KR20070012849A - 순차 진폭 마진（ｓａｍ）을 기반으로 한 비터비 디코딩품질 표시자 - Google Patents

순차 진폭 마진（ｓａｍ）을 기반으로 한 비터비 디코딩품질 표시자 Download PDF

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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

트렐리스 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 시스템은, 생존 경로와 관련된 경로 메트릭 차이를 계산하는 경로 메트릭 프로세서(105), 경로 메트릭 차이의 분포를 판정하는 측정 분포 프로세서(107), 측정 경로 메트릭 분포의 규정된 범위에서 가우스 분포를 근사화하는 분석 분포 프로세서(109), 및 0 미만의 경로 메트릭 차이 범위에서의 가우스 분포의 적분으로서 추정된 비트 오류율을 판정하는 품질 표시자 프로세서를 포함한다. BER 추정값의 정확성은 특히, 근사 범위로부터 왜곡 부분을 제거함으로써 높은 오류율로 개선된다.
경로 메트릭, 판독 장치, 가우스 분포, 비트 오류율

Description

순차 진폭 마진（ＳＡＭ）을 기반으로 한 비터비 디코딩 품질 표시자{VITERBI DECODING QUALITY INDICATOR BASED ON SEQUENCED AMPLITUDE MARGIN(SAM)}
본 발명은 디코딩 신호에 대한 품질 표시자(quality indicator)를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히(그러나, 전적인 것은 아님) 광 디스크와 같은 저장 매체로부터 판독하는 판독 장치에 대한 품질 표시자에 관한 것이다.
최근, 예컨대 음성 영상 콘텐츠의 디지털 배포 및 통신의 사용이 상당히 증가해왔다. 또한, 분리형 또는 고정 저장 수단에 디지털 데이터를 저장하는 것의 중요성이 증가해왔다. 예컨대, 다수의 개인용 컴퓨터 또는 디지털 소비자 장치의 인기가 증가함으로써, 하드 디스크 또는 CD(Compact Disc) 및 DVD(Digital Versatile Disc) 레코더 및 플레이어와 같은 저장 장치에 대해 거대한 시장을 형성하는 결과가 나타났다. 또 다른 예로서, 디지털 전송은, 예컨대 TV 신호의 브로드캐스트와 같은 많은 응용에 있어 아날로그 전송을 대체해 왔으며 또는 현재 대체해가고 있다.
보편적으로 디지털 신호는 순방향 오류 정정 코딩을 사용하여 인코딩되어, 예컨대 저장 매체로부터 판독할 때의 판독 오류 또는 통신 채널 내의 잡음에 의해 발생되는 오류의 수를 감소시킨다. 예컨대, 해밍 코드(Hamming code)와 같은 블록 코드, 또는 비터비 코드(Viterbi code)와 같은 콘볼루션 코드가 종종 디지털 신호를 인코딩하는데 사용되어 향상된 오류 성능을 제공한다.
다수의 응용에 있어서, 디코딩 신호의 품질에 대한 표시를 판정하는 것이 중요하다. 예컨대, 광 디스크 시스템 분야에서는, 생성된 디코딩 비트 스트림의 신뢰도를 나타내는 성능 또는 품질 표시자가 중요하다. 특히, 품질 표시자는 광 디스크 시스템을 제어하는데 사용될 수도 있다. 예컨대, 품질 표시자가 저하된 품질을 나타냄에 따라, 광 디스크 시스템은 향상된 신뢰도를 제공하도록 판독 속도를 감소시킬 수도 있다.
