JPH1011913A - データ検出回路 - Google Patents
データ検出回路Info
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- JPH1011913A JPH1011913A JP16419196A JP16419196A JPH1011913A JP H1011913 A JPH1011913 A JP H1011913A JP 16419196 A JP16419196 A JP 16419196A JP 16419196 A JP16419196 A JP 16419196A JP H1011913 A JPH1011913 A JP H1011913A
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- G11B20/10046—Improvement or modification of read or write signals filtering or equalising, e.g. setting the tap weights of an FIR filter
- G11B20/10055—Improvement or modification of read or write signals filtering or equalising, e.g. setting the tap weights of an FIR filter using partial response filtering when writing the signal to the medium or reading it therefrom
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- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
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- G11B20/10—Digital recording or reproducing
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- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B20/00—Signal processing not specific to the method of recording or reproducing; Circuits therefor
- G11B20/10—Digital recording or reproducing
- G11B20/10009—Improvement or modification of read or write signals
- G11B20/10268—Improvement or modification of read or write signals bit detection or demodulation methods
- G11B20/10287—Improvement or modification of read or write signals bit detection or demodulation methods using probabilistic methods, e.g. maximum likelihood detectors
- G11B20/10296—Improvement or modification of read or write signals bit detection or demodulation methods using probabilistic methods, e.g. maximum likelihood detectors using the Viterbi algorithm
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- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
- Error Detection And Correction (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 記録媒体の記録密度に応じて、最適な合成ブ
ランチメトリックを生成してビタビ復号を行うことによ
り、良好な誤り率でデータを復号できるデータ検出回路
を提供する。 【解決手段】 ブランチメトリック演算器６，７は、異
なるパーシャルレスポンス特性に対応する２つのデータ
列６Ｓ，７Ｓから、ブランチメトリック８Ｓ，９Ｓを生
成する。乗算器１３，１４は、ブランチメトリック８
Ｓ，９Ｓに係数を乗算して重み付けを行う。合成器１０
は、重み付けられたブランチメトリックを加算して合成
ブランチメトリックを生成する。ＡＣＳ回路１１及びデ
ータ復号部１２は、その合成ブランチメトリックに基づ
いてビタビ復号を行う。
ランチメトリックを生成してビタビ復号を行うことによ
り、良好な誤り率でデータを復号できるデータ検出回路
