JPH07507187A - 複雑性を低減したビタビタイプのシーケンス検出器のための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 糟雑性を低減したビタビタイプのシーケンス検出器のための方法及び装置本発明 の背景 １、本発明の技術分野 本発明は、一般にデータ記憶及び／又は過信システムにおけるディジタル情報の 検出、復調および復号化、及びこのような回路の効率的実施化に関するものであ る。特に、本発明は部分応答信号のシーケンスに基づ＜ｍａ及びビタビのような アルゴリズムを使用する畳み込み符号のシーケンスに基づ（復号化に関する。

２、従来の技術 ディジタル情報の記憶又は伝送ては、ユーザデータのビット又は記号は、その応 答が本質的にアナログの性質を有する物理的媒体又は機構を介して実際に伝送さ れるか又は記憶される。記憶／伝送媒体又はチャネルに人力されるアナログ書き 込み又は送信信号は、原ユーザ・データビ１トの符号化板であるチャネルビット によって一般的に変調される。媒体からの出力されるアナログ読み出しまたは受 信信号は、推定チャネルビットを検出又は抽出するために復調される。次に、こ の推定チャネルビットは、推定ユーザ・データビットに復号化される。理想的に は、この推定ユーザ・データビットは原ユーザ・データビットの同一のコピーで あるだろう。実際、これらのビットは、ひずみ、タイミング変動、媒体及び書き 込み／送信チャネル並びに読み出し／受信チャネルにおけるノイズ及び傷によっ て破損され得る。

アナログ読み出し信号を推定ユーザ・データビ１トストリームに復調するプロセ スは、ディジタル化に実施化され得る。高性能大容量メモリンステムにおけるデ ィジタル復調は、アナログ読み出し信号がチャネルビット速度のオーダである速 度でサンプルされることが必要である。最尤度（ＭＬ）復調は、アナログ読み出 し信号から獲得されるディジタル化されたサンプルに基づいて書き込まれたチャ ネルビットの最好推定を構成するプロセスである。

図１は、例示的な読み出し信号１００を示している。この信号は、例えば、誘導 読み出しヘッドによって、回転ディスクのトラック１０４のＮ−８からＳ−Ｎへ の磁化遷移１０３のような単一の媒体遷移から発生される正方向に立ち上がるパ ルスである。一般的に、書き込み信号はチャネルビット１を書き込むために媒体 状態における遷移を変調し、かつチャネルビットＯを書き込むために媒体遷移の 不在を変調する。したがって、遷移１０３は、０のストリームにおける値ｌの単 一のチャネルビットに対応する。

任意であるか又はチャネルビットの有限ランレングス（ＲＬＬ）で符号化された ストリームに制約されていない原ユーザ・データビットの有限ランレングス（Ｒ ＬＬ）符号化を使用することは一般的である。複数の１の間は６個の０よりも小 さくないことが望ましい。すなわち、媒体遷移は少なくともｄ＋１ビットタイム だけ間隔を空けることが望ましい。この制約条件は、アナログ読み出し信号のパ ルス間の干渉効果を制御しやすいレベルに保持するのに役立つことができる。

他方、媒体遷移は、読み出し信号におけるパルスで復調器の同期を確実にするた めに読み出し信号から抽出されねばならないタイミング情報を提供するため、複 数の１の間にわずかにに個の０があることが望ましい。すなわち、少なくともに 番目のビットタイム毎に媒体遷移があることが望ましい。ＲＬＬ　（ｄ、ｋ）符 号は、符号化チャネルビットストリームがこれらの２つの制約条件を満足するよ うに原ユーザ・データビットの任意のストリームに符号化すること力τできる符 号である。

例えば、次の表は、一般に使用されているＲＬＬ　（２，７）符号である。

ユーザ・データビット　ＲＬＬ２７−　されたチャネルビット０００　０００１ ０Ｇ ０ｉｌ　００＋０００ ＋１　１０００ このＲＬＬ　（２，７）符号は、チャネルビットのために使用可能である情報ビ 、ト速度が、ユーザ・データビットのために提供されたビット速度の２倍である ことが必要であることに注目する。他のＲＬＬ符号は、ｄ−１、（すなわち、ｔ ｌがなる隣接するチャネルビットの両方とも１でない）という制約条件を実施す る。

ＲＬＬ　（１，ｋ）符号化はまた、一つの制約条件符号化又はｌの最少ランレン グスを有する符号化と呼ばれる。

図１では、サンプルセット１０１は、読み出し信号１００のサイドサンプリング の場合の４つのサンプル値を示している。すなわち、４つの値は、０．３８３、 ｌ　Ｏｌｌ、０．０．３３３である。サンプルセット１０１は、セット１．３． ３．１に等しい。すなわち、サンプル間の割合のみが重要である。信号モデルは 、媒体状態における単一の又は分離された遷移のための期待サンプルシーケンス を生じさせる。一般に、分離された媒体遷移に対する応答のほんの少数のサンプ ルのみが０でない。この場合、４つは０でない。１，３．３．１のようなサイド サンプルされた信号モデルでは、復ｌｌｌ１のタイミング回路は、分離されたパ ルスのピークの反対側に２つの隣接したサンプルがあるように入力信号にロック を保持するように試みる。他のサンプルタイミング装置は有用である。中心サン プリングでは、タイミング回路は、一つのサンプルが各パルスのピークで生じる ように読み出し信号パルスに対するサンプル時間をロックしようと試みる。サン プルセット１０２は、類似の読み出し信号１０５の中心サンプリングの場合の４ つのサンプル値を示している。すなわち、４つの値は、ｏ、ｓ、１．０．０．６ ．０，０（又は、使用される任意の正規化に依存する１、０．２，０、ｌ　Ｏｌ ｏ、０）である。

ｌ、２．１の期待されたサンプルシーケンスは、拡張された部分応答クラスＩｖ （ＥＰＲ４）のような従来公知の信号モデルに対応する。

このようなサンプルシーケンスは、通信システムの受信器又は記憶装置の読み出 し回路で生じる連続時間アナログ読み出し信号波形である。１／（２Ｔ）（ここ で、Ｔは時間におけるサンプル間隔である）に制限された帯域幅であるシステム の場合、サンプリング定理は、連続時間波形が、サイン関数（ｓｉｎ（ｘ）は、 ｘく〉０の場合、５ｉｎ（ｘ）／ｘで、ｘ−０の場合、ｌと規定される）と各サ ンプル点に中心があり、そのサンプル値に等しい振幅で、かつ全ての他のサンプ ル点で０交差するひとつのサイン関数との重畳でなければならないことを宣言す る。一つの例として、飽和磁気記録では、誘導書き込みヘッドの電流は、＋１及 び−■の値を取る。記録チャネルに適用される基本励磁は、アナログ書き込み信 号の電流を十夏から一！へ進めるステップか又はその逆の一■から＋！へ進める ステップかである。書き込み電流のこのステップは、それがヘッドを通過して移 動するとき、媒体の磁化状態の遷移を生じる。誘導読み出しヘッドがこの磁気媒 体の遷移を通過する場合、電圧パルスが、帯域幅を制限された微分化するヘッド と媒体の磁化との相互作用によって誘導される。適当なフィルタリング又は等化 によって、分離された遷移応答パルスのサンプルシーケンスは、１．、、、ｏ、 ０．１．２．１．０．０５．１．）　であるようにされ得る。この場合、記録又 は伝送チャネルはＥＰＲ４信号モデルに合致する。

従来周知の他のサンプルシーケンスは、部分応答クラス１ｖ信号モデル（ＰＨ１ ）である。このモデルは、Ｏ１！、１、Ｏの期待サンプルシーケンスに対応する 。

非常に多数の他の公知の信号モデルがある。さらに、書き込み／媒体／読み出し チャネルを設計するか又は測定するとき、復調器で実施されるべき信号モデルを 選択する際、チャネルの正確な応答、ノイズ及びひずみを考慮にいれることが望 ましい。したがって、分離された媒体遷移の場合、信号モデル又はサンプル値の 期待７−ケンスに関してプログラム可能である復ＩＩＩが必要である。

データ記憶ては、データ記録が最初の試みで正確に読み出されないことが時々起 こる。このような事象は、エラー検出機構で通常検出されるが、エラーを訂正す ることができない。その場合、データを回復する唯一の望みはデータ記録の別の 読み出しを試みることである。二番目及びその後の読み出しくすなわち、再試行 の際）の際、このような変化がエラー機構を抑圧するか減衰させるかするだろう と望んで読み出し回路の幾つかのパラメータを変更することが望ましい。したが って、再試行のために容易に変更され得る読み出しチャネルエレクトロニクスが 必要である。そのうえ、回転ディスクのデータ記憶の場合には、ディスクが一定 の角速度になる結果、読み出し及び書き込みヘッドに対して記録媒体の速度は可 変になる。たとえチャネルビット速度が、へ・メトがティスフ上で人出して移動 するようなゾーン間で変動するゾーンが使用されるならば、その最も内側のトラ ックからその最も外側のトラックまでの各ゾーン内の信号形状はなお変動する。

したがって、システム特性の変更に適応させるために容易に変化され得る読み出 しチャネルエレクトロニクスが必要である。

磁気媒体の大容量情報記憶のような状況では、重要な記憶システムの速度及び容 量利得は、情報ビットが媒体上の位［／時間において互いに接近され得るならば 、実現され得る。しかしながら、情報理論によれば、サンプル速度は、全ての使 用可能なチャネル容量を使用するためにチャネルビット速度と同様に少なくとも 高速でなければならない。もっと正確には、ナイ牛ストサンプリング基準は、サ ンプル周波数が信号に含まれる最高周波数の少な（とも２倍であるか、さもなけ れば情報がエイリアシングによって消失されるかであることを必要とする。この 情報消失は、適当な符号化による冗長性を導入することによって防止され得るが 、これはユーザ情報に対するチャネル容量を減少するだろう。ここに記載されて いる全ての部分応答信号モデルは、サンプル速度がエイリアシングを避けるため にチャネルビット速度より小さくなければならないことを意味するチャネルビッ ト速度の半分まで周波数を含むかもしれない。正確なチャネルビット速度てのサ ンプリングは、サンプル時間が適当に信号に同期化される時、ナイキスト基準に 合う。次に、復興器がサンプル毎に一つの推定チャネルビットを生じるため、チ ャネルビットでのサンプリングはまた、復調器回路の同期化ために便利である。

したがって、アナログ読み出し信号の少なくとも一つのサンプルは、一般にこの 信号から復調されるべきであるチャネルビット毎に必要とされる。ディジタルデ コーダは、一般に複雑な回路であり、Ａ／Ｄ変換器及び簡単なパフフ１によって サポートされ得るより低い処理又はクロック速度を必要とする。したがって、＋ １ＬＩｌ器自体の処理速度より高速なサンプリング速度で採られた実時間読み出 し信号サンプルで処理することができる復調器回路が必要である。

さらに、媒体遷移がより接近して位置決めされると、書き込み及び読み出し処理 は、ひずみ、書き込み、蓄積及び読み出しの処理で必然的に持ち込まれるタイミ ング変動及びノイズにより敏感になる。また、遷移がより接近すると、例えば、 Ｎ−３の磁化からＳ−Ｎの磁化への完全な遷移に対する媒体能力に重い負担がか けられる。また、媒体遷移がより接近すると、干渉効果が隣接する遷移か又は近 くの遷移間で増大する。　図２は、第１の媒体遷移２０１からの正方向へ立ち上 がるパルス２００が、アナログ読み出し信号２０４を発生するために第２の遷移 からの負方向へ立ち下がるパルス２０２といかに結合されるかを示している。こ のアナログ読み出し信号２０４は、２つのパルスの干渉として考察され得る。隣 接する媒体遷移は、常に反対の種類の遷移、例えば、遷移２０１におけるＮ−８ からＳ−Ｎへの変化によって生じるため、それは逆極性の読み出しパルスを常に 生じさせるので、隣接する遷移２０２は、Ｎ−３に変更するＳ−Ｎでなければな らない。読み出し信号２０４は、０．３３３．１．０．０．６６７、−０．６６ ７、−１．０．−０．３３３のような一連のサンプルを生じさせるかもしれない 。読み出し処理が線形である（かつそれは完全に線形でないかもしれない）程度 まで、読み出しヘッドに誘導される電圧波形は一連のパルスの重畳である。ここ で、各パルスは媒体の分離された磁気遷移に対する応答である。

明かに、高性能ディジタル復調器を設計することは、ディジタル復調器の有限サ ンプリング速度の結合された効果、あるいは、媒体の不完全な遷移、媒体遷移に 対する読み出し信号応答間の干渉、ひずみ、タイミング変動、媒体及び書き込み 並びに読み出しチャネルにおけるノイズ及び傷に与えられた複雑な挑戦である。

従来技術は、媒体遷移速度を増加することに対する部分応答シグナリングとして 公知の方法を使用する。部分応答シグナリングは、１９９０年に出版された、Ｒ １ｃｈ訂ｄ　Ｅ、Ｂｌａｈｕｔ著の文献「情報のディジタル伝送」、第１３９− １５１１ページ及び第２４９−２５５ページに記載されている。この方法は、記 憶／伝送媒体及び書き込み／送信回路並びに読み出し／受信回路のアナログ応答 がその後の情報ビットに関連する隣接遷移に対する応答に重畳されることを可能 にする。適当に実施化されるならば、この方法は、読み出し応答が有意義に重畳 されないように離間されるべき媒体遷移を必要とする他の方法よりも高情報ビッ ト速度／密度を達成することができる。シーケンス復調器は、部分応答シグナリ ングのために必要である。

従来技術は、復調器及びデコーダを含むシーケンス検出器を実施するためにビタ ビアルゴリズムを使用する。このとタビアルゴリズムは、１９８５年に出版され た、Ｒｉｃｈａｒｄ　Ｅ、ＢＩλｈｕｔ著の文献「ディジタル信号処理のための 高速アルゴリズム」、第０７−３９９ペーノに記載されている。ビタビ復調器は 、媒体遷移が、その遷移に対応するサンプルの受信の際直ちに発生されるか否か を決定する試みをしない。むしろ、サンプルがアナログ読み出し信号から採られ るので、ビタビ復調器は、実際のサンプルシーケンスと媒体が遷移の特定のシー ケンスで書き込まれるならば、期待されるだろうサンプルシーケンスとの間の連 続エラー計数を保持する。このようなエラー計数は同時に幾つかの可能な遷移シ ーケンスのために保持される。より多くのサンプルが採られるので、遷移シーケ ンスのためのよりありそうもない選択は考察することから除かれる。媒体選択の 可能なシーケンスセットが適当に制約条件されるならば、各媒体遷移の位置が、 その遷移に対応するサンプルを採った後、妥当な時間内に高確度で知られるよう になる。この効果は、図５に示されている。図５は、経路メモリの内容が、付加 読み出し信号サンプルが採られるようにいかに変化するかを示すことによって特 定のサンプルシーケンスの場合における特定のビタビ復調器の引き延ばされた意 思決定を示している。

／−ケンス復調器の経路メモリは、現在、正確な遷移シーケンスのための候補と みなされる特定の遷移のシーケンスに関する情報を記憶する。

変１１１１及び対応する復調器を設計する際の最も重要な決定の２つは符号化の 制約条件の選択と信号モデルの選択である。選択された符号化の制約条件は復調 器の複雑性に影響を及ぼす。読み出し／受信／復調処理に使用されるフィルタリ ング及びサンプリング戦略は、選択された信号モデルに対応する分離された媒体 遷移にパルス応答を発生するように設計され得る。サンプルシーケンスモデルは 、特定の有限状態機械である。ここで、有限状態機械の状態及び遷移は符号化の 制約条件及び選択された信号モデルによって決定される。期待読み出し信号サン プルのシーケンスは、サンプルシーケンスモデルによって発生されるように考察 され得る。ビタビ復調器は、サンプルシーケンスモデルにおける状態毎に一つの エラー計数を追跡する。

図３は、ＥＰＲ４信号モデルを使用する復調器によって考察されるようなＲＬＬ 　（１，無限）符号化チャネルビットのストリームのためのサンプルシーケンス モデルを示している。各シーケンスモデル遷移は、関連する読み出し信号サンプ ルための期待値及び現媒体遷移又は書き込み／送信／変調処理におけるその欠乏 を発生した現ＲＬＬ符号化チャネルビットの両方によってラベルが付けられた矢 印によって図３に表されている。例えば、シーケンスモデル遷移３０１は、期待 サンプル値３０２　（＋０．５）及び推定チャネルビット値３０１（１）によっ てラベルが付されている。遷移３０１は、Ｎ−８磁化からＳ−Ｎ磁化への磁気媒 体遷移の場合の例に対して発生されるかもしれないように分離された媒体遷移に 関連する正方向に立ち上がるパルスの前縁を示しているサンプルを採る際に生じ る。

各シーケンスモデル状態は、理解を助けるために、現媒体状態及び先の２つのサ ンプル（右から左へ）に関連する媒体状態に一致する一連の３けた（Ｎの場合、 ０、Ｓの場合、ｌ〉によってラベルが付けられている０によって図３に示されて いる。よって、シーケンスモデル遷移３０１は、状１１００Ｇ（すなわちＮ、Ｎ 。