광 디스크 시스템에서 더 높은 밀도를 얻기 위해서는, 부분 반응 최대 가능성(Partial Response Maximum Likelihood:PRML) 검출 방법이 바람직하다. PRML 검출 방법은 단순히 소정의 디스크 영역에 대한 임계값 검출에 응답하여 각각의 비트를 검출하지 않고, 연판정(soft decision)을 생성하고, 복수의 연판정을 토대로 데이터 검출을 수행함으로써, 상이한 비트에 대해 생성된 값들 사이의 상호관계를 고려한다. 특히, 비터비 트렐리스 기반 디코더가 종종 사용되는데, 이 경우 경로 메트릭은 적합한 경로 메트릭 기준에 따라 생성되며, 비트 값은 결과적으로 가장 낮은 오류 경로 메트릭으로 나타나는 경로의 비트 값으로 판정된다. 경로 메트릭은 광 디스크 기록중에 의도적으로 강요되는 제약 및 제한을 고려할 수도 있지만, 추 가로 또는 선택적으로 시스템의 의도하지않은 물리적 특성에 의해 야기되는 심볼간 간섭을 고려할 수도 있다. 예컨대, 대역폭 제한 채널을 통한 통신이 심볼간 간섭을 야기할 수도 있고, 또는 비트 영역의 물리적인 크기가 결과적으로 영역 오버랩으로 나타남으로써, 디스크로부터 판독된 데이터 값 사이에 종속성을 야기할 수도 있다.
고밀도에서, 광 디스크로부터의 데이터의 통상적인 임계값 검출은 결과적으로 만족스런 성능을 나타내지 않는다. 따라서, 지터와 같이 관련 성능 측정으로부터 판정된 품질 표시자가 더 이상 적합하지 않게 된다. 더욱이, 직접적으로 비트 오류율(bit error rate:BER) 측정을 기반으로하여 디스크 시스템 성능을 평가하고 최적화하는 것은 몇 가지 중요한 단점을 갖는다. 첫 번째로, 정확한 BER 추정(특히 낮은 오류율의 경우)을 제공하기 위해서는 다수의 데이터 비트가 평가될 필요가 있다. 두 번째로, 공지된 데이터 패턴이 수신된 데이터 비트와 비교될 필요가 있다. 세 번째로, BER 측정이 작은 스크래치 또는 먼지와 같은 매체 결함에 민감하다. 따라서, 새로운 방법이 필요하다.
최근에, 예컨대 고밀도 광 디스크 시스템에 적합할 수 있는 품질 표시자를 판정하는 새로운 절차가 제안되어 왔다. 상기 방법은 순차 진폭 마진(Sequenced Amplitude Margin:SAM)으로 공지되어 있으며, 또한 미합중국 특허 US 2003/0043939 A1에 기재되어 있다.
SAM 절차에서는, 트렐리스 기반 비터비 디코더의 경로 메트릭의 분포가 생성되어, 품질 표시자를 생성하는데 사용된다. 특히, SAM 값은 트렐리스 내의 올바른 상태를 유도하는 두 경로의 두 개의 경로 메트릭 사이의 차이, 및 특히 올바른 경로의 경로 메트릭과 가장 낮은 경로 메트릭을 갖는(경로 메트릭은 경로가 올바를 가능성이 증가할 경우 감소하는 것으로, 즉 경로 메트릭이 거리 척도라고 가정함) 부정확한 경로의 경로 메트릭 사이의 차이로 규정된다. SAM 값은 각 비트에 대해 판정되며, 히스토그램 형태의 분포가 생성된다. 오류가 발생하면, 올바른 경로의 경로 메트릭이 다른 경로의 경로 메트릭보다 높으므로, 음의 SAM 값이 계산된다. 따라서, 검출하는 동안 데이터가 공지됨에 따라, 올바른 상태라면, 각각의 음의 SAM 값은 검출 오류의 발생을 나타내는데, 왜냐하면 비터비 디코더가 가장 낮은 경로 메트릭을 갖는 경로를 선택하게 되며, 이 경우 이것은 부정확한 경로에 상응하게 되기 때문이다.
따라서, 오류율은 0 미만의 SAM 값을 갖는 분포의 부분을 평가함으로써 판정될 수도 있다. 특히, SAM 절차는 정규화된 가우스(정규) 분포를 SAM 값에 근사화하는 단계, 및 음의 SAM 값에 상응하는 분포의 영역을 판정하는 단계를 포함한다. 따라서, 오류율은, 음의 SAM 값에 대한 곡선 아래의 전체 영역에 상응하는 오류율을 이용하여 음의 x-축에 걸쳐 SAM 값의 히스토그램을 외삽함으로써 추정된다.
그러나, 이러한 접근법과 관련된 문제는, 대부분의 응용에 있어서 검출될 데이터가 디코딩 중에 공지되지 않는다는 점이다. 따라서, SAM 값은, 비터비 디코더의 경로 탐색 과정 중에 최소 경로와 두 번째로 가장 작은 경로 사이의 차이로서 계산된다. 상기 결정 과정이 항상 최저 경로 메트릭을 선택하게 되므로, 계산된 SAM 값은 항상 양이 된다. 즉, SAM 값은 디코딩 오류가 발생할 때 정확히 경로 메 트릭 차이를 정확하게 반영하지 않게 된다.