を提供する。 【解決手段】 ブランチメトリック演算器６，７は、異
なるパーシャルレスポンス特性に対応する２つのデータ
列６Ｓ，７Ｓから、ブランチメトリック８Ｓ，９Ｓを生
成する。乗算器１３，１４は、ブランチメトリック８
Ｓ，９Ｓに係数を乗算して重み付けを行う。合成器１０
は、重み付けられたブランチメトリックを加算して合成
ブランチメトリックを生成する。ＡＣＳ回路１１及びデ
ータ復号部１２は、その合成ブランチメトリックに基づ
いてビタビ復号を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、光ディスクなどに
記録されているデータをビタビ復号するデータ検出回路
に関し、特に、低データ誤り率で復号することのできる
データ検出回路に関する。
記録されているデータをビタビ復号するデータ検出回路
に関し、特に、低データ誤り率で復号することのできる
データ検出回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から大容量の情報記録媒体として光
ディスクが使用されている。この光ディスクをより大容
量化するためには、情報をより高密度記録し再生する技
術が必要である。
ディスクが使用されている。この光ディスクをより大容
量化するためには、情報をより高密度記録し再生する技
術が必要である。
【０００３】本願出願人は、先に、高密度記録による符
号間干渉のために、ＳＮ比が低下した再生信号や、ノイ
ズが多いためＳＮ比が低下した再生信号から、データを
良好なデータ誤り率で復号することが可能なデータ検出
回路を提案した（出願番号：特願平７−２８１５１９
号、出願日：平成７年１０月３０日、発明の名称：デー
タ検出回路）。このデータ検出回路では、位相の異なる
サンプリング点において再生信号が量子化され、その量
子化データから複数のブランチメトリックが生成され
る。そして、その複数のブランチメトリックを合成した
合成ブランチメトリックを用いてビタビ復号が行われ
る。
号間干渉のために、ＳＮ比が低下した再生信号や、ノイ
ズが多いためＳＮ比が低下した再生信号から、データを
良好なデータ誤り率で復号することが可能なデータ検出
回路を提案した（出願番号：特願平７−２８１５１９
号、出願日：平成７年１０月３０日、発明の名称：デー
タ検出回路）。このデータ検出回路では、位相の異なる
サンプリング点において再生信号が量子化され、その量
子化データから複数のブランチメトリックが生成され
る。そして、その複数のブランチメトリックを合成した
合成ブランチメトリックを用いてビタビ復号が行われ
る。
【０００４】図６は、上記データ検出回路の一構成例を
示すブロック図である。図６において記録媒体１に記録
されているデータは光ピックアップ２により電気信号に
変換される。そして、その電気信号はＰＬＬ回路を応用
したクロック抽出部３に入力される。クロック抽出部３
からは、再生信号に同期したチャネルクロックＣ１と、
再生信号に同期したチャネルクロックＣ１の２倍周波数
のクロックＣ２が出力される。ＡＤ変換器４は、このク
ロックＣ２のタイミングで再生信号を量子化する。一
方、データ分別器５はクロック抽出部３から出力される
チャネルクロックＣ１，Ｃ２のタイミングを用いて量子
化データを交互に振り分けて２つのデータ列５Ｓ，５
Ｓ’として出力する。２つのデータ列５Ｓ，５Ｓ’はそ
れぞれ等化器６，等化器７に入力され、それぞれ所望の
ＰＲ（パーシャルレスポンス）特性に等化される。等化
器６，等化器７の出力６Ｓ，７Ｓはブランチメトリック
演算器８，ブランチメトリック演算器９に入力され、そ
れぞれのＰＲ特性に対応した期待値を用いてブランチメ
トリックが演算される。そして、それぞれのブランチメ
トリックは合成器１０によって加算され、１つの合成ブ
ランチメトリックに合成される。その後、ＡＣＳ回路１
１に入力されて生き残りパスが決定される。ＡＣＳ回路
１１は生き残りパスがどの状態遷移であったかという情
報を出力し、この出力はデータ復号部１２に入力され
て、データの復号が行われる。
示すブロック図である。図６において記録媒体１に記録
されているデータは光ピックアップ２により電気信号に
変換される。そして、その電気信号はＰＬＬ回路を応用
したクロック抽出部３に入力される。クロック抽出部３
からは、再生信号に同期したチャネルクロックＣ１と、
再生信号に同期したチャネルクロックＣ１の２倍周波数
のクロックＣ２が出力される。ＡＤ変換器４は、このク
ロックＣ２のタイミングで再生信号を量子化する。一
方、データ分別器５はクロック抽出部３から出力される
チャネルクロックＣ１，Ｃ２のタイミングを用いて量子
化データを交互に振り分けて２つのデータ列５Ｓ，５
Ｓ’として出力する。２つのデータ列５Ｓ，５Ｓ’はそ
れぞれ等化器６，等化器７に入力され、それぞれ所望の
ＰＲ（パーシャルレスポンス）特性に等化される。等化
器６，等化器７の出力６Ｓ，７Ｓはブランチメトリック
演算器８，ブランチメトリック演算器９に入力され、そ
れぞれのＰＲ特性に対応した期待値を用いてブランチメ
トリックが演算される。そして、それぞれのブランチメ
トリックは合成器１０によって加算され、１つの合成ブ
ランチメトリックに合成される。その後、ＡＣＳ回路１
１に入力されて生き残りパスが決定される。ＡＣＳ回路
