JPH05120798A - 学習型波形等化器 - Google Patents

学習型波形等化器

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JPH05120798A
JPH05120798A JP30399491A JP30399491A JPH05120798A JP H05120798 A JPH05120798 A JP H05120798A JP 30399491 A JP30399491 A JP 30399491A JP 30399491 A JP30399491 A JP 30399491A JP H05120798 A JPH05120798 A JP H05120798A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 波形等化器において理想的な波形等化特性が
得られるように、等化係数の最適値を学習機能により求
めることによって、再生信号のリード時の符号間干渉を
軽減させる。 【構成】 再生時に、メディアに記録されたデータ
「0」と「1」に対応するアナログ/デジタル変換器の
出力データD0,D1の差分結果ΔDがある閾値a以上
もしくは最大値近傍の値になるまで波形等化器の等化係
数を変化させる。 【効果】 等化係数が可変であるから、個々のドライブ
やメディアに応じて、また、経時変化・劣化に対して
も、最適な波形等化条件をドライブ自体が学習して設定
することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、光ディスクドライブ
装置や光磁気ディスクドライブ装置、磁気ディスクドラ
イブ装置等において信号再生時に使用するのに好適な学
習型波形等化器に係り、特に、等化係数の最適値を学習
機能により求めることによって、再生信号のリード時
(読み取り時)の符号間干渉を軽減させた学習型波形等
化器に関する。
【0002】
【従来の技術】従来から、光ディスクや光磁気ディスク
等の記憶媒体から再生信号をリードする場合、符号間干
渉を軽減させるために、通常、波形等化器が使用されて
いる。例えば、2つの遅延回路と減衰器等によって波形
等化回路を構成したり、あるいは、遅延線と減衰器加算
器等を使用して波形等化回路を構成したりする波形等化
器が公知である。
【0003】また、波形等化方法としては、遅延回路の
出力を微分する方式の波形等化回路を用いた等化方法も
知られている。ここでは、従来の代表的な波形等化器に
ついて、その一例を説明する。
【0004】図6は、従来の代表的な波形等化器の一例
を示す図である。図において、11は第1の遅延回路
(ディレイライン)、12は第1の減衰器、13は第1
の反転器、14は第2の遅延回路、15は第2の減衰
器、16は第2の反転器、17は加算器を示し、また、
x(t)は入力、τは遅延係数、cは減衰係数を示す。
【0005】この図6に示すように、従来の代表的な波
形等化器は、2つの遅延回路などを使用し、これらの第
1と第2の遅延回路11,14や第1と第2の減衰器1
2,15の遅延係数τや減衰係数c(以下、等化係数と
いう)を最適値に設定して、符号間干渉を軽減させる、
という構成であるから、全アナログ回路となる。一般
に、この等化係数の設定値の選定には、設計段階におい
て、評価・実験回路を製作し、評価用ドライブメディア
を使用して実験を行い、その実験結果に基いて等化係数
の設定値が決定される。
【0006】しかし、実際のドライブには、1台毎にバ
ラツキがあって、データのリード/ライト特性が異なる
上、メディアも、一枚毎に反射率や感度などのバラツキ
があるので、このような実験結果に基いて等化係数の設
定値を決定しても、必ずしも個々のドライブやメディア
に応じた符号間干渉を軽減するための最適値とはならな
い。しかも、ドライブやメディアの経時変化・劣化に適
応することもできない、という不都合があった。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】この発明では、再生信
号のリード時に生じる符号間干渉を軽減させるために使
用される従来の波形等化器におけるこれらの不都合を解
決して、個々のドライブやメディアに応じた等化係数の
最適値の設定を可能にすると共に、経時変化・劣化にも