Ｎ）から状！５ｏｏｔ（すなわちＮ、Ｎ、３）への遷移である。これらの状態ラ ベルは、直接チャネルビットのシーケンスに対応しない。しばしば、シーケンス モデル状態は、３ビツトの２道数のように解釈されるように図３で使用される状 態ラベルと等価のｌＯ！！敗によって参照される。ｄ■１のＲＬＬの制約条件で 書き込まれた媒体から読み出され得るＥＰＲ４信号の全ての可能なシーケンスは 、このサンプルシーケンスモデルの状態図を横切ることによって発生される。

一般に、ＲＬＬの制約条件なしのサンプルシーケンスモデルにおける状態数は、 ２−Ｎである。ここで、Ｎは、その基本励磁に対するシステム応答を含む最初と 最後の非零のサンプル間のサンプル数である。ＲＬＬ制約条件又はユーザ・デー タビットからチャネルビットへのマツピングする他の符号のような符号化の制約 条件の不当な要求は、状態数及び状態間の遷移を変更させる。例えば、図３の場 合、選択されたｄ−１のＲＬＬの制約条件のため、０１０及び１０１の状態は、 不可能な状態か又は禁止された状態である。別の場合を考えると、サンプルシー ケンスモデルに組み込まれるに＝７のＲＬＬの制約条件は、シーケンスモデル状 態数を増加するかもしれない。もし、各シーケンスモデル遷移が幾分かの指定さ れた確率で発生すると仮定されるならば、サンプルシーケンスモデルは期待サン プル源に対するマルコフモデルに等しい。

図３に示されているシーケンスモデル遷移のラベルは、媒体遷移の有り（推定チ ャネルビット値１）又は無しく推定チャネルビット値０）と対応する読み出し信 号応答が最初に発生するサンプルとを関連づける。出力されるべき推定チャネル ビットをシーケンスモデル遷移に関連づけるための他の方法がある。例えば、！ の値が読み出し応答のピークに対応するシーケンスモデル遷移に発生できるだろ う。

このサンプルシーケンスモデルを理解するために、ノイズ、ひずみ又は図３の状 態機械により実施されたタイミング変動なしの理想的な読み出し信号に対して簡 単なデコーダを考察してみよう。このデコーダは読み出し信号の各サンプル毎に 一つの状態遷移を形成する。このデコーダは、現在状態００Ｇ　（Ｎ−８％Ｎ− ３，Ｎ−３，すなわちＮＮＮ）であり、復調器は、サンプル値＋０．５を受信す ると仮定する。このサンプルはＮ−３磁化からＳ−Ｎ磁化への媒体遷移の前縁を 示している。この結果、次の状１１００１（すなわちＮＮ５）及び復調器出力、 すなわち、この媒体遷移の存在を示している推定チャネルピッ）１になる。一つ の制約条件符号化のため、この媒体遷移のために読み出し信号パルスの中央に整 列されるサンプルである次に発生するように期待され得る唯一のサンプルは、　 ＋１．０である。このサンプルの結果、次の状！１０１１（すなわちＮ５Ｓ）及 び、他の媒体遷移応答はこのサンプルで開始されないことを示す復調器出力０に なる。ところで、ランレングス制約条件は満たされているため、次のサンプルは 第２の媒体遷移のためにパルスの前縁によって影響を受けるかもしれないし受け ないかもしれない。したがって、状！５ｏｉｌはそれから導かれる２つの可能な 遷移を有する。

第２の媒体遷移パルスが次のサンプルで始まるならば、第１の遷移のために存在 するにちがいない＋０．５の追従サンプルは第２の媒体遷移の−０，６の先導サ ンプルだけオフセットされるだろうし、かつ期待サンプルはｏ、ｏであるだろう 。したがって、サンプル値０．ｏを受け取る結果、第２の媒体遷移を示すために 次の状？ｉ１１０　（！ＪＳＮ）及び推定チャネルビｙ）１になる。その代わり に、サンプル値＋０５を受け取ることは、まだ別の媒体遷移がないことを示して いて、この結果、次の状ｆｉｔ　１１　（ＳＳＳ）及び復調器出力０になる。状 態機械が状ＩＩＩ　１１であるならば、サンプルｏｏｏを受け取る結果、次の状 ｆｉｌｌｌ及び出力０（すなわち新しい媒体遷移はない）になる。残りの遷移及 び状態は、前述のものと対称的である。理想的なサンプルセットを与えると、こ の状態機械を直接実現する復調器の出力は媒体に書き込まれるチャネルビットを 正確に再生する。

動作では、ビタビ復冒器は、各サンプル時間にわたってテンプルシーケンスモデ ルの各状態をとることにより形成されるトレリスを歩くようなものと考えられ得 る。図４は、時間Ｔと時間Ｔ＋１との間で図３に示されたＥＰＲ４状態機械のト レリスの基本フレームを示している。ＥＰＲ４状態機械の各可能な遷移は、トレ リスフレームの枝として表される。Ｓ　（Ｔ）を時間Ｔで採られた読み出し信号 サンプルとする。＋１．０は、その枝に対する期待サンプル値であるため、例え ば、状！！００１から状態０！１への枝の枝ｘラー距離を量（Ｓ　（Ｔ）−１， ０）”とする。状！１０１１に導（−っのシーケンスモデル遷移だけが存在する ため、時間Ｔ十■こおける状態０１１１こ対する経路エラー距離は常に、時間Ｔ における状！！。

Ｏｌに対する経路エラー距離＋この技エラー距離であり、関連する推定チャネル ビットは常に１である。第２の例を示すために、状態ｏｏ１は、時間Ｔ＋１でチ ャネルビット１及び期待サンプル＋０．５を有する状態０００から到達され得る か又はそれがチャネルビット１及び期待サンプルｏ、ｏを有する状態１００から 到達され得るかのいずれかである。そこで、状態００１の場合、両方の枝エラー 距離が計算される。すなわち、量（Ｓ　（Ｔ）−０，５）−２及びＳ　（Ｔ）“ ２である。

第１の枝エラー距離は、時間Ｔにおける状！Ｅ１００Ｏに対する経路エラー距離 に加算され、第２の枝エラー距離は、時間Ｔにおける状！！１００に対する経路 エラー距電に加算される。ビタビアルゴリズムは、これらの２つの距離を比較し 、実際のサンプルシーケンスからの最小距離を有する経路が、状！！１ｏｏｌが 時間Ｔ＋１において入れられる最も可能性の高い経路を指示しているものとして 選択される。

各サンプル時に対して、各可能な状態機械遷移、すなわちトレリス技のための期 待サンプルは、その枝に対するエラー距離を発生するために読み出し信号サンプ ルと比較される。この技エラー距離は、複数のサンプル時にわたって累積され、 したがって経路エラー距離を形成する。ユークリッド距離が使用される。すなわ ち、技エラーは、そのサンプル時におけるその状態遷移に対する実際の読み出し 値と期待値との差の累乗である。ユークリッド経路エラーは、その経路に沿って の枝エラーの合計の平方根であるだろう、しかし経路エラー距離間の比較のみが 重要であるので、平方根は計算する必要がなく、枝経路の合計は経路エラー距離 として使用される。他のエラー距離は、例えば、実際のサンプルと期待サンプル の差の絶対値を使用する。各サンプル時における各状態に対して、その状態に導 く可能な経路の履歴は、この状態は、最低経路期待を有するそれに導くその経路 によって入れられたと仮定することによって、減少される。この簡略化は、いか なる将来のサンプルも、どの経路がその時間でその状態に導（かを明かにしない という事実によって正当化される。この計算例として、図３の状態Ｏｏｏは、自 分自身からか又は状！１１００がら入れられるかのいずれかで有り得る。前者の 場合、期待サンプルはｏ　ｏであり、後者の場合、それは−０，５であるだろう 。各サンプル時に、現サンプルはこれらの期待サンプルの各と比較される。Ｓを 現サンプルとし、ｐ　（ｘ）を状ｆｉｘに関連する現経路エラー距離とする。（ Ｓ＋０．５）−２＋Ｐ　（ｌ　ＯＯ）が（Ｓ−０，５）−２＋Ｐ　（０００）よ り小さいならば、ビタビアルゴリズムは、状ａｏｏｏは、この時点で状態１００ から入れられており、それ自体からのループから入れられたのではないとみなす 。同様の計算が各サンプル時における各状態に対して実行される。

任意のサンプル時に、現在は最少経路エラー用層を有する状態は、正確な状態と して得られ、推定チャネルビットは、その状態への選択された枝に対応するシー ケンスモデル遷移から直接生じ得る。しかしその代わり、他のシーケンス復調器 と同様にビタビ復羽器は、一連のその後のサンプルが得られるまで、この決定を 引き延ばす。どの状態が、対応する書き込み時に媒体に書き込まれたチャネルビ グトン−ケンスを正確にモデル化したかを決定するいかなる試みもない。むしろ 、ありそうもない過去の可能性を取り除（ことが各サンプルに対する各状態内だ けで起こる。したがって、推定チャネルビットの経路履歴は、サンプルシーケン スモデルの各状態のために保持されなければならない。変調器及び復調器が、媒 体及び読み出しチャネルと書き込みチャネルの特性に対して適当に設計されるな らば、サンプル７以上の妥当なサンプル数に関して、シーケンスモデル状態の全 てに関連する経路履歴が、サンプルＴに対応するチャネルビットの値と同一の推 定をすることは非常にありそうなことである。

図５は、とタビ復調器が行う引き延ばされた意思決定を示している。この図は、 特定の実際のサンプルシーケンスで作動する特定のビタビ復調器のソフトウェア 実行によって発生される。信号５０１は、ノイズ、ひずみ又はタイミング変動の ないディノタルサンプル化された理想的な読み出し信号を表す。トレリス経路は 正しい経路である。すなわち、それは書き込まれたチャネルビット及び理想的読 み出し信号５０１に対応する。信号５０３は、実際のサンプルンーケンス５０４ を発生する際に信号Ｓｏｌに加算されたノイズ信号である。トレリス６０６は、 １０番目のサンプルが採られた後、この図に使用される特定のサンプルシーケン スモデルの８状態のそれぞれに対して経路メモリに含まれる経路を示している。

１０番目のサンプルに関して、各経路は第１番目のサンプル〜第６番目のサンプ ルに対応する同一のシーケンスモデル状態を推定するが、第５番目のサンプルに 関して、経路メモリの内容は、第１０番目のサンプル時にそれらが表す状態に入 る最もありそうな経路を見つけるために分岐することに注目しよう。トレリス図 ５０７〜５１０は、それぞれ第１１番目のサンプル時〜第１４番目のサンプル時 の経路のような全ての経路メモリに含まれる経路を示している。トレリス図６０ ６〜６１Ｏの各々において、シーケンスモデル状態の全ては関連する経路履歴は 、適度に最新時まで、すなわち、現サンプルより先の３〜６サンプルの間で全て のチャネルビットを同一推定する。

数学的意味では、最尤度決定規則は、実際のサンプルシーケンスを受信する条件 付きの確率が最高である全ての可能なチャネルビットシーケンスの内のそのシー ケンスを書き込まれたチャネルビットシーケンスの推定として選択することを表 している。チャネルビット速度でアナログ読み出し信号をサンプリングするビタ ビ復調器は、アナログ読み出し信号が、期待読み出し信号パルスサンプルに加算 する０色がウスを含み、かつアナログ読み出し信号がチャネルに合致される周波 数応答を有するフィルタを通過させるならば、この最尤度基準を満たす。

サンプルシーケンスモデルにおける各状態に対して、推定チャネルビットの経路 ｌｌ１ｌ！！は経路メモリに保持される。シーケンス検出器における経路メモリ は、トレリスにおける各生き残り経路を規定するのに必要な情報を記憶する。従 来のビタビ復調器では、ソースモデルの各状態に対して一つの生き残り経路があ る。経路メモリの情報は種々の方法で符号化され、かつ管理される。一つの方法 は、その入力のどれが反復毎に選択されるかについて各ＡＣＳモジトルからの決 定シーケンスを記憶することである。この場合、経路メモリはシフトレジスタセ ットに相当し、復調器の主出力である推定チャネルビットシーケンスを決定する ためにトレリスを介して経路を追跡するような幾つかの手段を設けなければなら ない。

経路メモリの長さは、各生き残り経路が再構成され得るトレリスを介して現フレ ームを計数するフレーム数である。うまく設計された検出器では、生き残り経路 は、経路メモリの長さ内のトレリスにおけるある点で同一のシーケンスモデル状 態から全て出ていて、よってその点の前の共通経路を共有する確率が高い。この ことがそうである場合、生き残りの経路のどれかが、経路メモリにおける一番古 いフレームに関連する復調器の推定チャネルビット出力を決定するために追跡さ れるかもしれない。

実際、経路メモリは６〜３０ビツトで十分である。すなわち、それは、チャネル ビットが各経路メモリの最も最ｉでない端におけるビットに対しては各状態の経 路メモリで同一の確率が高いことを確実にするのに十分大きい。経路メモリ必要 条件は、信号モデル及び適用された符号化制約条件に依存する。例えば、媒体遷 移の発生は、とタビアルゴリズムに強制して重大な決定をさせるか又はビタビア ルゴリズムに重大な決定をすることを促進させる傾向にあるため、チャネルビッ トのＲＬＬ　（ｄ、ｋ）制約条件におけるｋに対して比較的低い値は、多くの場 合、必要とされる経路メモリの長さを小さくすることができる。

経路メモリは、実現するのに負担になり得る。したがって、ビタビ類似のアルゴ リズムを実施する必要がある経路メモリ数を減少する技術が必要である。

ビタビアルゴリズムの一般的な従来の実施ては、前述の有符号加算、二乗、加算 、比較及び選択計算は、各シーケンスモデル状態に対して実行される。有符号加 算及び二乗計算の結果は、一つ以上の枝に対して枝エラー距離である。この場合 、枝エラー距離の計算を実行するモジュールの幾つかの出力は、１以上の加算、 比較、選択（ＡＣ３）モジュールへの入力として使用される。例えば、図６は、 図３に示されているＥＰＲ４、ｄ−１サンプルシーケンスモデルに対するこれら のステップの実行のブロック図である。枝エラー距離発生器６００〜６０４は、 期待サンプルの可能値、すなわち−１，０、−〇、５．０、＋０．５、及び＋１ ．　０のそれぞれに対して有符号加算及び二乗計算を実行する。ＡＣＳモジトル ６０５．６０６．６０８及び６０９は、それぞれ状！１０００．００１．１１１ 及びｌｌＯに対して加算、比較及び選択計算を実行する。それぞれはまた、所与 の時間に最好経路に対する現エラー距離をそれを表している状態に記憶する。こ れらはまた、選択指示器ライン６１１〜６１４を介して経路メモリ６１５と過信 する。

２つの可能な入力遷移のどれかを、これらは、これらが表している状態への最も ありそうな経路として選択された。２人力ＡＣＳモジトル６０５，６０６．６０ ８及び６０９の実行のより詳細なプロ１り図が図７に示されている。モジュール ６０７及び６１０は、状態０１１及び１００の特別な場合に対するＡＣＳモジュ ールである。この状態は、それらに導（唯一のシーケンスモデル遷移を有してい る。モジュール６０７及び６１０は、加算及び記憶−経路−エラー−距離関数の みを実行する。この従来のビタビ復調器の実施では、一つのＡＣＳモジュールが サンプルシーケンスモデルの各状態に対して要求される。ＡＣＳモジエールは実 施するのが面倒である。

次の実際のサンプルシーケンスを考えてみよう。すなわち、前述のｄ−Ｉ　ＥＰ Ｒ４部分応答モデルニおける０、０．０，２５、ｏ、７５、ｏ、７５、ｏ、２５ ．０゜０である。図８に示されているトレリス図は、このようなサンプルシーケ ンス（他のこのような経路が存在する。示された経路は状ｇｏｏｏは初期状態で あると仮定する）を全く等しく又は全熱等しくないように発生することができる ２つの経路を示している。これらの２つの経路に関連するチャネルビットシーケ ンスは、Ｏｌ　００００及び００１００である。これらはどこで媒体遷移が生じ るかに関してｌビット時だけ異なる。これらの２つの経路の最初に関連する期待 サンプルシーケンスは、０．０．０．６．１．０．０．６．０゜０．０．０であ り、一方、第２の経路に対する期待サンプルシーケンスは、０．０、ｏ、ｏ、ｏ 、ｓ、１．０，０゜５．００である。各経路に対するニークリプト距離の二乗は 、実際のサンプルシーケンスと各期待サンプルシーケンスとの差の二乗を合計す ることによって所与の実際のサンプルシーケンスに対して計算される。この結果 は、各経路が経路距離０．２５の二乗を有する状！Ｅｌｌｌｌに時間Ｔ＋５で到 達するということである。