１１は生き残りパスがどの状態遷移であったかという情
報を出力し、この出力はデータ復号部１２に入力され
て、データの復号が行われる。
【０００５】以上のような構成で、位相の異なるサンプ
リング点において量子化した２つのデータ列を合成して
ビタビ復号を行うことにより、間違ったパスを最尤パス
として選んでしまう確率が小さくなるので、復号結果の
データ誤りが少なくなる。
リング点において量子化した２つのデータ列を合成して
ビタビ復号を行うことにより、間違ったパスを最尤パス
として選んでしまう確率が小さくなるので、復号結果の
データ誤りが少なくなる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、本願出
願人が先に提案した上記データ検出回路では、記録媒体
に記録されたデータの記録密度によっては、最適な合成
ブランチメトリックが生成されないという問題を有して
いる。
願人が先に提案した上記データ検出回路では、記録媒体
に記録されたデータの記録密度によっては、最適な合成
ブランチメトリックが生成されないという問題を有して
いる。
【０００７】つまり、一方のデータ列５Ｓを等化器６，
ブランチメトリック演算器８，ＡＣＳ回路１１，データ
復号部１２を用いて復号した場合のデータ誤り率と、他
方のデータ列５Ｓ’を等化器７，ブランチメトリック演
算器９，ＡＣＳ回路１１，データ復号部１２を用いて復
号した場合のデータ誤り率とが等しい場合には、ブラン
チメトリックの和を算出して合成ブランチメトリックを
生成すれば、最小の誤り率が得られることになるが、一
方の誤り率が他方の誤り率に比べ劣る場合には、最小の
誤り率が得られない。
ブランチメトリック演算器８，ＡＣＳ回路１１，データ
復号部１２を用いて復号した場合のデータ誤り率と、他
方のデータ列５Ｓ’を等化器７，ブランチメトリック演
算器９，ＡＣＳ回路１１，データ復号部１２を用いて復
号した場合のデータ誤り率とが等しい場合には、ブラン
チメトリックの和を算出して合成ブランチメトリックを
生成すれば、最小の誤り率が得られることになるが、一
方の誤り率が他方の誤り率に比べ劣る場合には、最小の
誤り率が得られない。
【０００８】このような誤り率の不一致は、例えば記録
媒体の記録密度が増大して再生信号の符号間干渉が大き
くなったときに、状態数の少ないパーシャルレスポンス
特性に対応するブランチメトリックからのデータ誤り率
が増大すること等に起因する。
媒体の記録密度が増大して再生信号の符号間干渉が大き
くなったときに、状態数の少ないパーシャルレスポンス
特性に対応するブランチメトリックからのデータ誤り率
が増大すること等に起因する。
【０００９】本発明は、上記従来の問題点を解決するた
めになされたもので、その目的はそれぞれ異なるパーシ
ャルレスポンス特性を持った複数の量子化データ列か
ら、光ディスク等の記録媒体の記録密度に応じた最適な
合成ブランチメトリックを生成しビタビ復号を行うこと
により、良好な誤り率でデータを復号できるデータ検出
回路を提供することにある。
めになされたもので、その目的はそれぞれ異なるパーシ
ャルレスポンス特性を持った複数の量子化データ列か
ら、光ディスク等の記録媒体の記録密度に応じた最適な
合成ブランチメトリックを生成しビタビ復号を行うこと
により、良好な誤り率でデータを復号できるデータ検出
回路を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の請求項１に記載のデータ検出回路は、記
録媒体から読み取った再生信号を、ビタビ復号により復
号して、データを検出するデータ検出回路において、再
生信号を位相の異なるサンプリング点で量子化するとと
もに等化して、それぞれ異なるパーシャルレスポンス特
性を持った複数の量子化データ列を生成するデータ列生
成手段と、各量子化データ列から、対応するパーシャル
レスポンス特性に応じた割合の重み付けを施したブラン
チメトリックを生成するブランチメトリック生成手段
と、その重み付けを施した各ブランチメトリックを加算
して合成ブランチメトリックを生成する加算手段と、そ
の合成ブランチメトリックに基づいて、ビタビ復号を行
うデータ復号手段とを備えてなるものである。
めに、本発明の請求項１に記載のデータ検出回路は、記
録媒体から読み取った再生信号を、ビタビ復号により復
号して、データを検出するデータ検出回路において、再
生信号を位相の異なるサンプリング点で量子化するとと
もに等化して、それぞれ異なるパーシャルレスポンス特
性を持った複数の量子化データ列を生成するデータ列生
成手段と、各量子化データ列から、対応するパーシャル
レスポンス特性に応じた割合の重み付けを施したブラン
チメトリックを生成するブランチメトリック生成手段
と、その重み付けを施した各ブランチメトリックを加算
して合成ブランチメトリックを生成する加算手段と、そ
の合成ブランチメトリックに基づいて、ビタビ復号を行
うデータ復号手段とを備えてなるものである。
【００１１】上記構成によれば、複数の量子化データ列
をそれぞれ単独でビタビ復号した場合のデータ誤り率が
低いものほど、その割合を大きくしてブランチメトリッ
クを合成することができる。よって、最適な合成ブラン
チメトリックを生成し、ビタビ復号を行うので、誤り率