適応可能な波形等化器を提供することを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】この発明では、第1に、
スパイラル状もしくは同心円状に形成されたトラックを
有する情報記録媒体に情報を記録し、光学的に再生する
機能を具備し、該情報記録媒体から再生信号をリードす
る際に符号間干渉を軽減するための波形等化器を備えた
光ディスクドライブや光磁気ディスクドライブ等の光学
的記録装置において、 前記波形等化器は、波形等化の
重みを決定するための等化係数を可変する等化係数変更
手段を備えると共に、該波形等化器の出力をデジタル変
換するアナログ/デジタル変換器と、前記再生信号の前
記波形等化器の出力の内、データ「0」と「1」に対応
する前記アナログ/デジタル変換器の出力データD0,
D1の差分結果ΔDを検出する差分検出手段、とを備
え、再生時に、前記アナログ/デジタル変換器の出力デ
ータD0,D1の差分結果ΔDがある閾値a以上もしく
は最大値近傍の値になるまで前記波形等化器の等化係数
を変化させるように構成している。
【0009】第2に、上記第1の学習型波形等化器にお
いて、再生信号をアナログ/デジタル変換器によりデジ
タル化した後に、波形等化器へ入力するように構成して
いる。
【0010】第3に、上記第1または第2の学習型波形
等化器において、アナログ/デジタル変換器の出力デー
タD0,D1の差分結果ΔDを検出する差分検出手段
と、波形等化の重みを決定するための等化係数を可変す
る等化係数変更手段へ等化係数の変更を指令する手段、
の内の一方または双方を、CPUによって構成してい
る。
【0011】第4に、上記第1から第3の学習型波形等
化器において、情報記録媒体のある所定エリアに、デー
タ「0」と「1」とを含むデータ列を記録し、該データ
列からの再生信号を波形等化器へ入力して、その等化係
数の設定値を求めるための原信号とする構成である。
【0012】
【作用】すでに述べたように、この発明は、光ディスク
や光磁気ディスク等の記憶媒体からの再生信号のリード
時に、符号間干渉を軽減させるための波形等化に関する
発明である。このような符号間干渉を軽減させるため
に、この発明では、波形等化の最適値を学習機能により
求めることによって、個々のドライブやメディアに応
じ、しかも、経時変化・劣化にも適応可能な波形等化器
が得られるようにしている。
【0013】具体的にいえば、個々のドライブやメディ
アに応じた波形等化の最適値や、経時変化・劣化に対し
ても最適な波形等化条件を、ドライブ自体が学習して設
定することを可能にした波形等化器、すなわち、学習型
波形等化器を提供する。
【0014】
【実施例1】次に、この発明の学習型波形等化器につい
て、図面を参照しながら、その実施例を詳細に説明す
る。この実施例は、波形等化器としてアナログ型を使用
する場合であり、請求項1と請求項3と請求項4の発明
に対応している。
【0015】図1は、この発明の学習型波形等化器につ
いて、その要部構成の一実施例を示す機能ブロック図で
ある。図において、1は波形等化器、2はA/D(アナ
ログ/デジタル)変換器、3はCPUを示す。
【0016】この発明の学習型波形等化器では、最初
に、光ディスクや光磁気ディスク等のメディア(記録媒
体)に、例えば、「0,1,0,1,……」のような
「0」と「1」とを含むデータをライト(記録)する。
次に、このライトデータをリードし、このときの再生信
号を、図1の波形等化器1へ入力する。この場合に、波
形等化器1は、その等化係数が任意に設定可能な構成に
しておく。
【0017】この波形等化器1の出力を、A/D変換器
2へ入力して、アナログ/デジタル変換を行い、変換さ
れたデジタルデータをCPU3に取り込ませる。そし
て、CPU3に取り込まれたデータに基いて、等化係数
の最適値を学習機能によって求める(詳細は後出の図4
に示す)。
【0018】ここでは、CPU3に取り込ませたデータ
の内、ライトデータ「0」と「1」に対応するデジタル
データを、それぞれD0,D1とする。なお、このデジ
タルデータD0,D1は、ライトデータ「0」と「1」
の各々の複数個のデータの平均値でもよいし、任意の指
定番目のデータの値でもよく、さらに、ライトデータの
内容に応じて予め決定しておいてもよい。