これは、実際のサンプルシーケンスが決定境界にあり、何らかの任意の選択が２ つの経路間でなされるに違いないことを表している。より一般的に、サンプル値 は、他の経路より一つの経路のほうが有利である。例えば実際のサンプルシーケ ンス０．０．Ｑ、２６．０．７５．０．７５．０，２４は、その経路距離の二乗 ０．２６０２を有するチャネルビットシーケンス００１０００よりその経路距離 の二乗０．２４０２を有するチャネルビットシーケンス００１０００はうが有利 である。

図８の経路の一つが正しい経路、すなわち、書き込まれたチャネルビットのシー ケンスに対応するシーケンスモデル遷移を表す経路であるならば、他の経路は誤 りの経路である。正しい経路の代わりにエラー経路の復調器による選択は、実際 のエラー事象を構成し、その結果、復調器からの出力である一つ又は複数の間違 った推定チャネルビットになる。図８の例は、間違りた経路及び正しい経路が時 間Ｔ＋５で同一状態に集中するため、時間Ｔ＋１で始まり時間Ｔ＋５で終わる閉 じた可能性のあるエラー事象である。対比すると、経路が合併する前にトレリス が時間Ｔ＋４で終わるならば、それは開いた可能性のあるエラー事象であるだろ う。

より一般的に、トレリスが通る任意の経路は正しい経路であり、かっトレリスの 任意の経路対は、それらが同一状態で始まる限り可能性のあるエラー事象を構成 する。可能性のあるエラー事象は、同一状態で始まり、その第２の状態で分岐す るトレリスにおける２つの経路である。可能性のあるエラー事象の開始は、２つ の経路が分岐する点である。符号語は、特定のトレリス経路に関連する期待サン ブルシン−ケンスである。

可能性のあるエラー事象の距離は、可能性のあるエラー事象の２つの経路の符号 語間の距離である。ユークリッド距離を使用することにより、この距離〇二乗は 、もし実際のサンプルシーケンスが正しい経路に対して理想的なシーケンスに対 応するならば、エラー経路に形成されるだろう経路エラー距離に等しい。所与の 信号モデルに対する最小距離は、どちらがより小さくでも、経路長より大きい区 間の閉じた可能性のあるエラー事象の最小距離又は開いた可能性のあるエラー事 象の最小距離として規定される。復調器のエラー率は、最小距離を増加すると減 少するので、可能ならば、その距離が閉じた可能性のあるエラー事象の最小距離 より小さい全ての開いた可能性のあるエラー事象を含むに十分な経路長を選択す るように動かされる。これらの考察はエラー訂正符号のハミング距離特性に類似 している。

比較的低ビットエラーレートで、ビタビ復ＩＩＩＩＩの性能は、最小距離及びＳ Ｎ比によってほとんど完全に決定される。最小距離より大きい距離の実際のエラ ー事象は、最小距離と全くありそうもなく比較され、ビットエラーレートにひど い影響も及ぼさないで復調器の設計の際安全に無視されるかもしれない。したが って、最小距離エラー事象を処理するその能力を犠牲にしないでビタビアルゴリ ズムの実現の複雑性を減少する技術が必要である。

！立ム五乏盪Δ 部分応答情報チャネルは、理想的には有限インパルス応答（Ｆ　Ｉ　Ｒ）ディジ タルフィルタに等しい。例えば、磁気ディスク記録チャネルへの入力が＋！及び −１の値をとる一連の書き込みレベルをとるならば、ディジタルフィルタのユニ ットパルス応答は、２１（電流パルスの振幅）で割算された書き込み電流シーケ ンスへの応答である。

上記ユニットパルスのＤＣＣオフセット、チャネルがＤＣでＯであるならば、重 要でない。これは、銹導読み出しヘッドを使用する磁気ディスク記録チャネルを 有する場合である。他の場合、ＤＣＣオフセット、上記電流パルスに対する応答 からＤＣ１１１！−目こ対する応答を減算することによって容易に訂正され得る 。ＥＰＲ４チャネルの場合、上記電流パルスに対する応答は次のようになるだろ う。

、００＋　２　１　０００　、　（第１の遷移に対する応答）＋　、、、０００ −１−２−１００．、、（第２の遷移に対する応答）結果　００１　１−１−１ ００　、、、（パルスに対する応答）理惣的な部分応答システムは、離散時間フ ィルタに等しいので、電数時間フィルタに使用される分析技術は部分応答システ ムに適用され得る。一つのこのような分析技術は、変換変数２の逆数が１サンプ ル間隔だけの時間遅延を表しているＺ変換である。磁気ディスク記憶に一般に使 用される同様な分析技術は、変換変数りは、２の逆数と同一の遅延を表すＤ変換 である。ディジタルフィルタのユニットパルス応答のＺ変換（Ｄ変換）はそのフ ィル多の伝達関数で、周波数領域のその特性を現すように使用される。有限イン パルス応答フィルタの場合、Ｄ変換は、単に、その係数がユニットパルス応答シ ーケンスと同一であるＤにおける多項式である。ＥＰＲ４ユニットパルス応答シ ーケンス（１，１、−１，−１）の場合、Ｄ変換は、１＋Ｄ−Ｄｉ−Ｄ−３であ る。この多項式はＥＰＲ４部分応答多項式と呼ばれる。この多項式は、ＥＰＲ４ チャネルがＤＣでスペクトル０及び１／２サンプルレートのナイキスト周波数で ２階数のスペクトル０を有することを示している（１−Ｄ）（１＋Ｄ）ｉに因数 分解する。

ユニットパルスに対する部分応答チャネルの応答は、部分応答多項式の逆り変換 をすることによって計算され得る。これは多項式の係数のシーケンスを読み出す こと及びそれらをサンプル値のシーケンスとして得ることに相当する。それはま た、分層遷移に対する応答を決定することが可能であり、さもなければ、部分応 答多項式からのシステムのステップ応答として知られている。これは、多項式を （１−Ｄ）で割算することによって行われ、かっ逆り変換をする。ＥＰＲ４多項 式から因数（１−Ｄ）を割ると、多項式（１＋２Ｄ　＋Ｄ−２）が残る。この多 項式はＥＰＲ４分離パルス１，２、ｌに対応する。

１ｉ点立…豆 部分応答信号のためのその使用に加えて、ビタビ検出器はまた、畳み込み符号を 復号化するために使用される。畳み込み符号のビタビ復号化は、１９８１年に出 版されたＧｅｏｒｇｅ　Ｃ，Ｃ１ａｒｋ　ＪｒとＪ、　Ｂｌｂｂ　Ｃａ１ｎ著の 文献「ディジタル通信のためのエラー訂正コーディングＪ箪２２ｇ−２３５ペー ジに記載されている。畳み込み符号のための符号化処理は、ジェネレータと呼ば れるデータ記号ストリームと符号化シーケンスとの間の畳み込み動作として記載 されている。この符号化処理はまた、ジェネレータが離散時間フィルタの有限イ ンパルス応答であるフィルタリング動作として考察される。畳み込み又はフィル タリングは、有限体演算（しばしば２進）でしばしば行われる。冗長性が、多数 のジェネレータを使用するこ単一の符号化データストリームに挟み込まれる。多 数のジェネレータに各々の符号化フィルタからの出力シーケンスの分割、すなわ ちサブサンプリングを結合することによって、所望量の冗長性を導入することが できる。例えば、情報記号数を３倍にする３つのジェネレータを使用することが できるが、しかし各々のジェネレータからのあらゆる第２記号を廃棄することが できるので、符号化器は、２デ一タ記号毎に３つの符号化記号を発生し、符号レ ートは２／３である。このようなレート２／３の符号化器が図９に示されている 。

部分応答データチャネルは、チャネルへの入力ての分離ステップ又はパルスが、 サンプルされた出力シーケンスにおける有限持続時間の特定の応答を発生すると いう事実及び一連の入力パルスに対する応答が各々の個々の入力パルスに対する 線形の重畳であるという事実に基づいている。これは、ジェネレータがデータチ ャネルのインパルス応答である符号レート！の畳み込み符号に等しい◎したがっ て、畳み込み符号の復号化のビタビ検出器並びに部分応答信号の復調のためのビ タビ検出器の実現の複雑性を減少する技術が必要である。

主及丑座！！矢！ム 部分応答信号を復調するか又は畳み込み符号を復号化するために使用されるよう などりと検出器は、その実現の複雑性を減少するように修正される。復調の場合 、部分応答信号は有限状態機械モデルから発生される一連の期待サンプルとして 考察される。加算、比較、選択法を使用して実施される一般的なビタビ復調器で は、期待サンプルシーケンスモデルにおける各状態は、新しい枝エラー距離と経 路エラー距離との加算、経路エラー距離の比較、最小経路エラー距離を有する経 路の選択の関数を実行するためにハードウェアモジュールに関連づけられる。

従来の技術では、これらの加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールの必要数はシ ーケンスモデル状態数に等しい。本発明では、ＡＣＳモジュールは、ある時に一 方のシーケンスモデル状態がそれに関連づけられ、他の時に他方のシーケンスモ デル状態がそれに関連づけられるようにそれに動的に関連づけられる２以上のシ ーケンスモデル状態を有する。本発明は、必要とされるＡＣＳモー）エール数を 減少し、また各ＡＣＳモジュールに対してｌ経路を記憶しなければならない復調 器の経路メモリのサイズ／ｎＩ雑性を減少する。シーケンスモデル状態群は、元 の減少されていないビタビ復調器に比較して性能上に重大な損失なしにＡＣＳモ ジエールを共有するために選択される。さらに、本発明は、分離された媒体遷移 の期待サンプルシーケンスをプログラム可能にすることによって広範囲のサンプ ルモデルを支援する。さらに、本発明は、検出器回路が、多数のサンプルが同時 に処理できるようにすることによってサンプル速度に対して作動しなければなら ない速度を減少する。さらに、特定のサンプルシーケンスモデルのための幾つか の低減検出器が特定の応用のために提示される。本発明は、畳み込み符号のため のデコーダのように他の種類のピタビ検出器に均等に適用可能である。

本発明の目的は、減少された実現の複雑性を有する部分応答信号のための復調器 及び畳み込み符号のためのデコーダのようなシーケンス検出器を提供することに ある。実現の複雑性は必要とされる処理量を意味するものととられている。その 処理は論理ゲート、アナログ回路又はソフトウェアで実施されるかどうかである 。

本発明の他の目的は、従来のとタビ検出器に比較して、特に比較的高い確度又は 重要性の最小距離エラー及び他のエラーに対して最少の性能劣化で複雑性の減少 を達成することにある。

さらに、他の目的はディジタル集積回路の形で実施するのに適しているシーケン ス検出器、復調器及びデコーダを提供することにある。

さらに、他の目的は、そのソースモデルが、検出器の複雑性に対して別な方法で 所与の範囲内で許容可能であるだろうより多くの状態を含んでいる信号に遺して いるシーケンス検出器、復ＩＩＩ！及びデコーダを提供することにある。

本発明の他の目的は、ピタビ類似のアルゴリズムを実施するために必要になる経 路メモリを減少することにある。

他の目的は、畳み込み符号、サンプルシーケンスモデル、チャネルビット符号化 制約条件又は使用される信号モデルにかかわらずこれらの単純化を適用すること にある。

さらに、他の目的は、非線形チャネルのためのビタビ類似の復調器並びに線形チ ャネルのためのビタビ復ｌ！器にこれらの単純化を適用することにある。

他の目的は、ビタビ類似の検出器、復調器、又は分離された媒体遷移のためのプ ログラム可能な期待サンプルシーケンスを有するデコーダを実施することにある 。関連される目的は、媒体特性が、再試行又は例えば、ディスク記憶装置のゾー ン内又はその間で変化する状況のため多数の他の期待サンプルシーケンスを支援 することにある。このディスク、記憶装置では、ディスクが一定の角速度になる 結果、読み出し又は書き込みへラドに対して媒体の速度が変動する。他の関連す る目的は、プログラム可能でないサンプルシーケンスで実施された場合、別個の サンプルシーケンス及び別個のハードウェアアーキテクチャを必要とするだろう 複数の信号モデルを支援するプログラム可能なサンプルシーケンスモデルを開発 することにある。

他の目的は、ＲＬＬ又は他のユーザデータビットにかかわらずこれらの単純化を 使用されるチャネルビット符号化に適用することにある。

さらに、他の目的は、ビタビ類似の検出器、復ＩＩ！又は検出器のサイクルタイ ム毎に２つ以上の実際のサンプル値を処理できるデコーダを実現することにある 。

他の目的は、幾つかの特定のサンプルシーケンスモデルのためで、可能性のある エラー事象の幾つかの特定の選択された部分集合を有するシーケンス検出器を本 発明の一般技術を適用することによって実現することにある。

区皿旦皇！蕉脱ユ 図１は、ディスクドライブのトラックのような媒体上の状態遷移及びアナログ読 み出し信号におけるその関連パルスを示す。それはまたこのような読み出しパル スの２つのディジタル化されたサンプルモデルを示す。

図２は、２つの隣接した媒体遷移及びその個々の並びに結合された読み出し信号 パルスを示す。

図３は、ＥＰＲ４信号モデル及びｄ＝１のランレングス制約条件の場合のための サンプルの期待シーケンスの状態機械モデルである。

図４は、ＥＰＲ４、ｄ＝１のトレリスの基本フレームを示す。

図５は、付加読み出しサンプルが取られたとき経路メモリの内容はいかに展開す るかを示すことによって特定の実際のサンプルシーケンスの場合の特定のビタビ 復調器の引き延ばされた意思決定を示す。

図６は、ＥＰＲ４、ｄ−１のサンプルシーケンスモデルの場合の従来のビタビ復 調器の実施のブロック図である。

図７は、状態に入るかもしれない２つの遷移を有するシーケンスモデル状態のた めの加算、比較、選択（八Ｃ８）モジトルの実施のより詳細なブロック図である 。

図８は、ＥＰＲ４、ｄ−１のトレリスにおけるエラー事象を示す。

図９は、ピタピアルゴリズムを使用して復号化に遺している畳み込み符号のため のレート２／３の符号化器のプロ１り図を示す。

図１０は、第３図のＥＰＲ４、ｄ−１サンプルシーケンスモデルからの状態対が 、２より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象が適当に、すなわちサンプ ルシーケンスモデルの６状態のそれぞれに対して一つのＡＣＳモジトルを有する ビタビ復調器と同様な方法で処理されねばならない基準に基づいた復調器でＡＣ Ｓモジュールを共有できることを状態間の直線が示している具有図である。

面目は、その信号のための複雑性を低減した検出器が、各々が任意の所与時に３ つの状態のうちの一つを表す２つのＡＣＳモジトルのみでいかに構成されるかを 示す図３からのサンプルシーケンスモデルのパーシーンである。

図１２は、図１Ｏの共有図により選択された２つのＡＣＳモジトルのみを使用し て図６に示された復調器の単純化した実施のブロック図である。

図１３は、ＲＬＬの制約条件なしの部分応答クラス「マ（ＰＨ１）信号のための サンプルシーケンスモデルである。対応する部分応答多項式は、（１−Ｄ）（１ ＋Ｄ）で、分離された遷移のための期待サンプルシーケンスは、１、ｌである。

図１４は、２の平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ−１ Ｏの経路長で適切に解決される条件の下での図１３のサンプルシーケンスそデル のための共有図である。

図１５は、２の平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象及びドロ ップアウト又はドロップインに対応する全てのエラー事象がＰ−６の経路長で適 切に解決される条件の下での図３のサンプルシーケンスモデルのための共有図で ある。

図１６は、ＲＬＬ制約条件なしの拡張部分応答クラスＩＶ（ＥＰＲ４）信号のた めのサンプルシーケンスモデルである。対応する部分応答多項式は、（１−Ｄ） （＋＋Ｄ）ｉで、分離された遷移のための期待サンプルシーケンスは、１１２、 図１７は、２より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ！１０の経路 長で適切に解決される条件の下での図１６のサンプルシーケンスモデルのための 共有図である。

図！８は、ｄ−１のＲＬＬ制約条件を有する拡張部分応答クラス１９（ＰＨ１） 信号のためのサンプルシーケンスモデルである。分離された遷移のための期待サ ンプルシーケンスは、１．Ｉである。

図１９は、２の平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ−１ Ｏの経路長で適切に解決される条件の下ての図１８のサンプルシーケンスモデル のための共有図である。この同じ共有図が、ドロップアウト又はドロブブインエ ラー事象の適切な解決の付加条件が適用される場合、適用する。

図２０は、ｄ−１のＲＬＬ制約条件及び多項式（１−Ｄ）（１＋Ｄ）−３によっ て与えられた信号モデルの場合のサンプルシーケンスモデルである。対応する分 離された遷移のための期待サンプルシーケンスは、Ｌ　３．３．１である。

図２１は、ｌＯの平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ＝ １１の経路長で適切に解決される条件の下での図２０のサンプルシーケンスモデ ルのための共有図である。

図２２は、図２１の共有図からとられるような３つのＡＣＳモジトルのみを使用 するために単純化されたサンプルシーケンスモデルためのビタビ復調器の実施化 のプロ、り図である。

図２３は、図２１の共有図からとられるような５つのＡＣＳモジュールのみを使 用するために単純化された図２０のサンプルシーケンスモデルためのビタビ復！ ＩＩＩ！の実施化のブロック図である。