の低いデータ検出を行うことができる。
をそれぞれ単独でビタビ復号した場合のデータ誤り率が
低いものほど、その割合を大きくしてブランチメトリッ
クを合成することができる。よって、最適な合成ブラン
チメトリックを生成し、ビタビ復号を行うので、誤り率
の低いデータ検出を行うことができる。
【００１２】請求項２に記載のデータ検出回路は、請求
項１に記載のデータ検出回路において、ブランチメトリ
ック生成手段が、重み付けを施すための乗算器を有して
なるものである。
項１に記載のデータ検出回路において、ブランチメトリ
ック生成手段が、重み付けを施すための乗算器を有して
なるものである。
【００１３】上記構成によれば、乗算器によって重み付
けがなされるので、請求項１に記載のデータ検出回路を
容易に構成することが可能となる。
けがなされるので、請求項１に記載のデータ検出回路を
容易に構成することが可能となる。
【００１４】請求項３に記載のデータ検出回路は、請求
項１または請求項２に記載のデータ検出回路において、
記録媒体の記録密度に応じて、重み付けの割合を変化さ
せる第１の重み付け可変手段を備えてなるものである。
項１または請求項２に記載のデータ検出回路において、
記録媒体の記録密度に応じて、重み付けの割合を変化さ
せる第１の重み付け可変手段を備えてなるものである。
【００１５】請求項４に記載のデータ検出回路は、請求
項１乃至請求項３のいずれかに記載のデータ検出回路に
おいて、再生信号を読み出した記録媒体上の位置に応じ
て、重み付け割合を変化させる第２の重み付け可変手段
を備えてなるものである。
項１乃至請求項３のいずれかに記載のデータ検出回路に
おいて、再生信号を読み出した記録媒体上の位置に応じ
て、重み付け割合を変化させる第２の重み付け可変手段
を備えてなるものである。
【００１６】上記の請求項３，請求項４に記載の構成に
よれば、データの記録密度に応じて、重み付けの割合を
変えるので、例えば記録密度の異なる複数種類の光ディ
スクや、半径位置によって記録密度の異なる光ディスク
から、低い誤り率でデータ検出を行うことができる。
よれば、データの記録密度に応じて、重み付けの割合を
変えるので、例えば記録密度の異なる複数種類の光ディ
スクや、半径位置によって記録密度の異なる光ディスク
から、低い誤り率でデータ検出を行うことができる。
【００１７】
〔第１の実施の形態〕以下に、本実施の形態について図
面を参照して説明するが、図６と同一部分については同
一符号を付し、説明を簡略化する。
面を参照して説明するが、図６と同一部分については同
一符号を付し、説明を簡略化する。
【００１８】図１は、本発明のデータ検出回路の一構成
例を示すブロック図である。
例を示すブロック図である。
【００１９】図１において、光ディスク１に記録されて
いるデータは光ピックアップ２により電気信号に変換さ
れる。そして、その電気信号はＰＬＬ回路を応用したク
ロック抽出部３に入力され、そこで、再生信号に同期し
たチャネルクロックＣ１と、再生信号に同期したチャネ
ルクロックＣ１の２倍周波数のクロックＣ２が生成され
る。ＡＤ変換器４は、クッロク抽出部３から出力された
クロックＣ２のタイミングで再生信号を量子化する。一
方、データ分別器５はクロック抽出部３から出力された
チャネルクロックＣ１，Ｃ２の２つのタイミングを用い
て量子化データを交互に振り分けて２つのデータ列５
Ｓ，５Ｓ’として出力する。２つのデータ列５Ｓ，５
Ｓ’はそれぞれ等化器６，等化器７に入力され、等化器
６においてＰＲ（１，２，１）特性に等化され、等化器
７においてＰＲ（１，１）特性に等化される。等化器
６，等化器７の出力６Ｓ，７Ｓはブランチメトリック演
算器８，ブランチメトリック演算器９に入力され、それ
ぞれのＰＲ特性に対応した期待値を用いてブランチメト
リック８Ｓ，９Ｓが演算される。
いるデータは光ピックアップ２により電気信号に変換さ
れる。そして、その電気信号はＰＬＬ回路を応用したク
ロック抽出部３に入力され、そこで、再生信号に同期し
たチャネルクロックＣ１と、再生信号に同期したチャネ
ルクロックＣ１の２倍周波数のクロックＣ２が生成され
る。ＡＤ変換器４は、クッロク抽出部３から出力された
クロックＣ２のタイミングで再生信号を量子化する。一
方、データ分別器５はクロック抽出部３から出力された
チャネルクロックＣ１，Ｃ２の２つのタイミングを用い
て量子化データを交互に振り分けて２つのデータ列５
Ｓ，５Ｓ’として出力する。２つのデータ列５Ｓ，５
Ｓ’はそれぞれ等化器６，等化器７に入力され、等化器
６においてＰＲ（１，２，１）特性に等化され、等化器
７においてＰＲ（１，１）特性に等化される。等化器
６，等化器７の出力６Ｓ，７Ｓはブランチメトリック演
算器８，ブランチメトリック演算器９に入力され、それ
ぞれのＰＲ特性に対応した期待値を用いてブランチメト
リック８Ｓ，９Ｓが演算される。
【００２０】ブランチメトリック８Ｓ，９Ｓは、それぞ
れ乗算器１３，１４に入力され、それぞれに所定の係数
が乗算される。係数倍（重み付け）されたブランチメト
リックは合成器１０によって加算され、１つの合成ブラ
ンチメトリックとなる。その後、ＡＣＳ回路１１に入力
されて生き残りパスが決定される。ＡＣＳ回路１１は生
き残りパスがどの状態遷移であったかという情報を出力