【0019】次に、このCPU3に取り込ませた波形等
化出力のデジタルデータD0とD1の差分を、CPU3
によって算出する。なお、算出された差分結果を「Δ
D」とする。ここで、波形等化器における理想的な波形
等化特性について説明する。
【0020】図2は、波形等化器について、理想的な波
形等化特性の一例を説明する図である。図において、実
線は再生信号、破線は波形等化後の信号を示し、ΔD′
はデータ「0」と「1」の再生信号の差分幅、ΔDはそ
の波形等化後の再生信号の差分幅を示す。
【0021】図2の上方に示すように、「0,1,0,
1,0」のようなライトデータを記録する場合には、デ
ータD1の位置にピットが形成される。このようなライ
トデータを再生すると、図2の下方に実線で示すような
再生信号が得られる。すなわち、両ピットで挟まれたデ
ータ「0」に対応する位置では、その再生信号の差分幅
は「ΔD′」であり、その前後のデータ「0」の再生信
号の差分幅に比べて小さな値になってしまう。
【0022】実際上は、このようなライトデータの再生
信号は、図2に破線で示すように、「0」と「1」に対
応する再生信号の振幅の差ΔDが大きい波形等化が、望
ましい特性である。そして、この理想的な(望ましい)
波形等化特性が得られるようにするため、すなわち、ラ
イトデータの「0」と「1」に対応する再生信号の振幅
の差を大きくするためには、その差分結果ΔDが大きく
なるように、等化係数の設定値を調整すればよい。この
調整は、CPU3によって実行することができる。
【0023】この差分結果ΔDが大きくなるように、等
化係数の設定値を変化させるための調整は、差分結果Δ
Dが予め設定されたある閾(しきい)値a以上になるま
で、等化係数の値を繰り返えし変化させることによって
行う。この場合の閾値aは、データ「0」と「1」との
正確な判別が可能となるための必要条件値に設定すれば
よい。次に、波形等化器における等化係数の値と、波形
等化信号との関係について説明する。
【0024】図3は、波形等化器について、等化係数の
値の変化と、それに対応する波形等化信号との関係の一
例を示す図で、(1) はライトデータと再生信号の関係、
(2)と(3) は差分結果ΔDよりも閾値aの方が大きい場
合、(4) は差分結果ΔDよりも閾値aの方が小さい場合
を示す図である。
【0025】この図3(1) は、先の図2と同様であり、
上方に示すようなライトデータが記録されていると、そ
の時点で設定された等化係数によって、その下方に示す
ような再生信号が得られる。この図3(1) の再生信号
は、データ「0」と「1」との正確な判別が可能な程度
の差がないので、理想的な信号とはいえない。そこで、
この図3(1) の状態で、等化係数を変化させると、図3
(2) に破線で示すような、波形等化後の再生信号が得ら
れる。この状態では、差分結果ΔDよりも閾値aの方が
大きい。しかし、まだ正確な判別は不可能である。
【0026】さらに、等化係数を変化させると、図3
(3) に破線で示すような、波形等化後の再生信号が得ら
れるが、この状態でも、まだ、差分結果ΔDよりも閾値
aの方が大きい。この図3(3) の状態から、さらに等化
係数を変化させると、図3(4) に破線で示すような、波
形等化後の再生信号が得られる。
【0027】この図3(4) の状態では、差分結果ΔDの
方が閾値aよりも大きくなり、ライトデータの波形等化
された再生信号は、「0」と「1」との判別を正確に行
うことが可能な、理想的に波形等化された信号である。
【0028】この発明の学習型波形等化器では、この図
3(1) 〜(4) で説明したように、ライトデータを再生し
たデジタル信号で、その「0」と「1」との判別を正確
に行えるように、メディアに記録されたデータ「0」と
「1」に対応する波形等化出力のデジタル値D0とD1
の差分ΔDを検出し、その差分結果ΔDを、予め設定さ
れた閾値aよりも大きくなるように、等化係数を変化さ
せてその最適値を決定する。
【0029】この場合の等化係数を可変処理は、CPU
3の制御によって、自動的に実行することができる。な
お、制御回路を構成すれば、CPU3を使用しないで実
現することも可能である。等化係数を可変処理するため
の学習アルゴリズムは、例えば、次のとおりである。
【0030】図4は、この発明の学習型波形等化器にお