図２４は、全てのドロップイン及びドロップアウトのエラー事象が適切に解決さ れる付加条件を有する図２１と同様な共有図である。

図２５は、共有ＡＣＳモジトルを有するシーケンス復調器ための一般的なブロッ ク図である。

図２６は、非線形書き込み／媒体／ｌ！み出しシステムのためのサンプルシーケ ンスモデルである。

図２７は、図２６のサンプルシーケンスモデルの共有図である。

図２８は、プログラム可能な期待サンプルシーケンスを有する６状態機械モデル を示す。

図２９は、他のプログラム可能な期待サンプルシーケンスを有する１０状態機械 モデルを示す。

図３０は、ｄ−１の最少ランレングス制約条件を有するＥＰＲ４の場合の６状響 の修正されたサンプルシーケンスモデルを示している。図３０の各シーケンスモ デル遷移は、図３の未修正のサンプルシーケンスモデルにおける２つの連続する ／−ケンスモデル遷移の結合を表す。

図３１は、２より小さいか又は等しい距離の全ての可能性のあるエラー事象が適 切に処理される条件の場合の図３０のための共有図である。　図３２は、図３０ からの状態が２つのＡＣＳモジエールを共有するためにいかにグループ化される かを示す図である。

図３３は、ｄ−１の最少ランレングス制約条件を有する多項式（１−Ｄ）（１＋ Ｄ）ｌに対応する部分応答信号のためのｌＯ状態の修正されたサンプルシーケン スモデルを示す。図３３の各シーケンスモデル遷移は図２０の原モデルの２つの 連続するシーケンスモデル遷移の結合を表す。

図３４は、図３３からの状態が３つのＡＣＳモジュールを共有するためにいかに グループ化されるかを示す図である。

図３５は、図３３からの状態が５つのＡＣＳモジエールを共有するためにいかに グループ化されるかを示す図である。

図３６は、ランレングス制約条件なしで、このモデルの各シーケンスモデル遷移 が図１３の原モデルの２つの連続するシーケンスモデルの結合を表す図１３と異 なるＰＲ４信号のための修正された４状態サンプルシーケンスモデルを示す。

図３７は、図３６からの状態が２つのＡＣＳモジエールを共有するためにいかに グループ化されるかを示す図である。

ましい　の　な　１ 本発明は、従来のように、別々のＡＣＳモジエールが各シーケンスモデル状筋と 関連されている場合、ＡＣＳモジュールが、その計算が不適切てある可能性が大 きい実際のサンプルシーケンスから非常に離れて（曳る経路墨こ対して経路エラ ー距離を計算する時間がかかるという事実を活用することとして考えられ得る。

本発明は、特定のＡＣＳモ′）コール（及びその関連経路メモリ）と１以上のシ ーケンスモデル状懸と動的に関連付ける。本発明を実施する一つのキーＩｔ、正 しｕｎレリス経路を、適度に発生する可能性があるか又はどんな理由であっても 特５１１の関心があるこれらの可能性のあるエラー事象から区別することによウ て重大な性能低下を行わないで、どの状態がＡＣＳモジュールを共有できるかを 決定することである。

下記は、サンプル７−ケンスモデルに彰けるどの状態が、受ζナ入れることがで きない性能低下なしに冫一ケンス復ＩＩＩの＾ＣＳモジトルを共有できるかを決 定するためのステップ・パイ・ステップ手順である。各ステップの正式の説明番 と続いては、そのステブプが図３のＥＰＲ４　６−１のサンプノレシーケンスモ デルにいかに適用されたかの例である。ステブプの−１くつか１ヨ、コンビ二一 夕の支援で実行されるのに明らかに完全に適している。付録Ａｌｔ，ステップ３ 〜５を実行するのに役立つように使用されるＭＡＴＬＡＢのコンビ１−タ゛ノ７ トウエアを１ノストしたものである．ＭＡＴＬＡＢは、マサチ１−セ１ツ州ナテ イ１クのマスワーク社により配布されている計算ツールである。

ステップｌ．復調されるべき読み出し信号から期待サンブＪレシーケンスのため の有限状態機械モデルを発生する。何らかの便利な方法でこの状ｉ＠ｌｉ：番号 をつ１ナ図３は、ｄ＝１制約条件を有するＥＰＲ４モデルのためのステップ１の 結果を示す。便宜上、その２４ラベルと等価の１０進数１こよってこの状態を参 照する。

例えば、正極性の分離ｔ４ルスは、状ＩｌＯで始まり、状！！１（こ移動し、次 ζこ３１こ移動じ、次に７に移動し、自己ループを介して状態フに留まることに よって発生される。このモデルがこの状態シーケンスを交差すると、交差された 経路上の期待サンプルラベルはＥＰＲ４のサンプルされたパルス｛０．６、１． ０、０．５、０１．．．１｝を発生し、推定チャネルビｆｆ｝ラベルは、このパ ルスを発生するためにこのチャネルを励磁される単一の１を示している。

ステフブ２．復調器の経路メモリために長さＰを選択する。この経路長は、分析 目的だけであり、所望ならば、経路長の実現は翼なるかもしれない。

一般に、最小距離で開いた又は閉じた可能性のあるエラー事象の最大持続時間よ り小さい経路長を選択するべきである。池の要因はまた、経路長の選択、特に、 最小距離で無限長の開いた可能性のあるエラー事象が存在する場合、影響を与え る。ＥＰＲ４、ｄ−１のサンプルシーケンスモデルの場合、適当であると知られ ている本例の場合、経路長Ｐ−６を選択する。

ステップ３．全ての符号語の完全リスト、すなわち長さＰであるかより小さい期 待サンプルの合法的な冫一ケンスを作る。このリストに含まれているのは、各符 号語を発生する状態シーケンスである。符号語長ｎは、ステップ１からの状態機 械のｎ個の連続する状態遷移によって発生される得る任意の期待サンプルシーケ ンスである。このため、たとえ期待サンプルシーケンスが同一でも、その状総ノ ーケンスが翼なるならば、２つの符号語は翼なると考えられる。一般に、経路メ モリ長Ｐより小さい符号語長は符号語長Ｐに加えて考察されなければならない。

本明細書においてＥＰＲ４、ｄ−１の符号語長６の網羅的なリストを含めること は実際的でない。例として、状！！ＩＯ　（０００）で始まる全てのサンプルシ ーケノス長４のリストを挙げる。（このステップを実行する際、任意の状態で始 まる全てのサンプル７−ケンス長４を考察されねばならない。状！ＩＯで始まる サンプル／−ケンス長４だけが例示するためにここで使用されている）長さ４の サンプルシーケンスのための状態シーケンスは、それが開始状態及び終了状態の 両方を含んでいるため、５つのエントリを有する。

ＱＱＱ１　００００１ ステップ４．ステップ３に発生されるサンプルシーケンスの＋７ストから全ての 可能性のあるエラー事象、開いた及び閉じた可能性のあるエラー事象の両方を考 察する。可能性のある事象は同一の開始状態を有してｔ１るがそのシーケンスの 第２の状態が翼なうている等しい長さの任意のサンプルシーケンス対である。そ れは、正しいく伝送され又は記憶された）サンブノレシーケンスであることが第 １のサンプルシーケンスのために可能であり、一方、復ＩＩＩは第２のサンフｋ ’ｔ　−　’ｒ冫スを間違って選択する。２つの状態シーケンスが同時Ｃこ同一 の状態Ｃこ戻るならば、エラー事象は“閉じている”。さもなければ、それは“ 開（蚤１１る”。正規のビタビ復調器のエラー処理性能を保持したい可能性のあ るエラー事象の部分集合を選択する。

ＥＰＲ４の例の場合、２が全ての閉じた可能性のあるエラー事象の最／Ｉ−ｆｆ ｉ離であり，２より小さいか又は等しい距離の経路メモリより長（亀一亀かなる 開−１た可能性のあるエラー事象も存在しないので、その距離は２より小さ（Ｘ か又｛家等し一一可能性のあるエラー事象の集合を含むように選択する。二一ク １Ｊフドノルムを使用して，エラー事象の距離はエラー亭象を含む２つの符号語 間の各要素の差の二乗の総和の平方根である。ステブプ３の例示リストから、下 記の長さ４の３つの可能性のあるエラー事象が選択される。

１　２　１　Ｑ　Ｏ　Ｉ　Ｓ　ｉ　Ｉ　Ｚ（ＭＬ，て（Ｘる）１２１０　０ｎ７ ７　１．　７３２（開−１てｔ１る》＋　２　１−１　０　１　３　７　６　Ｚ （閉じている）ステップ５．ステップ１からの状態機械における各状態に対して １行及び１列を有する共有表を形成する。共有表ＴＲｔＪＥの各要素で開始する 。その行及びその列によって表される２つの状態が選択された集合における任意 のエラー事象の２つの状態シーケンスによって同時に占有されるならば、要素は ｒＦＡＬｓＥＪと付けられる。この基準は、ステップ４で選択された可能性のあ るエラー事象の部分事象に対する各エラー事象状ｆｉ／−ケンスの任意の位置で 適用する。共有表では、状態の順序のいずれかが両方の方法をとり得るか又はそ の代わりに共有表の上部の三角形だけが使用され得る。この共有表の全ての残り のＴＲＵＥＩ！素は、たとえあるとしても、対応する状態対が、まさし《それが 正規のビタビ復澗器で処理されるであろうような選択された部分集合におけるあ らゆるエラー事象を処理するために能力を犠牲にしないで復ＩＩｍのＡＣＳモジ トルを共有することを示している。

ＥＰＲ４、ｄ−１の例の場合、６行、６列の共有表を形成する。各二冫トリは、 ＦＡＬＳＥであることを示されるまで、ＴＲＵＥと仮定される。ステ１プ４の例 示リストからの＠１のエラー事象を考察する。箪ｌのサンプルシーケンスに対す る状態シーケンスは第２のクリックサイクルで状！ＩＯである一方、第２のサン プルシーケンスに対する状態シーケンスは状！！ｌである。これは、これらの２ つの経路を識別し、かつ状！！！０及び１間のＡＣＳモジュールを共有してはい けないこのエラー事象を適正に処理することを意味する。したがって、状！ＩＯ に対しては行、状！Ｉ１に対しては列における共有表の要素をＦＡＬＳＥとりけ る。また、状！ＩＯに対しては列、状態ｌに対しては行における共有表の要素を ＦＡＬＳＥとつける。第１の例のエラー事象に対する状態シーケンスの残りは、 対（１、３）及び（３、７）はまた、ＡＣＳモジトルを共有することができない ことを意味する。この推論ラインがステップ４で選択された部分集合における全 てのエラー事象の終わりまで継続される場合、下記の共有表が得られる。（ここ で、１１１ＴＲＵＥを意味し、０はＦＡＬＳＥを意味する）倶但　部ｌ　狙　１ １１　１１１　■ｐ（＠）１１０１　１　１　０　１　０ ＜４）１０００　１　１　１　０　１ 上記の共有表は、状態の対が、ステップ３における例としてリストされているエ ラー事象及び考察されなければならないがこの例でリストされていない付加エラ ー事象の両方に基づいているＡＣＳモジトルを共有できるかどうかを示している 。ステップ３の完全な実行において、状態７　（１１１）及びステップ４の関連 エラー事象から始まるサンプルンーケンスを考察する場合、状！！（０，４）及 び（４，６）の２対はへ〇Ｓ七ジ１−ルを共有できない。０又は７以外の状態か ら始まるサンプルンーケンスが共有できない任意の付加的状態対を生じることが 起こる。

図１０は、上記のＥＰＲ４、ｄ＝１の共有表からの情報を示している。６円は６ 状態の一つを表す。ＡＣＳモジュールを共有することが可能とされる各状態対は 締で接続される。グループ内のあらゆる対が共有することが可能とされる場合の み、状諒群は相互にＡＣＳモジコールを共有する。

ステップ６、たとえあるとしても、ＡＣＳモジュールを共有することが可能とさ れる状態をいかにグループ化するかを決定する。この状態は、可能な最少のＡＣ Ｓモジュール数を得るためにグループ化されるか又は非最少グループ化は他の望 ましい特性ため選択されるかである。

ステ１ブ５からのＥＰＲ４、ｄ＝１の共有表は、２つのＡＣＳモジュールのみを 使用する可能な唯一のグループ化である。このグループ化では、一つのＡＣＳモ ジュールは、状！ｌ０００．０１１及び１１０によって共有される。一方、第２ のＡＣＳモジュールは、状態００１．１＋１及び１００によって共有される。

他のグループ化は、２以上のＡＣＳモジコールを使用することが可能である。

特別の関心の一つは対で共有することである。すなわち、０００に対して１１１ ゜１１０に対してＯＱｌ、Ｏｌｌに対して１００である。この共有装置セよって 、経路ラベルは、一定の大きさを有するがしかし、その符号に対しては元の状態 に依存する。もしかすると、その結果により、技エラー距離計算の実現をさらに 単純化する。

実質的な性能損失を防止するために、選択された部分集合における全ての最小距 離の可能性のあるエラー事象を含めるべきである。他の可能性のあるエラー事象 は所望のように含められる。例えば、その距離が最小距離より大きい指定スレｙ ／ｘ−ホルトより小さかった全ての可能性のあるエラー事象を含むように選択で きた。又は、磁気媒体における欠陥からのドロップアウトのような情報チャネル の特別の非理想的局面から生じるように特徴付けられ得る全ての可能性のあるエ ラー事象を含めるように選択できた。経路メモリ長Ｐより小さい可能性のあるエ ラー事象は、長さＰのエラー事象に加えて考察されねばならない。これは、長さ Ｐのエラー事象を最初に考察することによって分かり得る。もし長さ２における 関連エラー事象が既にスレ１ンネーホルド距離を越えなければ、長さ２のエラー 事象の２の終了状態はＡＣＪモジュールを共有できない。この距離２のエラー事 象の全ての長さＰの拡大がスレ１ンネーホルド距離を越えることが可能であるが 、しかし全ての拡大がスレッシ１−ホルト距離を越えるという事実は、２の状態 がＡＣＳモジュールを共有するために十分でない。この議論は、Ｐより小さい任 意の長さのエラー事象の状＠対まで拡張され得る。したがって、このような可能 性のあるエラー事象が特定の状態対間の共有を禁止するために唯一つであり、長 さＰの唯一の可能性のあるエラー事象を考察するならば、該状態対が＾ＣＳモジ ュールを共有することができたと間違って結論するだろう。実は、このような共 有は、その距離が意思決定された時点でなおスレブシェーホルド以下であった２ つの経路間での時期尚早の決定を強いるだろう。これは、実効最小距離を減少し 、よってエラーレートを増大するだろう。

これは、どの状態がシーケンス検出器でＡＣＳモジエールを共有するかを決定す るためのステップ・パイ・ステ１ブ処理を終える。この処理は、その信号のため に複雑性を減少させたビタビ類似の検出器を設計するために任意の状態機械信号 モデルに適用される。エラー事象の選択部分集合の適当な選択によって複雑性の 減少に関連する性能低下を制御することができる。無視できる性能低下で実質的 な複雑性の減少を得ることはしばしば可能である。このような検出器がｔ）かに 実施されるかを示す原理及び例を後述する。

ＡＣＳモジ、−ルの共有は、ソースモジュール状態とＡＣＳモジュールとの動的 関連とみなされる。ＡＣＳモジ、−ルの共有は、モジトルが所与の時点で表示す る状態はどれかを指示するために１つ以上のメモリビットを各共有モジトルに付 加することによって実施される。メモリビット数は、モジエールを共有する各状 態に対して独特な表示を可能にするのに十分でなければならない。したがって、 ビット数は、モジュールを共有する状態数の２を底とする対数よりも大きいか又 は等しいことが必要である。各処理サイクルで、所与のＡＣＳモジュールへの全 ての入力経路に対する枝エラー距離の数値がめられ、他のＡＣＳモジトルに記憶 された対応する経路エラー距離に加算される。新しい経路エラー距離は比較され 、最小距離がそのＡＣＳＣＳモジルための生き残り経路として選択される。生き 残り経路に対する新しい経路エラー距離は、次のクロ・ｙクサイクルで使用する ためにＡＣＳモジコールに記憶される。さらに、生き残り経路から生じる最新状 態は、現ＡＣＳモジュールがこの時点で表示するべき状態１家どれかを独特に規 定する。次のクロ１クサイクル中、技エラー距電を発生するため１こ使用される だろうＡＣＳモジュールを離れる経路上のラベルは、ＡＣＳＣＳモジ−／し内の メモリビットによって決定される。

図１１は、図３からの７−ケンスモデルが図１Ｏの共有図に基づｔまたＡＣＳモ ジュールを共有する２つのグループにグループ化されたサンプルンーケンスモデ ルである。ＡＣＳモジエール１１００は、任意の所与の時点で状ａｏｏｏ、Ｏｌ ｌ又は１１０の一つと関連付けられる。ＡＣ３ｌｌ０Ｉは、任意の所与の時点で 残りの３つの状態の一つと関連付けられる。遷移１１０２は、状Ｂ０００からそ れ自身まで（もしＡＣＳモノ１−ル１１０１が現在状！！ｌ０００であるならＩ ｆ）の遷移を表示するか又は、それは状ｆｉｏ１１から状！！１００まで（もし ＡＣＳモジトルが現在状！ｉｏ　ｌ　１であるならば）の遷移を表示するかの（ １ずれかである。