し、この出力はデータ復号部１２に入力されて、データ
の復号が行われる。
れ乗算器１３，１４に入力され、それぞれに所定の係数
が乗算される。係数倍（重み付け）されたブランチメト
リックは合成器１０によって加算され、１つの合成ブラ
ンチメトリックとなる。その後、ＡＣＳ回路１１に入力
されて生き残りパスが決定される。ＡＣＳ回路１１は生
き残りパスがどの状態遷移であったかという情報を出力
し、この出力はデータ復号部１２に入力されて、データ
の復号が行われる。
【００２１】尚、上記の構成において、クロック抽出部
３，ＡＤ変換器４，データ分別器５，等化器６，７が請
求項におけるデータ列生成手段を構成しており、ブラン
チメトリック演算器８，９及び乗算器１３，１４が請求
項におけるブランチメトリック生成手段を構成してい
る。また、合成器１０が請求項における加算手段を構成
している。更に、ＡＣＳ回路１１及びデータ復号部１２
が請求項におけるデータ復号手段を構成している。
３，ＡＤ変換器４，データ分別器５，等化器６，７が請
求項におけるデータ列生成手段を構成しており、ブラン
チメトリック演算器８，９及び乗算器１３，１４が請求
項におけるブランチメトリック生成手段を構成してい
る。また、合成器１０が請求項における加算手段を構成
している。更に、ＡＣＳ回路１１及びデータ復号部１２
が請求項におけるデータ復号手段を構成している。
【００２２】次に、図２乃至図４の計算機シミュレーシ
ョンの結果を用いて、乗算器１３，１４において重み付
けのために乗算される係数について説明する。
ョンの結果を用いて、乗算器１３，１４において重み付
けのために乗算される係数について説明する。
【００２３】図２は、規格化線密度が０．２５で一定の
ノイズレベルにおいて、乗算器１３，乗算器１４の重み
付け係数を変化させて無変調記録データを検出した場合
の誤り率（バイトエラーレート）を示す図である。ここ
で、規格化線密度とは、データ１ビット当たり長さを、
光ピックアップのビームスポット径で割ったもので、数
値が小さいほど記録密度が高いことを表す。
ノイズレベルにおいて、乗算器１３，乗算器１４の重み
付け係数を変化させて無変調記録データを検出した場合
の誤り率（バイトエラーレート）を示す図である。ここ
で、規格化線密度とは、データ１ビット当たり長さを、
光ピックアップのビームスポット径で割ったもので、数
値が小さいほど記録密度が高いことを表す。
【００２４】図２の横軸は、ＰＲ（１，２，１）等化さ
れたデータ列６Ｓのブランチメトリック８Ｓに重み付け
る乗算器１３の係数と、ＰＲ（１，１）等化されたデー
タ列７Ｓのブランチメトリック９Ｓに重み付ける乗算器
１４の係数との比（（乗算器１３の係数）÷（乗算器１
４の係数））である。
れたデータ列６Ｓのブランチメトリック８Ｓに重み付け
る乗算器１３の係数と、ＰＲ（１，１）等化されたデー
タ列７Ｓのブランチメトリック９Ｓに重み付ける乗算器
１４の係数との比（（乗算器１３の係数）÷（乗算器１
４の係数））である。
【００２５】係数比＝１の場合は、ブランチメトリック
演算結果８Ｓと、ブランチメトリック演算結果９Ｓに同
じ係数を乗算しており、乗算器１３，１４が無いのと同
じ場合である（つまり、本願出願人が先に提案した、図
６に示したデータ検出回路と同一の場合である）。ま
た、係数比＝５は、乗算器１３の係数が乗算器１４の係
数に対して５倍である場合を示している。
演算結果８Ｓと、ブランチメトリック演算結果９Ｓに同
じ係数を乗算しており、乗算器１３，１４が無いのと同
じ場合である（つまり、本願出願人が先に提案した、図
６に示したデータ検出回路と同一の場合である）。ま
た、係数比＝５は、乗算器１３の係数が乗算器１４の係
数に対して５倍である場合を示している。
【００２６】図２から分かるように、係数比が２．５〜
３において、誤り率が最も小さくなっている。このた
め、乗算器１３の係数が、乗算器１４の係数に対して、
２．５倍から３倍の値となるように予め設定しておくこ
とが望ましい。これによって、データ誤り率を、乗算器
１３，１４を用いない係数比１の場合の２．１×１０-3
よりも約１桁低い３．３×１０-4に改善することができ
る。
３において、誤り率が最も小さくなっている。このた
め、乗算器１３の係数が、乗算器１４の係数に対して、
２．５倍から３倍の値となるように予め設定しておくこ
とが望ましい。これによって、データ誤り率を、乗算器
１３，１４を用いない係数比１の場合の２．１×１０-3
よりも約１桁低い３．３×１０-4に改善することができ
る。
【００２７】ここで、乗算器１３の係数に２．５〜３の
値を設定し、乗算器１４の係数を１とするのであれば、
乗算器１４は無くても良い。しかしながら、一般に乗算
器の係数は整数のほうが回路が簡単となるので、例えば
係数比が２．５の場合には、乗算器１３の係数を５、乗
算器１４の係数を２としたほうが容易に乗算器を構成す
ることができる。
値を設定し、乗算器１４の係数を１とするのであれば、
乗算器１４は無くても良い。しかしながら、一般に乗算
器の係数は整数のほうが回路が簡単となるので、例えば
係数比が２．５の場合には、乗算器１３の係数を５、乗
算器１４の係数を２としたほうが容易に乗算器を構成す
ることができる。