いて、等化係数の最適値を決定するための学習アルゴリ
ズムを示すフローチャートである。図において、#1〜
#7はステップを示す。
【0031】ステップ#1で、指定データをライトす
る。「0」と「1」とを含むデータ、例えば、「0,
1,0,1,0,……」のようなデータを記録する。ス
テップ#2で、等化係数として、初期値を設定する。次
のステップ#3で、記録したデータをリードする。
【0032】ステップ#4へ進み、記録したデータの再
生信号から、CPU3によって、記録したデータ「0」
と「1」に対応する波形等化出力のデジタル値D0とD
1のデータを取り込む。ステップ#5で、取り込んだデ
ジタル値D0とD1のデータについて、その差分ΔDを
算出する。
【0033】ステップ#6で、算出された差分ΔDを、
閾値aあるいは差分ΔDの最大値近傍の値ΔD(MAX) と
比較し、ΔD>aが成立しているか、あるいは、ΔDが
ΔD(MAX) とほぼ等しくなっているかどうかチェックす
る。ステップ#6でチェックした結果、これらの関係が
成立していないときは、ステップ#7へ進む。
【0034】ステップ#7で、等化係数を変化させて、
再び先のステップ#3へ戻り、以下同様の処理を繰り返
えす。そして、ステップ#6でチェックした結果、ΔD
>aが成立しているとき、あるいは、ΔDがΔD(MAX)
とほぼ等しくなっているときは、この図4のフローを終
了する。以上のステップ#1からステップ#7の処理に
よって、最適な等化係数が設定され、図2に関連して説
明したように、再生信号が、理想的な特性で波形等化さ
れる。
【0035】
【実施例2】次に、この発明の学習型波形等化器につい
て、他の実施例を説明する。この実施例は、波形等化器
としてデジタル型を使用する場合であり、請求項2から
請求項4の発明に対応している。
【0036】図5は、この発明の学習型波形等化器につ
いて、その要部構成の他の実施例を示す機能ブロック図
である。図における符号は図1と同様であり、また、4
はデジタル型波形等化器を示す。
【0037】先の実施例では、アナログ型の波形等化器
について説明したが、この図5の実施例では、再生信号
の入力側に、A/D変換器2を設けている。したがっ
て、入力されたアナログ波形の再生信号が、直ちにデジ
タル信号に変換されるので、その後の処理をデジタル的
に行うことができる。CPU3の動作は、先の実施例と
同様である。
【0038】以上のように、この発明では、光ディスク
や光磁気ディスク等のメディアから再生信号をリードす
る際に、符号間の干渉を軽減するために使用する波形等
化器について、その等化係数の最適値が、学習機能によ
って自動的に選択できるようにしている。
【0039】そのために、ライトデータ「0」と「1」
に対応するデジタル出力に関連する情報(データD0と
D1、あるいは、それぞれ複数個のデータの平均値、さ
らには、その任意の指定番目の値など)から、その差分
を算出し、その差分結果ΔDがある閾値a以上になった
がどうかチェックしながら、波形等化器の等化係数を変
化させ、差分結果ΔDがある閾値a以上になる等化係数
を設定する。このような調整によって設定された等化係
数は、最適値であり、図2に破線で示したように、ライ
トデータの再生信号が理想的に波形等化されて、再生信
号の振幅の差、すなわち、ライトデータの「0」と
「1」とを正確に判別することができるようになる。
【0040】
【発明の効果】請求項1の発明では、図2に示したよう
な理想的な波形等化特性が得られるようにするため、す
なわち、メディアに記録されたデータ「0」と「1」に
対応する波形等化出力のデジタル値D0とD1の差分Δ
Dを大きくすることができるようにするために、その等
化係数が可変可能な構成である。したがって、個々のド
ライブやメディアに応じ、さらに、その経時変化・劣化
に対しても、最適な波形等化条件をドライブ自体が学習
して設定することができる。
【0041】請求項2の発明では、再生信号をアナログ
/デジタル変換器によりデジタル化した後に、波形等化
器へ入力するように構成している。したがって、デジタ
ル型波形等化器を使用する場合でも、実施することが可
能であり、上述の請求項1の発明と同様の効果が得られ
る。
【0042】請求項3の発明では、メディアに記録され