遷移！１０２は下記の表によって記述され得る。

ｍｍ　期待サンプル／推定チャネル ビット ０００　０００　０．０　／　０ ０１１　１１０　０．０　／　１ 例えば、ＡＣＳモジュール１１００の内部状態メモリビットが、それは特定の時 間に状！！０１１を表示していることを指示するならば、そのモジエールの自己 ループは期待サンプル０．０、推定チャネルビットｌを有する。その経路が選択 されるべきならば、そのＡＣＳモジュールによって表示されるべき次の状態は１ １Ｏである。もし現在の状態が１１０であるならば、ＡＣＳモジエール１１００ からそれ自身までの自己ループは存在しないし、その選択を防止するための幾つ かの手段を設けなければならないことに注目しよう。

同様に、遷移１１０３は下記の表によって表示され得る。

１大塵　久旦区塵　期待サンプル／推定チャネルビット ０００　００１　０．５７０ ０１１　１１１　０．５　／　０ １１Ｇ　ｔｏｏ　−１，０７０ 遷移１１０４は下記の表によって表示され得る。

１隻！　久旦太！　期待サンプル／推定チャネルビット ＋１１　１１１　（１，０７０ １ｏ０　００１　０．０　／　１ もし現在の状態が００１ならば、自己ループは存在しないし、その選択を防止す るための幾つかの手段を設けなければならないことに注目しよう。

遷移１１０５は下記の表によって表示され得る。

１区塁　久Δ区！　期待サンプル／推定チャネルビット ００１　０１１　−１．０７０ ＩＩＩ　１１０　−０．５７０ １００　Ｇｏｏ　−０，ｉ　／　０ 図１１の各経路は、期待サンプルラベル及び推定チャネルビット（経路メモリに 対して出力される）ラベル並びに経路が始まるＡＣＳモジ異−ルによって表示さ れる可能な状態の各々に対する次の状態を示している表によって、実際ラベルが 付けられている。

図１２のプロ・１り図は、図１０の共有表及び図１１のグループ化されたサンプ ルシーケンスモデルに従って単純化されたｄ−１を有するＥＰＲ４信号に対して 複雑性を減少したビタピ復關器の実施を示す。２つのＡＣＳモジトルだけが存在 する。各々は、選択するために２つのシーケンスモデル遷移のみだけを有し、各 々は、任意の特定の時間に３つの状態の一つを表示する。たとえ経路ラベルのよ うな５つの興なる期待サンプル値があるとしても、４つの枝エラー距離ジェネレ ータのみがある。図１１の状態機械の経路の全数が、それは全ての５つの期待サ ンプル値に対する枝エラー距離が同時に必要とされる場合では決してないことを 意味するたった４つであるため、これは可能である。この期待サンプルメモリは 図１１の各経路に対して表からの期待サンプルラベルを記憶する。

図１３は、ＲＬＬ制約条件なしの部分応答クラスＩＶ（ＰＨ１）信号のためのサ ンプルノーケンスモデルである。対応する部分応答多項式は、（１−Ｄ）（１＋ Ｄ）で、分離された媒体遷移ための期待サンプルシーケンスは１％　ｌである。

図１４は、２の平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ−１ ０の経路長に対して適切に解決され、すなわち、それらがシーケンスモデル状態 毎にひとつのＡＣＳモジュールを有する正規のビタビ復調器によって解決される ように解決されるという条件の下での図１３のサンプルシーケンスモデルための 共有表である。図１４は、ＡＣＳモジュールの最少数を有するグループ化された サンプルシーケンスモデルための独特なグループ化である。すなわち、２を有す る状！Ｉｌ及び４を有する状ｆｉ３である。

図１５は、２より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象及びドロップアウ ト又はドロップインエラー事象に対応する全てのエラー事象（より徹底的に後述 される）がＰ−６の経路長によって適切に解決されるという条件の下での図３（ ＥＰＲ４、ｄ−１）のサンプルシーケンスモデルための共有図である。図１６は 、この場合には独特な最少ＡＣＳグループ化がある、すなわち００１を有する状 態１００．０１１を有する状ｆｉｔ　１０．状態０００．状ｌ！１１１’ｔ’あ ることを示している。

図１６は、ＲＬＬ制約条件なしの拡張部分応答クラスＩＶ（ＰＨ１）信号のため のサンプルノーケンスモデルである。対応する部分応答多項式は、（１−Ｄ）（ １＋Ｄ）で、分離された媒体遷移ための期待サンプルシーケンスは１，２．１で ある。図１７は、２の平方根より小さいか又は苓しい距離の全てのエラー事象が Ｐ＝１０の経路長に対して適切に解決されるという条件の下でのＩｔ！０１６の 信号モデルための共有図である。この場合には２つの状態間で共有することがで きるたった一つのＡＣＳモジトルが存在する。

図１８は、ｄ＝１のＲＬＬ制約条件を有する部分応答クラスＩＶ（ＰＨ１）信号 のためのサンプルノーケンスモデルである。分離された媒体遷移だめの期待サン プルノーケンスは１．１である。図１９は、２の平方根より小さいか又は等しい 距離の全てのエラー事象がＰ＝１０の経路長に対して適切に解決されるという条 件の下での図１８の信号モデルための共有図である。ドロ１ブイン及びドロップ アウトエラー事象の適切な解決の付加条件が適用される場合、この共有図が適用 される。図１４と同様に、図１９は、独特な最少ＡＣＳグループ化が存在するこ とを示している。すなわち、２を有する状態ｌ及び４を有する状ｔｓ３である。

図２０は、ｄ−１のＲＬＬ制約条件ためのサンプルシーケンスモデル及び（ｌ− Ｄ）（１＋Ｄ）−３の部分応答多項式を有するモデル信号である。対応する分層 された媒体遷移ための期待サンプルシーケンスは１，３．３．１である。

図２１は、ｌＯの平方根より小さいか又は等しい距離の全てのエラー事象がＰ＝ １１の経路長を有する正規のとりと復調器によって解決されるように解決される という条件の下での図２０のサンプルシーケンスモデルための共有表である。

図２１の共有図は、状態が、それぞれがＡＣＳモジトルを共有する下記の３つの グループにグループ化され得る。すなわち、１，３．８．１０と、２．４．６と 、５．７．９とである。状態１，２．５は互いに接続されな（、別々のグループ にならなければならないので、３つの共有グループより少なくグループ化され得 ない。図２２は、このような３つのＡＣ８の実施化のブロック図である。　４つ 以上のＡＣＳモジエールを有する図２０のサンプルシーケンスモデルための多く の共有装置がある。特別の意義の一つは、ベアリングである。すなわち、ｌと１ Ｏ１２と９．３と８．４と７．５と６である。この装置は、実施するのに５つの ＡＣ，Ｓモジュールを必要とするが、同一のシーケンス遷移内の全ての期待サン プルの大きさは、シーケンスモデル状態グループ内の現シーケンスモデル状態に かかわらず一定であるという利点を有している。期待サンプルのサインのみは現 ７−ケンスモデル状態に依存するため、これは、枝距離が、処理されるべき各反 復に対して必要とされる時間を減少する最少の付加ハードウェアで部分的に予め 計１されることを可能にする。図２３は、このような５つのＡＣ３の実施化のプ ロ１り図である。

図２４は、図２０のサンプルシーケンスモデルの共有図である。それは、全ての ドロップイノ及びドロップアウトエラー事象が適切に解決されるという付加条件 と共に図２１の条件を使用する。このサンプルシーケンスモデル対する一つの最 少のＡＣＳグループ化は下記の６つのＡＣＳモジュールを必要する。すなわち、 状！Ｉｉ１及び８、状！ｓ２及び６、状！Ｉ３及び１０．状ｆｉ５及び９、状！ ！４及び７である。

図２５は、ＡＣＳモジュールの幾つか又は全てが多数の状態に関連付けられる／ −ケンス復調器の一般ブロック図である。状態遷移プロ１りは、各反復における 各ＡＣＳモノエールに対して、それが、そのＡＣＳモジ５−ル及び選択された枝 が源を発するＡＣＳモジュールの現在の状１への選択された枝に基づく次の反復 で表示されるべきその関連状態のうちのどれかを決定する。枝ラベル選択ブロッ クは、技が源を発するＡＣＳモジュールによって表示される現在の状態に基づ（ ６技に対して適当な技ラベルを決定する。

一般に、トレード・オフは、本発明によって可能にされた複雑性の減少と回路タ イミングのような他の考察の間でなされる必要がある。例えば、図２３の５ＡＣ ８の実施は、図２２の明らかにより複雑でない３ＡＣＳの実施より有利である。

ドロップアウト　びドロップインエラー例えば、なにかの磁気記録媒体のうちの なにかの媒体の非理想的態様の一つは、所望のように、遷移を形成しない、例え ば磁化しない小さい領域が媒体に存在する。このような媒体欠陥は、短い時間に わたるアナログ読み出し信号の減衰又は完全な抑圧に帰し得る。又は、それは、 磁化領域と欠陥領域間の遷移によって引き起こされるアナログ読み出し信号のス プリアスパルスに帰する。ドロップアウトエラーは、書き込まれた遷移が検出さ れないエラーであり、一方、ドロップイノエラーは、何も書き込まれていない遷 移が間違って検出されたエラーである。

媒体欠陥がドロップアウト又はドロップインエラーを引き起しがちである状況で は、シーケンス復調器が、その能力のおよぶかぎりではドロップアウト及びドロ ップインを処理することが重要である。もし、そうであるなら、ドロップアウト 及びドロップインエラー事象は、複雑性を低減した検出器が正規のビタビ検出器 と同様に実行するエラー事象の集合に特徴付けられる必要があり、かつ含める必 要がある。

推定チャネルピットン−ケンスが、正しいチャネルピットシーケンスが０を含む あらゆる位置に遷移なしを指示する０を含み、かつ正しいチャネルピットシーケ ンスが、遷移が書き込まれたことを指示するｌを含む１つ以上の位置に０を含む ならば、エラー事象をドロ１ブアウトと特徴付ける。同一のエラー事象がドロッ プアウトである場合、正しいチャネル上１トシーケンス及び推定チャネルビット ／−ケンスの役割が逆ならば、エラー事象がドロップイノと特徴付けられる。

エラー事象のどちらかの経路が正しい経路に対して合法的選択であるので、該部 分集合における全てのドロップアウトエラー事象の包含は、全てのドロップイン エラー事象を自動的に包含する。包含されない事象は、同一のエラー事象内のド ロップアウト及びドロップインの幾つかの組み合わせを表す事象である。図１６ 及び図２４の共有図は、ドロップアウト及びドロップインエラー事象が最小距離 エラー事象を加えて含められる場合の２つの興なる信号モデルに対してＡＣＳモ ジュールの許容共有を示している。

５チヤネルのための　モデル 部分応答チャネルは線形システムであるが、信号源のための有限状態機械モデル の使用は、必ずしも線形システムを前提としない。状態機械が線形システムを表 示しようがしまいが、ビタビ検出器は、状態機械モデルにマツチし、かつ関連ト レリスを通る生き残り経路を選択するように形成される。本発明は、それが線形 チャネルのためのビタビ検出器に適用されると全く同様に非線形チャネルのため にこのような検出器を適用する。

図２６は、非線形書き込み／送信チャネル、媒体応答及び／又は読み出し／受信 チャネルを有するシステムのためのサンプルシーケンスモデルを示している。

ここで記載されている非線形性の種類は、高記録密度のなんらかのハードディス ク媒体によって実際示されている非線形性の単純化である。分離された遷移に対 するこの／ステムのサンプルされた応答は、ＰＲ４チャネルのための場合のよう に０．１．１．Ｏである。しかし、システムの非線形性のために、隣接する遷移 は、パルスの線形重畳によって予測されるよりも大きい量だけ各遷移に対する読 み出しパルスの振幅を相互に減少する。遷移がいずれかであるが両方でない側の 隣接するビット位置において隣接遷移を有するならば、その応答パルスは振幅が 減少するので、およそａ＜１の場合、サンプル値は０、ａ、ａ、０である。もし 遷移が両側の隣接するビット位置における隣接遷移を有するならば、その振幅は 、およそｂ＜ａの場合、０．１％　ｂ、０のサンプル値を与えるためにさらに減 少される。２進状態ラベルは４ピツトの媒体の状態記録を表している。もし遷移 の位置が得られるパルスの第１の非０のサンプルと関連付けられるならば、この 状態機械が、状態ラベルの最下位桁がその遷移応答が丁度始まるビット位置の次 のビット位置におけるチ中ネル状態を指示する意味で１ビツトの先読みを組み込 む。

これは、現遷移が次の遷移によって振幅を減少されるか否かを決定するために必 要である。しかし、その応答パルスが開始する直前に各遷移をそのサンプルに関 連付けるほうがよろしいので、この先読みは、概念だけである。

図２６にモデル化された非線形挙動は、２の平方根であるＰＲ４モデルに対する 最小距離に比較してこのモデルに対する最小距離を減少する。それはまた、最小 距離よりもわずかに大きい距離の事象があるが、上記の単純化のステップ３に興 味があると考察される集合に事象を含めることが重要である最小距離に十分接近 する状況を形成する。したがって、図２６の同一のサンプルシーケンスモデルの 最適のＡＣ３の共有可能性は、非線形性パラメーター及びｂ並びに関心のあるエ ラー事象ためのスレフシ１−ホルトとして選択される距離に依存する。それらは また、ＲＬＬ符号化のような符号化制約条件及び選択された経路メモリ長に依存 する。図２７は、自−〇、８５、ｂ−０，７、Ｐ電８で、かっ２の平方根より小 さいか又は等しい距離（この場合の閉じた可能性のあるエラー事象の最小距離は ０．８５ｘ２の平方根である）の全ての可能性のある事象を含む場合に対する図 ２６のサンプルシーケンスモデルのための共有図を示す。図２７の共有図は、こ のサンプルノーケンスモデルのための最少ＡＣ３検出器が下記のように１０のＡ ＣＳモジュールによって実施され得る。すなわち、１３を有する状ｆｉｏ１１２ を有する状５！１，１５を有する状ｆｉ２．１４を有する状！！３．９を有する 状！１６．８を有する状ｆｉ７、状態４、状！！５、状！！ｉｏ及び状態１Ｎで ある。

ビタビンーケンス検　の単純化したソフトウェアの　し情報レートが使用可能な プロセッサの命令実行レートに対して低い状況では、適当なソフトウェアを実行 する多目的プロセッサを使用してアナログ読み出し信号のサンプルを復調するこ とが可能である。このような実施は、“モジュール”がハードウェアユニ１トで あるＡＣＳモジエールを有しないないのに、プロセッサの一連の命令として、ハ ードウェア＾ｃｓモジュールの機能と同等である一連の加算機能、比較機能、選 択機能を実行するＡＣＳルーチンを有している。ここに提示されている技術は、 採られた各サンプルを処理するのに必要であるこのようなＡＣＳルーチンの実行 数を減少するために適用可能であり、したがって、所与のプロセッサが支援する ことができる最大サンプルレートをスピードアップする。特定の状況でできたこ のスピードアップは、本発明の単純化及びハードウェア復調器が必要とされるそ の関連するスピードアップなしであるゆえ、ビタビ復調器のソフトウェアの実施 を実用的にすることが可能である。このようなソフトウェア復調器の潜在的に低 い実施コストに加えて、ソフトウェアの実施は、サンプルモデル及び符号化の制 約条件の選択のさいに潜在的に非常に有利なフレキシビリティを提供するだろう 。

サンプルモデルのプログラム可 多くのアプリケーン１ンに対して、分離された遷移により期待されたサンプルシ ーケンスを変えることができるように、シーケンス検出器を実施することが好ま しい。図２８が、プログラム可能な期待サンプルシーケンス８、ｂ％Ｃを有する ６つの状態機械モデルを示し、図２９が、他のプログラム可能な期待サンプルノ ーケンスａ、ｂ、１．ｃを有するｌＯの状態機械モデルを示している。このサン プルシーケンス８、ｂ、１．ｃは、任意の４つの信号モデル又は分離された媒体 遷移毎のより少ないサンプルに適合できる。―、ｂ及びＣの値は、０から２まで ぐらい変化することを許容されるべきであるので、その値は、第３の期待サンプ ルが１である制約条件が単なる正規化の問題であるように選択され得る。例えば 、ａ及びＣを０から約０．５までに変化させることを可能にし、ｂを０から約２ まで変化させることを可能にすることは、記録密度の範囲にわたって誘導磁気読 み出しヘッドによって発生されるように適度に期待されている任意のパルス形状 をカバーすることを可能にする。