【００２８】図３は、規格化線密度（横軸）を変化させ
た場合における検出データの誤り率の乗算器１３，乗算
器１４の係数比（縦軸）依存性を示す図である。規格化
線密度が低くなる（記録密度が高くなる）ほど最適な係
数比は大きくなっており、高密度なデータを検出する場
合には、乗算器１３の係数を、乗算器１４の係数に対し
て大きくする必要があることが分かる。
た場合における検出データの誤り率の乗算器１３，乗算
器１４の係数比（縦軸）依存性を示す図である。規格化
線密度が低くなる（記録密度が高くなる）ほど最適な係
数比は大きくなっており、高密度なデータを検出する場
合には、乗算器１３の係数を、乗算器１４の係数に対し
て大きくする必要があることが分かる。
【００２９】これは、記録密度が高くなるほど再生信号
の符号間干渉が大きくなり、その信号波形がＰＲ（１，
１）特性から外れて行くために、ＰＲ（１，１）特性に
等化したデータ列７Ｓを用いて単独でデータ復号したと
きのデータ誤り率が、ＰＲ（１，２，１）特性に等化し
たデータ列６Ｓを用いて単独でデータ復号したときのデ
ータ誤り率に比べて高くなるためである。
の符号間干渉が大きくなり、その信号波形がＰＲ（１，
１）特性から外れて行くために、ＰＲ（１，１）特性に
等化したデータ列７Ｓを用いて単独でデータ復号したと
きのデータ誤り率が、ＰＲ（１，２，１）特性に等化し
たデータ列６Ｓを用いて単独でデータ復号したときのデ
ータ誤り率に比べて高くなるためである。
【００３０】図４は、規格化線密度と１×１０-4のデー
タ誤り率が得られる再生信号のＳ／Ｎの関係を表す図で
ある。ここでは、縦軸にＳ／Ｎ，横軸に規格化線密度を
とっている。図４における実線は、各規格化線密度にお
いて係数比が最適となるように、つまり図３で示した最
適係数比となるように、乗算器１３と乗算器１４の係数
を設定したときの結果である。破線は、係数比が１、つ
まり乗算器１３と乗算器１４を用いない場合の結果であ
る。
タ誤り率が得られる再生信号のＳ／Ｎの関係を表す図で
ある。ここでは、縦軸にＳ／Ｎ，横軸に規格化線密度を
とっている。図４における実線は、各規格化線密度にお
いて係数比が最適となるように、つまり図３で示した最
適係数比となるように、乗算器１３と乗算器１４の係数
を設定したときの結果である。破線は、係数比が１、つ
まり乗算器１３と乗算器１４を用いない場合の結果であ
る。
【００３１】この図に示すように最適な係数比を用いる
ことにより、従来に比べて再生信号のＳ／Ｎが低くて
も、データ誤り率１×１０-4が得られている。特に、規
格化線密度０．２においては、再生信号のＳ／Ｎが３
［ｄＢ］程度低下しても、従来と同じ誤り率でデータを
検出できる。
ことにより、従来に比べて再生信号のＳ／Ｎが低くて
も、データ誤り率１×１０-4が得られている。特に、規
格化線密度０．２においては、再生信号のＳ／Ｎが３
［ｄＢ］程度低下しても、従来と同じ誤り率でデータを
検出できる。
【００３２】このように、再生する光ディスクの記録密
度に応じて、乗算器１３と乗算器１４の係数の値を予め
設定しておくことにより、低い誤り率でデータ検出を行
うことができる。また、再生信号のＳ／Ｎが低下した場
合にもデータ検出能力が向上する。
度に応じて、乗算器１３と乗算器１４の係数の値を予め
設定しておくことにより、低い誤り率でデータ検出を行
うことができる。また、再生信号のＳ／Ｎが低下した場
合にもデータ検出能力が向上する。
【００３３】尚、この実施の形態では、乗算器をブラン
チメトリック演算器の後段に配置しているが、ブランチ
メトリック演算器より前段に配置し、それぞれのデータ
列に重み付けを行っても良い。だだし、ブランチメトリ
ック演算器より前段で重み付けを行う場合には、その重
み付けに対応して、ブランチメトリック演算を行う際の
期待値も変更する必要があるので若干複雑となる。
チメトリック演算器の後段に配置しているが、ブランチ
メトリック演算器より前段に配置し、それぞれのデータ
列に重み付けを行っても良い。だだし、ブランチメトリ
ック演算器より前段で重み付けを行う場合には、その重
み付けに対応して、ブランチメトリック演算を行う際の
期待値も変更する必要があるので若干複雑となる。
【００３４】〔第２の実施の形態〕次に、第２の実施の
形態のデータ検出回路について、図５を用いて説明す
る。
形態のデータ検出回路について、図５を用いて説明す
る。
【００３５】図５のデータ検出回路は、図１の構成に加
えて、乗算器１３と乗算器１４の係数を変化させる係数
可変器（請求項における第１の重み付け可変手段及び第
２の重み付け可変手段）１５を備えたものである。尚、
ここでは、図１と同一部分については同一符号を付し、
説明を省略する。
えて、乗算器１３と乗算器１４の係数を変化させる係数
可変器（請求項における第１の重み付け可変手段及び第
２の重み付け可変手段）１５を備えたものである。尚、
ここでは、図１と同一部分については同一符号を付し、
説明を省略する。
【００３６】上記第１の実施の形態で説明したように、
乗算器１３と乗算器１４でそれぞれ乗算される係数の最
適な値は、データの記録密度によって異なっている。と
ころが、光ディスクには、コンピュータ用光磁気ディス
クやＤＶＤなど多くの種類の光ディスクがある。これら
の光ディスクは種類によって記録密度が異なっており、
