法。
14. 前記基線ワンダー概算を算出する工程は、
    適応的基線ワンダー概算器を用いて前記基線ワンダー概算を算出することを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記ノイズ概算を算出する工程は、前記ノイズ概算のうち少なくとも一つを、対応する、前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出する工程をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記基線ワンダー概算を算出する工程は、
    基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出することと、
    前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることとをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
17. 信号を検知して検知データ列を提供するシステムであって、
    複数の候補データ列を処理する検知器と、
    前記候補データ列個々と関連付けて第一の複数の基線ワンダー概算を算出し、
    前記第一の複数の基線ワンダー概算と前記候補データ列個々との差異をフィルタリングし、
    少なくともフィルタリングされた前記差異の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けて第二の複数の基線ワンダー概算を算出し、
    少なくとも前記第一および第二の複数の基線ワンダー概算の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けて第三の複数の基線ワンダー概算を算出する、
    基線ワンダー概算器と、
    を含み、
    前記検知器は、
    前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較し、比較結果を前記第三の複数の基線ワンダー概算の対応するものにより補償し、
    前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択するようさらに構成された、システム。
18. 前記検知器は、前記第三の複数の基線ワンダー概算のうち対応するものにより、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々をオフセットすることで、前記比較結果を補償するようさらに構成されている、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記検知器は、第一段階で、前記信号に基づく第一のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における箇所に基づくメトリックと比較し、比較結果を前記第一の複数の基線ワンダー概算のうち対応するものにより補償し、
    前記第一段階で、一以上の候補データ列を前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てるよう構成されている、請求項１７に記載のシステム。
20. 前記検知器は、
    第二段階で、前記信号に基づく第二のメトリックを、前記候補データ列個々の各々における追加的箇所に基づく追加的なメトリックと比較し、比較結果を、前記第二の複数の基線ワンダー概算の対応するものにより補償し、
    前記第二段階で、追加的な候補データ列を前記第二段階の前記比較結果に基づき前記検知データ列の候補として切り捨てるようさらに構成されている、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記候補データ列はヴィテルビ・トレリスのパスメモリに対応する、請求項１７から２０のいずれか一項に記載のシステム。
22. 前記候補データ列個々に関連付けられている前記第一の複数の基線ワンダー概算は、前の段階のパスメモリに関連付けられた基線ワンダー概算に基づき現在の段階で算出された単一基線ワンダー概算を含み、前記前の段階は、前記現在の段階の前の複数の段階である、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記検知器は、前記信号に基づく前記メトリックと、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々の各々との間の距離尺度を算出することにより、前記信号を前記候補データ列個々の各々と比較するようさらに構成された、請求項１７から２２のいずれか一項に記載のシステム。
24. 前記距離尺度は、ユークリッド距離尺度に基づく、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記検知器は、前記信号に基づくメトリックに最も近い対応するメトリックを持つ前記候補データ列を選択することにより、前記複数の候補データ列のうちの一つを選択するよう構成された、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記基線ワンダー概算器は、
    受信した信号サンプルに少なくとも基づき、前記第二の複数の基線ワンダー概算を算出することにより、
    前記第二の複数の基線ワンダー概算を算出するよう構成された、請求項１７に記載のシステム。
27. 前記基線ワンダー概算器は、
    基線ワンダーの源のモデルに基づき前記第一の複数の基線ワンダー概算を算出するよう構成された、請求項１７に記載のシステム。
28. 前記基線ワンダーの源のモデルは、ハイパスフィルタモデルを含む、請求項２７に記載のシステム。
29. 信号を検知して検知データ列を提供するシステムであって、
    複数の候補データ列を処理する検知器と、
    前記候補データ列個々と関連付けて基線ワンダー概算を算出し、
    前記基線ワンダー概算と前記候補データ列個々との差異をフィルタリングし、
    少なくともフィルタリングされた前記差異の一部に基づき、前記候補データ列個々と関連付けてノイズ概算を算出し、
    少なくとも算出された前記ノイズ概算の一部に基づき、算出された前記基線ワンダー概算を調整する、
    基線ワンダー概算器と、
    を含み、
    前記検知器は、
    前記信号に基づくメトリックを、前記候補データ列個々に基づくメトリック個々と比較し、比較結果を前記ノイズ概算で調整した前記基線ワンダー概算の対応するものにより補償し、
    前記比較結果に基づき、前記複数の候補データ列のうちの一つを前記検知データ列として選択するようさらに構成された、システム。
30. 前記基線ワンダー概算器は、適応的基線ワンダー概算を算出するよう構成された、請求項２９に記載のシステム。
31. 前記基線ワンダー概算器は、前記ノイズ概算を、対応する前に算出された適応的基線ワンダー概算と、対応する候補データ列の要素と、前に受信された前記信号の要素とに基づき算出するようさらに構成された、請求項２９に記載のシステム。
32. 前記基線ワンダー概算器は、
    基線ワンダー源の予め選択されたモデルに基づき、少なくとも一つの、モデルに基づく基線ワンダー概算を算出し、
    前記少なくとも一つのモデルに基づく基線ワンダー概算を、少なくとも一つの適応的基線ワンダー概算に加えることにより、
    基線ワンダー概算を算出するよう構成された、請求項２９に記載のシステム。

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