４つのサンプル検出器のプログラム可能性の重要な密接な関係は、全く別個のも のとして取り扱われた特別の場合の幾つかを結合することを必要とする。もし、 ａ、ｂ、１、Ｃ１を０．１，１．Ｏに設定するならば、ＰＨ１に対する検出器を 有する。もし、８、ｂ、１、ｃｌを０．０．６．１，０．５に設定するならば、 ＥＰＲ４に対する検出器を有する。ポイントは、ＰＨ１及びＥＰＲ４並びに４つ のサンプルのそれぞれは、それら自身の別個の状態機械モデルを通常有している 点であり、したがって、ＡＣＳモジュールのそれ自身のアーキテクチャを有する 点である。本発明のサンプルモデルのプログラム可能性は、単一の検出器又は復 調器アーキテクチャを有するＰＨ１又はＥＰＲ４（又は多数の他の信号モデルの ひとつ）の場合を支援する。

プログラム可能なノーケンス検出器の使用は、非常に多くの再試行戦略を実施す ることを可能にする。プログラム可能な等化層と結合して使用される場合、異な る等化の標的は、データ記録の試みられた再読み出しために検出器及び等化層の 両者のために設定され得る。例えば、１，３．３．１のサイドをサンプルされた パルスに対して設定された検出器及びこのようなパルスを提供するようにブクグ ラムイヒされた等化層で開始できた。データ記録を読み出すのに失敗すると、１ ．２、ｌの中央をサンプルされたパルスに切り替え、このようなパルスを提供す るために等化層を変更し、データ記録を再度読み出そうと試みる。

プログラム可能なシーケンス検出器の使用はまた、最適等化の標的が、記録媒体 のあらゆる部分に対して同一でないという利点を有する。磁気ディスクの内側ト ラックは、最高性能のために外側トラックと翼なるパルス形状を必要とする。

また、複数のヘッド及び記録面を有するディスクの場合、最適のパルス形状は各 ヘッドのために異なるかもしれない。プログラム可能な検出器は、各記録面の各 トラックがそれ自身の最適パラメータセットで読み出されることを可能にする。

プログラム可能なノーケンス検出器は、本発明の原理を共有するＡＣ８を使用し て形成される。この場合、選択された共有装置が期待サンプルの全ての可能なプ ログラム化された値のために許容されることを保証するために注意すべきである 。

／−ケンスモデル　態遷　の複　のサンプル時々、必要とされるサンプルレート 及び対応するチャネルビットレートは、最大ＡＣＳモジトルサイクルレート、す なわち、Ａｃｓそジュールの特別の実施が実際のサンプル値を受け取ることがで き、生き残り経路を選択するレートを越える。これが生じると、一つの手段が計 算を再構成するために必要とされるので、より多くの処理が並列で行われる。こ れは、適当に修正されたサンプルシーケンスモデルで開始することによってシー ケンス検出器て達成され得る。

ＡＣＳモジエールが読み出し信号サンプルを処理する速度の倍化が十分である場 合を考察しよう。この場合、サンプルシーケンスモデルは、可能な連続シーケン スモデル遷移の６対を修正されたサンプルシーケンスモデルの単一の状態遷移と みなすことによって修正される。修正されたサンプルシーケンスモデルの全ての シーケンスモデル遷移は、原サンプルシーケンスモデルからの全ての可能な連続 遷移対を表す。修正された検出器は、アナログ読み出し信号のサンプル対を受け 取り、受信サンプル対と６技に対する期待サンプル対とを比較することにより枝 距離を発生し、合成された枝距離と以前の経路距離を加算し、かつ生き残り経路 を選択する。実際、サンプルシーケンスモデルは、状態遷移毎の複数のサンプル を受け取り、かつ処理するように修正され、対応するトレリスの基本フレームは 、その枝が原トレリスの２つの連続基本フレームを通る全ての経路を表す修正さ れた基本フレームによって取り換えられる。

この修正の利点は、加算、比較、選択処理がサンプルレートの半分で作動できる ことである。この修正のコストは、合成枝距芝が計算するのが複雑で、かつ一般 に各ＡＣＳモジエールに入る経路は多くあるということである。多数の経路距離 間の比較は合成技距離の計算のように並列に実行できる。当業者に明らかなよう に、類似の修正がＡＣＳモジュールのサイクル毎に並列に３つ以上のサンプルを 処理するために使用され得る。

図３０は、ｄ＝１の最少ランレングス制約条件を要するＥＰＲ４のための６状態 修正サンプルシーケンスモデルを示している。このモデルは、このモデルの各／ −ケンスそデル遷移が図３の未修正サンプルシーケンスモデルの２つの連続する シーケンスモデル遷移の結合を表していることで、図３と興なる。図３０のラベ ルは、期待サンプル対と対応する推定チャネルビット対を示している。

図３１は、２より小さいか又は等しい距離の全ての可能性のあるエラー事象が適 正に処理されることを必要とするとき得られた共有図である。この距離における 最も長い可能性のあるエラー事象は、元の単一のサンプルのトレリスの６つのフ レームにわたる。同一の可能性のあるエラー事象は２倍のサンプルのトレリスの ４つのフレームの一部にわたる。それで、この共有図の場合、経路長は、Ｐ−８ として取られ、８つのサンプルの長さまで可能性のあるエラー事象が考察される ことを意味する。このサンプルは対で処理されるので、同一の長さの可能性のあ るエラー事象のみが考察される。この場合に許容される共有は、同一のシーケン スモデルが１回に１サンプル適用される時に許容される共有と同一であることに 注目しよう。

ＡＣＳモジュールを共有するためにシーケンスモデル状態をグループ化すること と遷移毎に複数のサンプルを処理するためにサンプルシーケンスモデルを修正す ることの両者は、同一シーケンス検出器で実施され得る。図３２は、図３０から の状態が２つのＡＣＳモジュールを共有するためにいかにグループ化するかを示 す図である。各ＡＣＳモジュールは４つの人力経路を処理する。この図に並列経 路があることを注目しよう。例えば、状！１０１１は、状態の左側のグループに 対してＡＣＳモジトルによって現在表されているならば、枝１１１は、ラベル０ 、−２７１．０を有する０１１から１００への枝を表し、一方、枝Ｂ４は、ラベ ル１、Ｏｌｏ、Ｏを有する０１１から１１１への枝を表す。これらの枝の各々は 、可能なシーケンスモデル遷移を表し、両者は、生き残り経路がそれが進むＡＣ Ｓモジュールによって選択される場合、考察されねばならない。図３２は、シー ケンス検ｌｌＢ！！が１／２のサンプルレートの処理速度でｄ−１を有するＥＰ Ｒ４信号のために実施されるアーキテクチャを意味する。

図３３は、ｄ−１の最少ランレングス制約条件を有する多項式（１−Ｄ）　（１ ＋Ｄ）−３に対応する部分応答信号のための１０状態の修正サンプルシーケンス モデルを示す。このモデルは、修正されたモデルの各シーケンスモデルが図２０ の原モデルの２つの連続シーケンスモデル遷移の組み合わせを表す。図３３のラ ベルは、期待サンプル対及び対応する推定チャネルビット対を指示する。

図３３のサンプルシーケンスモデルがＡＣＳモジュールの許容可能な共有を決定 するために分析される場合、その結果は単一のサンプルの場合と同じである。

１０の平方根より小さいか又は等しい距離の全ての可能性のあるエラー事象の適 切な解決のために、共有図は図２１で示されるようになる。

図３４は、図３３が３つのＡＣ９そジュールを共有するためにいかにグループ化 されるかを示す。各ＡＣＳモジュールは３つの入力経路を処理する。この場合、 並列経路は必要とされない。図３４は、シーケンス検出器が１７２のサンプルレ ートのＡＣＳモジトルサイクルレートでｄ−１を有する多項式（１−Ｄ）（１＋ Ｄ）ｌに対応する部分応答信号ために実施されるアーキテクチャを意味する。

図３５は、図３３からの状態が５つの＾ＣＳモジュールを共有するためにいかに グループ化されるかを示す図である。各＾ＣＳモジュールは２つ又は３つ入力経 路を処理し、並列経路は必要とされない。図３４は、シーケンス検出器が１／２ のサンプルレートのＡＣＳモジトルサイクルレートでｄ−１を有する多項式（１ −Ｄ）（１＋Ｄ）ｉに対応する部分応答信号ためにいかに実施されるかを示す。

未修正又は単一のサンプルの場合、このアーキテクチャにおける技ラベルのみは 、そのサインに対するその元の状態に依存する。

図３６は、ランレングス制約条件なしのＰＲ４信号のための修正された４つの状 態のサンプルシーケンスモデルを示している。このモデルは、このモデルの各７ −ケンスモデル遷移が図１３の原モデルの２つの連続するシーケンスモデル遷移 の組み合わせを表している点で図１３と興なっている。図３６におけるラベルは 、期待サンプル対及び対応する推定チャネルビット対を示している。

図３６のサンプルシーケンスモデルは、ＡＣＳモジエールの許容可能な共有を決 定するために分析され、その結果は単一のサンプルの場合と同様である。２の平 方根より小さいか又は等しい距離の全ての可能性のあるエラー事象の適切な解決 のために、共有図は図１４に示されるようになる。

図３７は、図３６からの状態が２つのＡＣＳモジエールを共有するためにいかに グループ化されるかを示す図である。並列経路は必要とされる。各ＡＣＳモジュ ールは４つの入力経路を処理する。図３７は、シーケンス検出器が１／２のサン プルレートのＡＣＳモノ１−ルサイクルレートでＰＨ１のためにいかに実施され るかを示す。従来の技術では、ＰＨ１のためのシーケンス検出器は、サンプルシ ーケンスを２つのサブシーケンスにインターリーブを解くことによって形成され る。このサブシーケンスの各々は、（１−Ｄ）部分応答信号のためのビタビ検出 器を使用して別々に復調される。各インターリーブにおける処理速度は、１／２ のサンプルシートである。このインターリーブを解かれた復調は、ＰＨ１の多項 式（＋−Ｄ）（１＋Ｄ）−（１−Ｄｌ）はＤの偶数の累乗のみを含み、したがっ てサンプル間の依存関係は同一のインターリーブのサンプルに制限されるため、 ＰＨ１に対して可能である。本発明は、並列処理を達成し、かつＰＨ１のシーケ ンス復調器の処理速度を減少するために他の方法を与える。

下記の請求の範囲において、ワード検出器が、復調、復号化又はその他のために 使用されようが使用されまいが、任意のシーケンス検出器を示すために一般的な 意味で使用されている。

本発明の好ましい実施例及び他の実施例は開示され、かつここで詳述されている ので、形式や細部での種々の変更がその精神及び範囲を逸脱しないで行われるこ とは当業者に明らかである。

菖＾ＴＬＡＢ　ＰＩＩＯＧＲＡＭ ｉスフリフトファイル　＄ｈ訂ｔｉｃｓ、■は、所与の状態機械のための符号語 のりストｉを発生し、全てのエラー事象（同一の状態で始まり、第１の遷移で具 なる）をｉ識別する。次に、それは、全てのエラー事象をよく調べ、このエラー 事象をい駕くつかの特定の基準に対してふるいにかけ、状態機械のどの状態が特 定のエラ駕−事象の集合を処理するために検出器の能力に妥協しないでＡＣＳユ ニット及び経ｉ路メモリを共有できるかを判定する。それはまた、２つ以上のサ ンプルはクロ駕フクサイクルごとに処理される条件の下で許容可能な共有を分析 できる。

２この状態機械は、結合された遷移／入力マトリックス＾によって記述される。

ｉこのマトリックスは、正方形で、ｌ、ｊ要素は状１！１から状態ｊへの経路の ための％ｗ４待サンプルである。状ｍ＋から状Ｂｊへの経路が全熱ないならば、 マトリック１ス＾は、位置（１，３）のＮａＮを含むべきである。対応するマト リックス０は、＾（＾におｉける遷移に対応しない０の要素は何でもいい）て指 定された各遷移に対して推定ｉチャネルビットを与える。

％　Ｒｉｃｈａｒｄ　Ｔ、　Ｂａｈｒｅｎｓ、　１９９２年２月ｆｏｒ■ａｔ　 ｃｏｍｐａｃｔ 駕 駕この問題を規定するためにユーザ入力を受け取る：駕 ｌｅ Ａ・入力（°状態遷移／入カマトリックスを入力する。°）：ＯＬ＋＋＋（゛出 力マトリックスを入力する。°）。

ｎｃｌｏｃｋｇ入力（′クロークサイクル毎に処理するためにサンプル番号を入 力する：°）： Ｎｍａｘ富入力（゛デコーダの経路長を入力する：゛）；１ｆ（ｒｅ■（Ｎｍａ ｘ、　ｎｅｌｏｅｋ−＊Ｏ）エラー（°経路長はクロック毎の複数のサンプル番 号でなければならない°）ｎｄ ｎｏｒ■ｔｙｐｅ・入力（°所望のノルム（ユークリッド幾何学の場合２を使用 する）：　’）；ｄｌｇｐ（’今、あなたが含めたいためのエラー事象のタイプ は何かを指定する：１）ｄｉｍｐＣ（１）距離を有する事象〈・所与の°クリテ ィカル°距離：°）ｄｌｓｐ（’　（２）ドロップアウトとして特徴付けられ得 る：°）ｄｌ＠ｐ（”　） ｅｒｌｔｄｉｇｔｌｌ入力（°°クリティカル°距離を入力する：°）：５ａｖ ｅｄｒｏｐ＊入力（°ドＯツブアウトエラー（０／１）含めるか゛）：１４５ａ ｖｅｄｒｏｐ ｄｉ・入力（考察するための最大トロフプビット数：゛）：ｌｓｅ ｄｒｏｐｏｕｔｗｏ： ｎｄ ｔｅｌｌｗｈｙ・人力（゛何故各共有が（０／Ｉ）が禁止されるのかの例をあな たは必要としますか°）： ｎ！長さくＡ）、　％状態数 ［Ｔ、　１．Ｄ］＊５ｔｉｔｃｏｎｖ（＾、０゜ｎｃｌｏｅｋ）　；％該状態機 械を他の状態機械に変換するｆｏｒ■ａｔ ｓｈａｒｅｔａｂｌｅ　＊　ｏｎｅｓ（ｎ、ｎ）：％全ての状態は共有可能であ ることを仮定することによって開始する ｆｏｒ　Ｎ　雪ｎｅｌｏｃｋ：ｎｃｌｏｃｋ：Ｍａｉｍ％各符号の長さに対して ｄｉｓｐ（［’Ｃｏｎｓｌｄｅｒｌｎｇ　ｅｏｄｅｖｏｒｄｓ　ｏｒ　ｌｅｎｇ ｔｈ　’　１ｎｔ２ｓｔｒ（１１）］）ｒｏｔ　ｉ　＋＋　Ｉ・ｎ　駕各開始す る状態に対してｄｌｓｐ（［’Ｗｏｒｋｌｎｇ　ｏｎ　ｅｒｒｏｒ　ｅｖｅｎｔ ｓ　ｔＭｔ　５ｔａｒｔ　Ｉｎ　＠ｔａｔｅ　’　Ｉｎｔ２ｓｔｒ（１）］j ｔｌｄｘ　會ｆｉｎｄ（Ｔ（：、１）”Ｉ）；駕状態１から全ての遷移を見つけ る５ｔａｔｅｓｅｑ＠＊　Ｔ（ｔｉｄｌ、　：）’　；　％状態ノーケンス９１ ．を追跡するｃｙ　ｍ　Ｉ（ｔｌｄｚ、　：）’　：　駕及び符号語、、。

ｏｕｔｐｕｔｓ　＊　Ｄ（ｔｌｄｘ、　：）’　；　％及びチャネルビット［ｄ ｕ■■ｙ、Ｍ］　ｍ　５ｉｚｅ（Ｃｙｓ）：ｆｏｒ　ｋ　ｌＩ　（２’ｎｃｌｏ ｃｋ）：ｎｃｌｏｃｋ：Ｎｎｅｗｓｔｉｔｅ＊Ｈｓ　ＩＩ［１； ｎｅｗｅｗｓ　＋＋　［１： ｎｅ曹ｏｕｔｐｕｔｓ　冨　［］： ｆｏｒ　ｊ　＠ｌ：Ｍ ｔｉｄｙ　＊　ｆｉｎｄ（Ｔに、１）”ｓＬｍＬｅｓｅｑｇ（ｋ／ｎｃｌｏｅｋ ｌ））；５ｔｉｔｅｓｅｑ　ｍ　５ｔｉｔｅｓｅｑｓ（：、ｊ）”ｏｎｅｓ（１ ，ｌｅｎｇｔｈ（ｔｉｄｙ））：ｎｅｖｉｔａｔｅｓｅｑｓ　ｍ　［ｎｅｗｓｔ ａｔｅｓｅｑｓ　（ｓｔａｔｅｓｅｑ：　Ｔ（ｔｌｄｘ、２）’］］；ｃｖ　＊ 　ｃｖｓ（：、Ｊｌ’ｏｎｅｉ（＋、　ｌｅｎｇｔｈ（ｔｉｄｙ））；ｎｅｗｅ ｖｓ　冨　［ｎｅｗｃｖｓ　［ｃｌ：　Ｉ（ｔｉｄｙ、：）’１１；ｏｕｔｐｕ ｔ　＊　ｏｕｔｐｕｔｓ（：、　ｊ）”ｏｎｅｓ（１，ｌｅｎｇｔｈ（ｔｉｄｙ ））；ｎｅｖｏｕｔｐｕｔｓ　＊　［ｎｅｖｏｕｔｐｕｔｓ　（ｏｕｔｐｕｔＨ Ｄ（ｔｌｄｘ、：）’〕１：ｎｄ ｓｔｉｔｅｉｅｑｓ　＊　ｎｅｗｓｔａｔｅｓｅｑｓ：ｏｕｔｐｕｔｓ　ｅ　ｎ ｅｖｏｕｔｐｕｔｓ：［ｄｕ＋＋＋＋ｙ、Ｍ］　＊　５ｉｚｅ（ｃ＋＋ｓ）；　 ％状！ＩＩからの長さｋの符号語ｎｄ ｉいま、われわれは、状態１から始まる全ての−の符号語のリストを有する。