また、同一の光ディスクでも半径位置によって記録密度
が異なっているものもある。そこで、係数可変器１５
は、データの記録密度を表す信号１５Ｓに基づいて、最
も適した係数の値Ｋ１と値Ｋ２とを、それぞれ乗算器１
３，１４に設定する。
乗算器１３と乗算器１４でそれぞれ乗算される係数の最
適な値は、データの記録密度によって異なっている。と
ころが、光ディスクには、コンピュータ用光磁気ディス
クやＤＶＤなど多くの種類の光ディスクがある。これら
の光ディスクは種類によって記録密度が異なっており、
また、同一の光ディスクでも半径位置によって記録密度
が異なっているものもある。そこで、係数可変器１５
は、データの記録密度を表す信号１５Ｓに基づいて、最
も適した係数の値Ｋ１と値Ｋ２とを、それぞれ乗算器１
３，１４に設定する。
【００３７】具体的には、図示しない検出器（例えば、
ディスク厚み検出器やディスク反射率検出器）によって
光ディスクの種類が判別され、また、図示しない検出器
（例えば、トラック位置検出器）によって光ディスクの
どの位置から再生されているかが判別されて、データの
記録密度を表す情報信号１５ＳがＣＰＵ１６に入力され
る。ＣＰＵ１６は信号１５Ｓに基づいて最適な係数値を
ＲＯＭ１７から読み出す。ＲＯＭ１７には、予め、図３
に示したようなデータの記録密度と最適係数比との関係
に基づいた最適係数値Ｋ１，Ｋ２が記憶されている。Ｃ
ＰＵ１６は、ＲＯＭ１７から読み出した乗算器１３の最
適係数値Ｋ１をラッチ回路１８を介して乗算器１３に設
定するとともに、ＲＯＭ１７から読み出した乗算器１４
の最適係数値Ｋ２をラッチ回路１９を介して乗算器１４
に設定する。
ディスク厚み検出器やディスク反射率検出器）によって
光ディスクの種類が判別され、また、図示しない検出器
（例えば、トラック位置検出器）によって光ディスクの
どの位置から再生されているかが判別されて、データの
記録密度を表す情報信号１５ＳがＣＰＵ１６に入力され
る。ＣＰＵ１６は信号１５Ｓに基づいて最適な係数値を
ＲＯＭ１７から読み出す。ＲＯＭ１７には、予め、図３
に示したようなデータの記録密度と最適係数比との関係
に基づいた最適係数値Ｋ１，Ｋ２が記憶されている。Ｃ
ＰＵ１６は、ＲＯＭ１７から読み出した乗算器１３の最
適係数値Ｋ１をラッチ回路１８を介して乗算器１３に設
定するとともに、ＲＯＭ１７から読み出した乗算器１４
の最適係数値Ｋ２をラッチ回路１９を介して乗算器１４
に設定する。
【００３８】このような乗算器１３，１４の係数の設定
が、光ディスクが変わるたび、あるいは光ディスク上の
再生位置が変わるたびに行われる。
が、光ディスクが変わるたび、あるいは光ディスク上の
再生位置が変わるたびに行われる。
【００３９】以上のように、本実施の形態のデータ検出
回路では、乗算器１３，１４の係数が、データの記録密
度に応じて常に最適な値に変更されるので、より低い誤
り率でデータの検出ができる。
回路では、乗算器１３，１４の係数が、データの記録密
度に応じて常に最適な値に変更されるので、より低い誤
り率でデータの検出ができる。
【００４０】尚、係数可変器１５は、上記構成に限定す
るものではないが、ＣＰＵを用いることで簡単に実現で
きる。もちろん、このＣＰＵは光ディスク装置の制御に
用いられるＣＰＵを兼用するのが一般的である。
るものではないが、ＣＰＵを用いることで簡単に実現で
きる。もちろん、このＣＰＵは光ディスク装置の制御に
用いられるＣＰＵを兼用するのが一般的である。
【００４１】
【発明の効果】以上のように、本発明のデータ検出回路
は、各量子化データ列に重み付けを行うため、最適な合
成ブランチメトリックを生成して、ビタビ復号を行うこ
とができる。したがって、誤り率の低いデータ検出を行
うことが可能となる。
は、各量子化データ列に重み付けを行うため、最適な合
成ブランチメトリックを生成して、ビタビ復号を行うこ
とができる。したがって、誤り率の低いデータ検出を行
うことが可能となる。
【００４２】また、この重み付けを乗算器により行うこ
とで、データ検出回路の構成を簡略化することができ
る。
とで、データ検出回路の構成を簡略化することができ
る。
【００４３】さらに、重み付けの割合を、記録媒体の種
類及び／または記録媒体上の再生位置に応じて変化させ
ることにより、データの記録密度が変化しても、誤り率
の低いデータ検出を行うことが可能となる。
類及び／または記録媒体上の再生位置に応じて変化させ
ることにより、データの記録密度が変化しても、誤り率
の低いデータ検出を行うことが可能となる。
【図１】本発明の第１の実施の形態のデータ検出回路の
一構成例を示すブロック図である。
一構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の乗算器１３，１４の係数比と、データ誤
り率との関係を、計算機シュミレーションで求めた結果
を示す図である。
り率との関係を、計算機シュミレーションで求めた結果
を示す図である。
【図３】規格化線密度と図１の乗算器１３，１４の最適
係数比との関係を、計算機シュミレーションで求めた結
果を示す図である。
係数比との関係を、計算機シュミレーションで求めた結
果を示す図である。
【図４】規格化線密度と、データ誤り率１×１０-4が得