たデータ「0」と「1」に対応する波形等化出力のデジ
タル値D0とD1の差分ΔDの検出処理を、CPUによ
って実行するように構成している。したがって、波形等
化出力のデジタル値D0とD1の差分ΔDを検出するた
めの回路を付加する必要がなく、安価で規模の小さい回
路構成で実現され、上述の請求項1の発明と同様の効果
が得られる。
【0043】さらに、等化係数を可変させるための指令
をCPUによって実行するように構成することにより、
最適な波形等化特性が得られるまで、等化係数を任意に
可変するための学習機能を、簡単な構成で実現すること
ができる上に、ドライブに容易に付加することもでき
る。
【0044】請求項4の発明では、最適な等化係数の設
定値を求めるための原信号として、メディア上のあるエ
リアに「0」と「1」とを含むデータ列を記録し、この
記録されたデータ列からの再生信号を用いる構成にして
いる。したがって、例えば、ドライブの再生系にとって
最悪条件となるようにデータ列を原信号として採用する
ことにより、再生系にとって最悪条件のデータ列に対し
ても、最適な等化係数を設定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の学習型波形等化器について、その要
部構成の一実施例を示す機能ブロック図である。
【図2】波形等化器について、理想的な波形等化特性の
一例を説明する図である。
【図3】波形等化器について、等化係数の値の変化と、
それに対応する波形等化信号との関係の一例を示す図で
ある。
【図4】この発明の学習型波形等化器において、等化係
数の最適値を決定するための学習アルゴリズムを示すフ
ローチャートである。
【図5】この発明の学習型波形等化器について、その要
部構成の他の実施例を示す機能ブロック図である。
【図6】従来の代表的な波形等化器の一例を示す図であ
る。
【符号の説明】
1 波形等化器 2 A/D変換器 3 CPU 4 デジタル型波形等化器

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 スパイラル状もしくは同心円状に形成さ
    れたトラックを有する情報記録媒体に情報を記録し、光
    学的に再生する機能を具備し、該情報記録媒体から再生
    信号をリードする際に符号間干渉を軽減するための波形
    等化器を備えた光ディスクドライブや光磁気ディスクド
    ライブ等の光学的記録装置において、 前記波形等化器は、波形等化の重みを決定するための等
    化係数を可変する等化係数変更手段を備えると共に、 該波形等化器の出力をデジタル変換するアナログ/デジ
    タル変換器と、 前記再生信号の前記波形等化器の出力の内、データ
    「0」と「1」に対応する前記アナログ/デジタル変換
    器の出力データD0,D1の差分結果ΔDを検出する差
    分検出手段、 とを備え、 再生時に、前記アナログ/デジタル変換器の出力データ
    D0,D1の差分結果ΔDがある閾値a以上もしくは最
    大値近傍の値になるまで前記波形等化器の等化係数を変
    化させることを特徴とする学習型波形等化器。
  2. 【請求項2】 請求項1の学習型波形等化器において、
    再生信号をアナログ/デジタル変換器によりデジタル化
    した後に、波形等化器へ入力することを特徴とする学習
    型波形等化器。
  3. 【請求項3】 請求項1または請求項2の学習型波形等
    化器において、 アナログ/デジタル変換器の出力データD0,D1の差
    分結果ΔDを検出する差分検出手段と、 波形等化の重みを決定するための等化係数を可変する等
    化係数変更手段へ等化係数の変更を指令する手段、 の内の一方または双方を、CPUによって構成すること
    を特徴とする学習型波形等化器。
  4. 【請求項4】 請求項1から請求項3の学習型波形等化
    器において、 情報記録媒体のある所定エリアに、データ「0」と
    「1」とを含むデータ列を記録し、該データ列からの再
    生信号を波形等化器へ入力して、その等化係数の設定値
    を求めるための原信号とすることを特徴とする学習型波
    形等化器。
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