ｉかつ、われわれは、状Ｕ＋で開始する全てのエラー事象を調べることかでｉき る。

ｔａｒ　ｊ　”　Ｉ：（Ｍ−１） ｆｏｒ　ｋ　１Ｉ（ｌＩ１）：Ｍ ｉｆ　（ｓｔｉｔｅｓｅｑｓ（２，３）＊門ｔａｔｅｓｅｑｓ（２，ｋ））　％ 対がエラー事象ならば、ｄｉｓｔ　＋＋　ｎｏｒｍ（ｅｖｓ（：、ｊ）−ｅｗｓ （：、ｋ）、ｎｏ＋ｖｔｙｐｅ）：　％距離を見つけるｉｆ　５ａｖｅｄｒｏｐ ％　ドロップアウト／ドロップイン事象をチェックする ｄｒｏｐｏｕｔ　ＩＩ　１ｓｄｒｏｐ（ｏｕｔｐｕｔｓ（：ｊ）、ｏｕｔｐｕｔ ｓ（：、ｋ）、ｄｌ）；ｄｒｏｐｏｕｔ　＊　ｄｒｏｐｏｕｔ　ｌ　１ｓｄｒｏ ｐ（ｏｕｔｐｕｔｓ（：、　ｋ）、ｏｕｔｐｕｔｓ（：、　ｊ）、ｄｌ）。

ｎｄ Ｉｆ　（ｄｌｓｔ＜ｅｒｌｔｄｌｉＬ）　ｌ　ｄｒｏｐｏｕｔ％興味ある事象な らばｉｔｉ　ｌＩ２；％エラー事象の開始でスタートするｗｈｉｌｅ　（ｓｔｌ ＜−（Ｎ／ｎｅｌｏｅｋ＋１））　％事象が終わるまでｕ　（ｓｔａｔｅ＠ｅｑ ｉ（ｓｔｌ、ｊ）”＊を麿ｔｅｓｅｑｓ（ｓｔｌ、ｋ）ｓｔＪ　ｍ　ｓｔｓｔｅ ｇｅｑｉ（ｇｔｌ、ｊ）：ＩＬｋ　”れａｔｅｓｅｑｓ（ｇｔｌ、　ｋ）　：Ｉ ｆ　＠ｈａｒｅｔｉｂｌｅ（ｓＬＪ、ＩＬｋ）１Ｍｒｅｔｉｂｌｅ（Ｉｔｊ、Ｉ ｔｋ）　＠　ｏ；　ｓ許容されない共有ｄｌｉｐ（［’Ｔｏｒｋｌｎｇ　ｎｏｎ ｉｈａｒｓａｂｌｓ　５ｔａｔｅ　ｐａｉｒ：　”　、、。

Ｉｎｔ２ｓＬｒ（ｓＬｊ）　°、’　Ｉｎｔ２ｓｔｒ（ｓｔｋ）］）Ｉｆ　ｔｅ ｌｌｗｈＦ ｄｌｌｐＣＡｎ　ｅｒｒｏｒ　ｅｖｅｎｔ　ｎｅｅｄｉｎｇ　ｔｈｉｓ　ｐａｉ ｒ：’）ｄｌｓｐＣＣｏｄｅｗｏｒｄｃ　’） ｄｌｓｐ（［ｅｗｓ（：、１　ｃｖｓ（：、ｋ）］’）ｄｉｓｐＣＳｔａｔｅ　 ５ｅｑｕｅｎｃｅｓ：　’）ｄｎｐ（（ｇｎｔｅｇｅｑｇ（：、ｊ）　ｓｔｓｔ ｅｇｅｑｉ（：、ｋ）］’）ｄｌｍｐＣＯｕｔｐｕｔｓ：　’） ｄｌｓｐ（［ｏｕｔｐｕｔｓ（：、ｊ）　ｏｕｔｐｕｔｓ（：、ｋ）］’）ｄｌ ｓｐ（［’ＤＩｓＬｉｎｅｅ　＊　’　ｎｕｍ２ｓｔｒ（ｄｌｓｔ）］）Ｉｆ　 ｄｒｏｐｏｕｔ ｄｌｓｐＣＴｈｉｓ　Ｉｓ　ａ　ｄｒｏｐｏｕｔ　ｅｖｅｎｔ、’）ｎｄ ｌｅ ｅｎｄ れ；　實　ｓｔｔ　＋　ｌ； ｌｓｅ ｒｅａｋ ｎｄ ｎｄ ｎｄ ＠ｎｄ ｎｄ ｎｄ ｎｄ ｎｄ ｎｄ １ｃ ｓｈａｒｅｔａｂｌｅ　＊　５ｈａｒｅｔａｂｌｅ＆（ｓｈａｒｅｌａｂｌａ’ ）；ｄｉ＠ｐＣＳｈａｒｉｎｇ　ｔａｂｌｅ：　’）ｄｉｓｐ（［ｎａｎ　＋： ｎ：　［（１：ｎ）’　５ｈａｒｅｔａｂ＋ｅ］］）ＩＩＩｌｔＩＩ■■！５Ｉ ＩＩＩＩＩＩＩＩＩＩＩＩＩ露■−賦冨冨ｌｌｌ露寞翼菅露８鵞冨寓奪寥寓奪宏 露雷寞冨冒冨寥璽宵婁譚―傘寓奪■■■癘`１諺膳露諺富纏− 関数ドロノプアウト−１ｓｄｒｏｐ（ｏｕｌｌ、ｏｕｔ２．ｄｌ）１２遭シーケ ンスｏｕｔｌ及びｏｕｔ２間のエラーがドロップアウトとして特徴付けられｓｒ 尋るならば、ドロップ＝　ｌ５ｄｒｏｐ（ｏｕＨ，ｏｕｔＬｄｌ）はｍｌに戻る 、そうでなければｍＯ〜に戻る。

％　（１）　ｏｕＬｌにおけるあらゆる０はｏｕｔ２における０である場合（ド ロップイ％　ン又はシフトなし）、 ｉ　かつ（２）ｏｕｔｌにおける少なくとも１つのｌがｏｕＬ２におけるＯであ る場合（ドロ％　ツブアウト）、 瓢　かつ（３）ｏｕｔｌにおけるたかだかｄｌ　Ｉｓが０ｕｔ２における０てあ ６場合（あまり多（ない）、 ｉドロップアウトが指示される。

％ｄｌが供給されないならば、それは無限量として取られる％　Ｒｌｃｈａｒｄ 　Ｔ、　Ｂｅｈｒｅｎｓ、　１９０年２月１「　ｎ訂１ｎく３ ｄｌ　ＩＩ　Ｉｎｆ： もｎｄ ｎｕｓｄｒｏｐ　＊　ｓｕ■（（ｏｕｔｌ−Ｊ）＆（ｏｕｔ２”ｏ））；ｄｒｏ ｐｏｕｔ　ｆ　（−ａｎｙ（（ｏｕｔｌｓｔｏｌ＆（ｏｕｔ２ｍ＋＋Ｉ）））　 ＆　（ｎｕｍｄｒｏｐ＞０１　＆　（Ｆｌｌｌ■ｄｒ盾吹メ|ｄｉ）　； 関数［Ｔ、　１．Ｄ］ｌＩｍ！ａｔｅｏｎｖ（＾、　Ｏ，ｎ）【丁１．　Ｄｌｗ ｓｔｓｔｅｏｎｖ（＾、Ｏ，ｎ）は、５ｈｓｒｓａｅｏ、ｓ　（かつここで、説 明されている）によって使用される入カフ婦−マフトからの状態機械をクロック サイクル毎にｎ個のサンプルを処理する状態機械を説明するために遺しているフ ォーマットに変換する。

新しいフォーマットは３つのマトリ１クスからなる。Ｔは、該機械におけるあら ゆる遷移経路に対して１行、及び遷移経路が人出する状態数を含む２列を有する 遷移リストである。■は、Ｔにおけるあらゆる行に対して１行、及び！クロプク サイクル（ｎ）で処理されるあらゆるサンプルに対して１列を有する入力ラベル （期待サンプル）のリストである。Ｄは！と間じフォーマットにおける出力ラベ ル（チャネルピット）のリストである。

Ｒｌｅｈａｒｄ　Ｔ、Ｂｓｈｒｅｎｓ、１９９２年２月ｎｓ　ＩＩｌｅｎｇｔｈ （＾）、１状態数Ｔ”［］；ＩＩ［１：Ｄ−［］： ｔａｒ　ｌ　＊　ｌ：ｎｓ％各開始状態に対してＩｒａｎｓ　１Ｉｆｌｎｄ（− Ｉｓｎａｎ（Ａ（＋、：）））：駕有効遷移を見つける５ｔａｔｅｓｅｑｓ　＊ 　ｔｒａｎｓ；　駕状態シーケンス１９．を追跡するｅｗｓ　＊＾（１，Ｌｒ５ ｎｓ）；　駕及び入力ラベル８．。

Ｏｔ＋Ｉｐｕｔｌ　ｆ　Ｏ（１，Ｉｒａｎｓ）；　駕及び出力ラベル９．。

Ｍ　”　ｌｅｎｇｔｈ（ｅｖｓ）； ｆｏｒ　ｋ　ｔ　２＋ｎ ｎｅｗｓｔａＬｅｓｅｑｓ　ｔ　（］；ｎｅｗｅｓｔ　ＩＩ　［１： ｎｅ豐ｏｕｔｐｕｔｓ　１１　［１； ｆｏｒ　ｊ　−ｌ：Ｍ ｔｒａｎｓ　ｗ　ｒｉｎｄ（−１ｓｎａｎ（＾（ｇｔａＬｅｓｅｑｓ（ｋ−１， Ｊ）、　：）））　；ＩｔａＬｅｌｅｑ　＠　１ｔａｔｅｓｅｑ＠（：、１）” ｏｎｅｓ（＋、ｌｅｎｇｔｈ（ｔｒａｎｓ））；ｎｅｖｓｔｉｔｅｓａｑｓ　Ｉ ｌ　［ｎｅｗｓｔａＬｅｓｅｑｓ　［５ｔａｔｅ＊ｅｑ；　ｔｒａｎｓ］］；ｃ ｖ　ｍ　ｃｖｓ（：ｉどｏｎｅｓ（１，ｌｅｎｇｔｈ（ｔｒａｎ＠））；ｎｅｗ ｅｖｓ　ｗ　［ｎｅｗｃｖｓ　［ｅｖ；　＾（ｓｔａｔａｓｅｑ（ｋ−１）、ｔ ｒａｎｓ）］］；ｏｕｔｐｕｔ　ｗ　ｏｕｔｐｕｔｓ（：ｌ）’ｏｎｅｓ（１， ｌｅｎｇｔｈ（ｔｒａｎｓ））；ｎｅｗｏｕｔｐｕｔｓ　ＩＩ　［ｎｅ曹ｏｕｔ ｐｕｔｓ　［ｏｕｔｐｕｔ；　Ｏ（ｓｔｉｔｅｇｅｑ（ｋ−１）、ｔｒａｎｓ＞ ］］；ｎｄ ｓｔｉｔｅｓｅｑｓ　’＋　ｎｅｖｓｔｉｔｅｓａｑｓ：ｏｕｔｐｕｔｓ言ｎｅ 曹ｏｕｔｐｕｔｓ；［ｄｕ冒ｍｙ、Ｍ］　露５ｉｚｅ（Ｃｙｓ）Ｈ％状ｆｉ１か ら長さｋの符号語数ｎｄ ％遷移経路リストにｎ個の符号語に加算するｌ　ｗ　［１；　ｃｙｓ’］； Ｔ　ｇ　［Ｔ：　［ｌ”ｏｎｅｓ（ｌ１１．ｌ）　５ｔａｔｅｓｅｑｓ（ｎ、： ）’１１；Ｄ　！［Ｄ；　ｏｕｔｐｕｔｓＨ］； ｎｄ 佳鰍Ｎ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　１ （夜康秋−υ ＦＩＧ、　２ （従諌狭斬０ ＦＩＧ、　４ （Ｑ役宵ｐ ５０３〜 ＦＩＧ、　６ （従来仮術） ＦＩＧ、　９ ＦＩＧ、　１０ ＦＩＧ、　ＩＩ ＦＩＧ、　１３ ＦＩＧ、　１５ ＦＩＧ、　１６ ＦＩＧ、　２０ ＦＩＧ、　２１ ヅイン ＦＩＧ、　２３ ＦＩＧ、　２／＋ ＦＩＧ、　２５ ＦＩＧ、　２６ ＦＩＧ、　２７ ｂｃ ＦＩＧ、　３１ ＦＩＧ、　３２ ＦＩＧ、　３４ お 手続補正書く方式） ％式％ １、事件の表示 平成５年特許願　第５１６６２２号 （国際出願番号）ＰＣＴ／ＵＳ９３１０２２４１、発明の名称 複雑性を低減したとりとタイプのシーケンス検出器のための方法及び装置３、補 正をする者 事件との関係　特許出願人 名　称　サーラス・ロジック・インコーポレーチブド４、代理人 居　所　〒１００　東京都千代田区永田町２丁目４番２号秀和溜池ビル８階 山川国際特許事務所内 ６、補正の対象 （１）特許法第１８４条の５第１項の規定による書面の特許出願人の欄（２）図 面の翻訳文 （３）別紙の通り フロントページの続き （５１）　Ｉｎｔ、　Ｃ１，’　識別記号　庁内整理番号ＧＬＩＢ　２０／１８ 　５４４　Ｚ　９０７４−５Ｄ５７０　Ｅ　９０７４−５Ｄ ＨＯ３Ｈ１７１００Ｂ　８８４２−５ＪＨＯ３Ｍ　７／１４　Ｂ　８８４２−５ ＪＨＯ４Ｌ　２５１０８　Ｂ　９１９９−５に（８１）指定国　ＥＰ（ＡＴ、Ｂ Ｅ、ＣＨ，ＤＥ。