られる再生信号のＳ／Ｎとの関係を、計算機シュミレー
ションで求めた結果を示す図である。
られる再生信号のＳ／Ｎとの関係を、計算機シュミレー
ションで求めた結果を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態のデータ検出回路の
一構成例を示すブロック図である。
一構成例を示すブロック図である。
【図６】本願出願人が先に提案したデータ検出回路の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
５ データ分別器 ６，７ 等化器 ８，９ ブランチメトリック演算器 １０ 合成器 １３，１４ 乗算器 １５ 係数可変器
Claims (4)
- 【請求項１】 記録媒体から読み取った再生信号を、ビ
タビ復号により復号して、データを検出するデータ検出
回路において、 前記再生信号を位相の異なるサンプリング点で量子化す
るとともに等化して、それぞれ異なるパーシャルレスポ
ンス特性を持った複数の量子化データ列を生成するデー
タ列生成手段と、 各量子化データ列から、対応するパーシャルレスポンス
特性に応じた割合の重み付けを施したブランチメトリッ
クを生成するブランチメトリック生成手段と、前記重み
付けを施した各ブランチメトリックを加算して合成ブラ
ンチメトリックを生成する加算手段と、 前記合成ブランチメトリックに基づいて、ビタビ復号を
行うデータ復号手段と、を備えてなることを特徴とする
データ検出回路。 - 【請求項２】 請求項１に記載のデータ検出回路におい
て、 前記ブランチメトリック生成手段は、前記重み付けを施
すための乗算器を有してなることを特徴とするデータ検
出回路。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載のデータ
検出回路において、 前記記録媒体の記録密度に応じて、前記重み付けの割合
を変化させる第１の重み付け可変手段を備えてなること
を特徴とするデータ検出回路。 - 【請求項４】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
のデータ検出回路において、 前記再生信号を読み出した前記記録媒体上の位置に応じ
て、前記重み付けの割合を変化させる第２の重み付け可
変手段を備えてなることを特徴とするデータ検出回路。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16419196A JPH1011913A (ja) | 1996-06-25 | 1996-06-25 | データ検出回路 |
| US08/740,308 US5729517A (en) | 1995-10-30 | 1996-10-28 | Data detecting circuit |
| DE19644808A DE19644808C1 (de) | 1995-10-30 | 1996-10-28 | Datenerfassungsschaltung |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16419196A JPH1011913A (ja) | 1996-06-25 | 1996-06-25 | データ検出回路 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1011913A true JPH1011913A (ja) | 1998-01-16 |
Family
ID=15788422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16419196A Pending JPH1011913A (ja) | 1995-10-30 | 1996-06-25 | データ検出回路 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1011913A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011227970A (ja) * | 2010-04-21 | 2011-11-10 | Toshiba Corp | 信号処理装置、信号処理方法及び信号再生装置 |
-
1996
- 1996-06-25 JP JP16419196A patent/JPH1011913A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011227970A (ja) * | 2010-04-21 | 2011-11-10 | Toshiba Corp | 信号処理装置、信号処理方法及び信号再生装置 |
| US8291304B2 (en) | 2010-04-21 | 2012-10-16 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Signal processing device, signal processing method, and signal reproducing apparatus |
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