ＤＫ、ＥＳ、ＦＲ，ＧＢ、ＧＲ，ＩＥ、ＩＴ、ＬＵ、ＭＣ，ＮＬ、ＰＴ、ＳＥ） 、０Ａ（ＢＦ、ＢＪ、ＣＦ、ＣＧ、　ＣＩ、　ＣＭ、　ＧＡ、　ＧＮ、　ＭＬ、 　ＭＲ，ＳＮ、　ＴＤ。

ＴＧ）、　ＡＴ、　ＡＵ、　ＢＢ、　ＢＧ、　ＢＲ，ＣＡ、　ＣＨ。

ＣＺ、ＤＥ、ＤＫ、ＥＳ、ＦＩ、ＧＢ、ＨＵ、ＪＰ、ＫＰ、　ＫＲ，ＫＺ、　Ｌ Ｋ、　ＬＵ、　ＭＧ、　ＭＮ、　ＭＷ、　ＮＬ、Ｎｏ、ＮＺ、ＰＬ、ＰＴ、ＲＯ ，ＲＵ、ＳＤ、ＳＥ。

ＳＫ、ＵＡ、ＶＮ ＦＩ （７２）発明者　グローヴアー、ニールアメリカ合衆国　８００３８　コロラド 州・ブルーム　フィールド・ビイオーボックス０９３７・　（番地なし）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．第１の数の状態を有する所定の状態機械モデルによって特徴付けられ、第２ の数の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールを有し、前記第２の数は前記第１ の数よりも小さく、前記ＡＣＳモジュールの少なくとも一つは、一つのＡＣＳモ ジュールが前記所定の状態機械モデルの各状態に関連付けられるように前記所定 の状態機械モデルの複数の状態に関連付けられ、前記所定の状態機械モデルの複 数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュールの各々は、前記ＡＣＳモジュー ルが最小経路距離を有する前記ＡＣＳモジュールに関連付けられる状態に基づい た任意の特定の時点に表示すべきそれぞれの関連状態のどれかを記憶するメモリ 手段を有している信号のためのシーケンス検出器。 ２．第１の数の状態を有する所定の状態機械モデルによって特徴付けられ、枝距 離ジュネレータ手取と、 第２の数の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールとを含み、前記第２の数は前 記第１の数よりも小さく、前記ＡＣＳモジュールの少なくとも一つは、一つのＡ ＣＳモジュールが前記所定の状態機械モデルの各状態に関連付けられるように前 記所定の状態機械モデルの複数の状態に関連付けられ、前記所定の状態機械モデ ルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュールの各々は状態メモリ手段 を有し、 前記所定の状態機械モデルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュール の各々は、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付けられた状態への全ての入 力経路に対して枝距離の各々を受信し、前記ＡＣＳモジュールに記憶された対応 する経路距離に同じものを加算し、前記ＡＣＳモジュールの生き残り経路に対し て新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連付けられた状態を前記 状態メモリ手段に記憶する手段を有する信号のためのシーケンス検出器。 ３．前記所定の状態機械モデルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュ ールの各々は、以下の規準を満たす状態のグループから選択された状態だけに関 連付けられ、 （８）所定の符号語長又はより小さい符号語長の全ての可能な符号語及び前記そ れぞれの状態シーケンス、 （ｂ）同一の開始状態を有するが第２の状態で異なるエラー事象を表す等しい長 さの全ての可能な前記符号語対から及びエラー事象を表す各々の前記符号語対に 対して前記状態シーケンス、 前記状態のグループからの２つの状態が状態シーケンスにおける任意の位置で所 定のエラー事象の部分集合における任意のエラー事象からの前記２つの状態シー ケンスによって同時に占有されない前記所定のエラー事象の前記部分集合がある 請求の範囲１及び２のいずれかに記載の載置。 ４．前記所定のエラー事象の集合に含まれるエラー事象は、少なくとも一部エラ ー事象距離に基づいて選択きれる請求の範囲３に記載の装置。 ５．前記所定のエラー事象の集合におけるエラー事象は最小距離エラー事象を含 む請求の範囲４に記載の装置。 ６．前記所定のエラー事象の集合におけるエラー事象は検出されるべき信号源の 非理想的態様のエラー事象特性を含む請求の範囲３に記載の装置。 ７．検出されるべき信号源の非理想的態機のエラー事象特性はドロップアウト及 びドロップインエラーを含む請求の範囲６に記載の装置。 ８．前記装置の前記所定の状態機械モデルは検出されるべき前記信号を提供する システムの非線形挙動を含む請求の範囲１及び２のいずれかに記載の装置。 ９．前記所定の状態機械モデルの各シーケンスモデル遷移は、基本的な状態機械 モデルの少なくとも２つの連続シーケンスモデル遷移の結合を表し、前記所定の 状態機械モデルの全てのシーケンスモデル遷移の全体は、基本的な状態機械モデ ルの全て可能な連続シーケンスモデル遷移を表している請求の範囲１及び２のい ずれかに記載の装置。 １０．前記所定の状態機械モデルは、下記の構成で▲数式、化学式、表等があり ます▼ 下記の前記基本的な状態機械モデルの２つの連続シーケンスモデル遷移の結合を 表し、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記第２のＡＣＳモジュール数は、第１、第２、第３、第４及び第５のＡＣＳモ ジェールを含み、それぞれは２つの状態の任意のひとつを記憶する状態メモリ手 段を有し、 前記第１のＡＣＳモジュールは前記所定の状態機械モデルの状態５及び６に関連 付けられ、 前記第２のＡＣＳモジュールは前記状態機械モデルの状態１及び１０に関連付け られ 前記第３のＡＣＳモジュールは前記所定の状態機械モデルの状態３及び８に関連 付けられ 前記第４のＡＣＳモジュールは前記状態機械モデルの状態２及び９に関連付けら れ 前記第５のＡＣＳモジュールは前記状態機械モデルの状態４及び７に関連付けら れ 前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付 けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモ ジュールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り 経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経 路距離を記憶し、かっ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶 する手取を有している請求の範囲９に記載の装置。 １１．前記基本的な状態機械モデルの分離された媒体遷移ための期待サンプルシ ーケンスはプログラム可能である請求の範囲１０に記載のシーケンス検出器。 １２．前記基本的な状態機械モデルの分離された媒体遷移ための期待サンプルシ ーケンスはプログラム可能である請求の範囲１及び２のいずれかに記載のシーケ ンス検出器。 １３．６つの状態０００、００１、０１１、１１１、１１０及び１００を有する 下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少ランレングス制約条件を有するＥＰ Ｒ４信号を復調するシーケンス検出器であって、▲数式、化学式、表等がありま す▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジエネレータ手段と、 それぞれが、３つの状態の任意の１つを記憶する状態記憶手段を有する第１及び 第２の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールとを有し、前記第１のＡＣＳモジ ュールは前記状態機械モデルの状態０００、０１１及び１１０に関連付けられ、 前記第２のＡＣＳモジュールは前記状態機械モデルの状態００１、１１１及び１ ００に関連付けられ、 前記第１及び第２のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジ ュールに関連付けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し 、前記ＡＣＳモジュールに記憶される対応するＥ経路距離に同じものを加算し、 最小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路 に対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記 状態メモリに記憶する手段を有しているシーケンス検出器。 １４．６つの状態０００、００１、０１１、１１１、１１０及び１００を有する 下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少ランレングス制約条件を有するＥＰ Ｒ４信号を復調するシーケンス検出器であって、▲数式、化学式、表等がありま す▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 ６より小さい番号が付けられている複数の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュー ルとを含み、前記ＡＣＳモジュールの少なくとも一つは、一つのＡＣＳモジュー ルが前記状態機械モジュールの各状態に関連付けられるように前記状態機械モデ ルの複数の状態に関連付けられ、前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、状態メモ リ手段を有する前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられ、前記状態機械 モデルの複数の状態に関連付けられた前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、一度 に任意の２つがとられ、下記の線図で直接接続される状態に関連付けられ、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュールのそれ ぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに０関連付けれる状態への全ての入力 に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモリュールに記憶きれる対応す る経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣ Ｓモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生 き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する手段を有しているシーケ ンス検出器。 １５．４つの状態１、２、３及び４を有する下記の状態機械モデルを有する最少 ランレングス制約条件有するＰＲ４信号を復調するシーケンス検出器であって、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 それぞれが、２つの状態の任意の１つを記憶する状態記憶手段を有する第１及び 第２の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールとを含み、前記第１のＡＣＳモジ ュールは前記状態機械モデルの状態１及び２に関連付けられ、 前記第２のＡＣＳモジュールは前記状態機械モデルの状態３及び４に関連付けら れ、 前記第１及び第２のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジ ュールに関連付けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し 、前記ＡＣＳモジールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小 和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対 する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態 メモリに記憶する手段を有しているシーケンス検出器。 １６．６つの状態０００、００１、０１１、１１１、１１０及び１００を有する 下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少ランレングス制約条件を有するＥＰ Ｒ４信号を復調するシーケンス検出器であって、▲数式、化学式、表等がありま す▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 それぞれが、２つの状態の任意の１つを記憶する状態記憶手段を有する第１及び 第２の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールと、第３及び第４の加算、比較、 選択（ＡＣＳ）モジュールとを含み、前記第１のＡＣＳモジュールは、前記状態 機械モデルの状態００１及び１００に関連付けられ、 前記第２のＡＣＳモジュールは、前記状態機械モデルの状態１１０及び０１１に 関連付けられ、 前記第３のＡＣＳモジュールは、前記状態機械モデルの状態０００に関連付けら れ、 前記第４のＡＣＳモジュールは、前記状態機械モデルの状態１１１に関連付けら れ、 前記第１及び第２のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジ ュールに関連付けられる状態への全ての人力に対して技距離のそれぞれを受信し 、前記ＡＣＳモジュールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最 小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に 対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前１状 態メモリに記憶する手段を有し、前記第３及び第４のＡＣＳモジュールのそれぞ れは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付けられる状態への全ての入力に 対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモジュールに記憶される対応する 経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳ モジュールの前記生き残り経路に対する新しい経路距離を記憶し、かっ前記生き 残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する手段を有するシーケンス検 出器。 １７．８つの状態１〜８を有する下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少ラ ンレングス制約条件を有するＥＰＲ４信号を復調するシーケンス検出器であって 、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 ２つの状態の任意の１つを記憶する状態記憶手助を有する第１の加算、比較、選 択（ＡＣＳ）モジュールと、 第２〜第７の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールとを含み、前記第１のＡＣ Ｓモジュールは前記状態機械モデルの状態０１１及び１００を関連付けられ、 第２〜第７のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記状態機械モデルの状態０００ 、００１、０１０、１０１、１１０及び１１１の独特の一つに関連付けられ、 前記第１のＡＣＳモジュールは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付けら れる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモジュ ールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路 として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経路距 離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する 手段を有し、 前記第２〜第７のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュ ールに関連付けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し、 前記ＡＣＳモジュールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小 和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対 する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態 メモリに記憶する手段を有するシーケンス検出器。 １８．１０の状態１〜１０を有する下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少 ランレングス制約条件を有する信号を復調する手段を有するシーケンス検出器で あって、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 １０より小さい番号を付けられている複数の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュ ールとを有し、前記ＡＣＳモジュールの少なくとも一つは、一つのＡＣＳモジュ ールが前記状態機械モデルの各状態に関連付けられるように前記状態機械モデル の複数の状態に関連付けられ、前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられ る前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは状態メモリ手段を有し、前記状態機械モデ ルの複数の状態に関連付けられた前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、一度に任 意の２つがとられ、下記の線図で直接接続される状態に関連付けられ、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュールのそれ ぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付けられる状態への全ての入力 に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモジュールに記憶される対応す る経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣ Ｓモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生 き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する手段を有しているシーケ ンス検出器。 １９．１０の状態１〜１０を有する下記の状態機械モデルを有するｄ＝１の最少 ランレングス制約条件を有する信号を復調する手段を有するシーケンス検出器で あって、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス検出器は 枝距離ジェネレータ手段と、 １０より小さい番号を付けられている複数の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュ ールとを有し、前記ＡＣＳモジュールの少なくとも一つは、一つのＡＣＳモジュ ールが前記状態機械モデルの各状態に関連付けられるように前記状態機械モデル の複数の状態に関連付けられ、前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられ る前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは状態メモリ手取を有し、前記状態機械モデ ルの複数の状態に関連付けられた前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、一度に任 意の２つがとられ、下記の線図で直接接続される状態に関連付けられ、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記状態機械モデルの複数の状態に関連付けられる前記ＡＣＳモジュールのそれ ぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに間連付けられる状態への全ての入力 に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモジュールに記憶きれる対応す る経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣ Ｓモジニールの前記生き残り経路に対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生 き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する手段を有しているシーケ ンス検出器。 ２０．第１の数の状態を有する所定の状態機械モデルによって特徴付けられる信 号を検出する方法であって、 （ａ）複数の前記第１の数の状態の少なくとも一つを互いに関連付けるステップ と、 （ｂ）ステップ（ａ）で任意の他の状態に関連付けられない任意の前記第１の数 の状態に対して、その状態に入る任意の経路の最小経路距離を有する経路を保持 するステップと、 （ｃ）ステップ（ａ）で互いに関連付けられた複数の前記第１の数の状態のそれ ぞれに対して、（ｉ）互いに関連付けられた任意の前記状態に入る任意の経路の 一つの最小経路距離を有する経路、及び（ｉｉ）そのように入れられた特定の状 態の識別を保持するステップと、 各信号サンプルに対して、 （ｄ）枝距離を決定するステップと、 （８）新しい経路距離を決定するためにステップ（ｂ）及び（ｃ）に保持された 経路距離にステップ（ｄ）で決定されたそれぞれの枝距離に加算するステップと 、 （ｆ）ステップ（ａ）の任意の他の状態に関連付けられない前記第１の数の状態 のそれぞれに対して、その状態に入る任意の新しい経路の最小の新しい経路距離 を有する新しい経路をステップ（ｂ）で保持される経路であるようにし、かつス テップ（ａ）の互いに関連付けられた複数の前記第１の数の状態のそれぞれに対 して、（１）互いに関連付けられる任意の状態に入る任意の新しい経路の最小の 新しい経路距離を有する新しい経路をステップ（ｃ）（１）、で保持される経路 であるようにし、及び（２）そのように入れられる特定の状態の識別をステップ （ｃ）（ｉｉ）で保持きれる特定の状態の識別であるようにするステップとから なる方法。 ２１．ステップ（ａ）で互いに関連付けられる状態のそれぞれは、以下の規準を 満たす状態のグループから選択された状態であり、（ａ）所定の符号語長又はよ り小さい符号語長の全ての可能な符号語及び前記それぞれの状態シーケンス、 （ｂ）同一の開始状態を有するが第２の状態で異なるエラー事象を表す等しい長 さの全ての可能な前記符号語対から及びエラー事象を表す各々の前記符号語対に 対して前記状態シーケンス、 前記状態のグループからの２つの状態が状態シーケンスにおける任意の位置で所 定のエラー事象の部分集合における任意のエラー事象からの前記２つの状態シー ケンスによって同時に占有されない前記所定のエラー事象の前記部分集合がある 請求範囲２０に記載のシーケンス検出の方法。 ２２．前記所定のエラー事象の集合に含まれるエラー事象は、少なくとも一部エ ラー事象距離に基づいて選択される請求の範囲２１に記載のシーケンス検出の方 法。 ２３．前記所定のエラー事象の集合におけるエラー事象は最小距離エラー事象を 含む請求の範囲２２に記載のシーケンス検出の方法。 ２４．前記所定のエラー事象の集合におけるエラー事象は復調されるべき信号源 の非理想的態様のエラー事象特性を含む請求の範囲２１に記載のシーケンス検出 の方法。 ２５．復調されるべき信号源の非理想的態様のエラー事象特性はドロップアウト 及びドロップインエラーを含む請求の範囲２４に記載のシーケンス検出の方法。 ２６．１０の状態１〜１０を有する下記の所定の状態機械モデルを有するｄ＝１ の最少ランレングス制約条件を有する部分応答信号を復調する手段を含むシーケ ンス検出器であって、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス検出器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 それぞれが、２つの状態の任意の１つ記憶する状態記憶手段を有する第１、第２ 、第３、第４及び第５の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュールとを有し、 前記第１のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態５及び６に関 連付けられ、 前記第２のＡＣＳモジューは、前記所定の状態機械モデルの状態１及び１０に関 連付けられ、 前記第３のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態３及び８に関 連付けられ、 前記第４のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態２及び９に関 連付けられ、 前記第５のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態及び７に関連 付けられ、 前記ＡＣＳモジュールそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付け られる状態へ全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモジュ ールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り経路 として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経路距 離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶する 手段を有し、 前記第３及び第４のＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジ ュールに関連付けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し 、前記ＡＣＳモジュールに記憶きれる対応する経路距離に同じものを加算し、最 小和を生き残り経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に 対する新しい経路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状 態メモリに記憶する手段を有し、それによって、下記の共有きれた状態機械モデ ルを有するシーケンス検出器。 ▲数式、化学式、表等があります▼ ２７．前記所定の状態機構モデルの各シーケンスモデル遷移は、下記の基本的な 状態機械モデルの２つの連続シーケンスモデル遷移の結合に対応し、前記所定の 状態機械モデルの全てのシーケンスモデル遷移の全体は、下記の基本的な状態機 械モデルの全て可能な連続シーケンスモデル遷移を表している請求範囲２６に記 載のシーケンス検出器。 ▲数式、化学式、表等があります▼ ２８．前記基本的な状態機械モデルの分離された媒体遷移ための期待サンプルシ ーケンスはプログラム可能である請求の範囲２６及び２７のいずれかに記載のシ ーケンス検出器。 ２９．１０の状態１〜１０を有する下記の所定の状態機械モデルを有するｄ＝１ の最少ランレングス制約条件を有する部分応答信号を復調する手段を含むシーケ ンス復調器であって、 ▲数式、化学式、表等があります▼ 前記シーケンス復調器は、 枝距離ジェネレータ手段と、 ４つの状態の任意の１つを記憶する状態記憶手段を有する第１の加算、比較、選 択（ＡＣＳ）モジュールとを有し、それぞれが、３つの状態の任意の１つを記憶 する状態記憶手段を有する第２及び第３の加算、比較、選択（ＡＣＳ）モジュー ルとを有し、前記第１のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態 １、３、８及び１０に関連付けられ、 前記第２のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態２、４及び６ に関連付けられ、 前記第３のＡＣＳモジュールは、前記所定の状態機械モデルの状態５、７及び９ に関連付けられ、 前記ＡＣＳモジュールのそれぞれは、前記それぞれのＡＣＳモジュールに関連付 けられる状態への全ての入力に対して枝距離のそれぞれを受信し、前記ＡＣＳモ ジュールに記憶される対応する経路距離に同じものを加算し、最小和を生き残り 経路として選択し、前記ＡＣＳモジュールの前記生き残り経路に対する新しい経 路距離を記憶し、かつ前記生き残り経路に関連する状態を前記状態メモリに記憶 する手段を有するシーケンス復調器。 ３０．前記基本的な状態機械モデルの分離された媒体遷移ための期待サンプルシ ーケンスはプログラム可能である請求の範囲２９に記載のシーケンス復調器。