이러한 방식으로 계산된 SAM 값이 항상 비음수(non-negative)이므로, SAM 값의 히스토그램이 왜곡되게 된다. SAM 절차는 여전히, 가우스 분포를 근사화하고 이를 사용하여 음의 SAM 값에 대해 히스토그램을 외삽함에 따라 오류율이 판정될 수 있게 함으로써 품질 표시자를 판정하는데 이용될 수도 있다. 상기 접근법은, 근사화하는 범위 내의 SAM 히스토그램이 정규 분포로서 근접해질 수 있으며, 이 분포가 0 미만의 올바른 SAM 값을 나타낸다고 가정한다.
그러나, 항상 양의 값으로 측정되는 SAM 값에 의해 야기되는 왜곡으로 인해, SAM 히스토그램에 근사화된 가우스 분포는 일반적으로 정확한 표현이 아니다. 특히, 고밀도, 비대칭, 또는 높은 경사각에서와 같이 오류율이 높으면, 가우스 분포의 가정이 정확하지 않다. 특히, 이것은 결과적으로, 판정되고 있는 가우스 분포에 대해 정확한 파라미터로 나타날 수도 있고, 또는 잘못된 파라미터로 나타날 수도 있으며, 특히 음의 SAM 값을 정확히 반영하는 가우스 분포라는 결과로 나타나지 않는 평균 및 표준 편차가 판정될 수도 있다. 따라서, 부정확한 품질 표시자가 판정된다. 더욱이, 오류 및 부정확성이 보편적으로 오류율이 증가함에 따라 증가하므로, 시스템 마진을 결정하는 더 중요한 상황에서 정확성이 악화된다.
따라서, 디코딩 신호에 대한 성능 표시자를 생성하는 개선된 시스템이 유리하며, 특히 품질 표시자의 정확성을 증가시킬 수 있는 시스템이 유리하다.
따라서, 본 발명은 상기 언급된 하나 이상의 단점을 단독으로 또는 임의로 조합하여 바람직하게 완화하거나 줄이고, 또는 제거하고자 한다.
본 발명의 제1 관점에 따르면, 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 장치가 제공되는데, 상기 장치는: 각각 트렐리스 기반 디코의 상태에 진입하는 적어도 두 개의 경로 메트릭 사이의 차이인 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단; 복수의 경로 메트릭 차이를 순서화함으로써 측정 분포를 생성하는 수단; 분석 분포를 경로 메트릭 차이의 규정된 범위의 측정 분포에 근사화함으로써 분석 분포의 파라미터를 판정하는 수단; 및, 분석 분포에 응답하여 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 판정하는 수단을 포함하는데; 상기 분석 분포는 규정된 범위의 제1 분포와 제2 분포의 합이다.
본 발명은 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 개선된 방법을 제공할 수 있으며, 특히 정확성이 향상된 성능 표시자를 생성할 수 있다. 분석 분포는 향상된 적합성을 제공할 수 있으며, 특히 제1 분포는 하나의 특성 또는 원인에 상응할 수 있고, 제2 분포는 상이한 특성 또는 원인에 상응할 수 있다. 예컨대, 제1 특성은 품질 표시자를 판정하는데 적합한 측정 분포의 특성에 상응할 수 있으며, 제2 특성은 측정 분포의 왜곡 특성에 상응할 수 있다. 이와 같이 함으로써, 원하는 특성과 원하지않는 특성이 분리될 수 있다.
소정의 예로서, SAM 절차의 경우, 제1 분포는 올바른 경로에 대한 경로 메트릭 차이와 관련될 수 있으며, 제2 분포는 경로 메트릭 차이의 부호 반전을 일으키는 결과를 가져오는 잘못된 경로의 경로 메트릭 차이와 관련될 수 있다. 따라서, 상기 두 요소를 모두 포함하는 측정 분포에 대한 향상된 적합성이 얻어질 수 있으며, 원하는 경로 메트릭 차이와 부호 반전된 경로 메트릭 차이 사이의 구별이 이루어질 수 있다.
트렐리스 기반 디코더는 특히, 심볼간 간섭을 포함하는 데이터, 및/또는 부분 응답 데이터, 및/또는 비터비 인코딩 신호를 디코딩하는 비터비 디코더일 수도 있다. 비터비 디코더라는 용어는 비터비 등화기라는 용어를 포함하는 것으로 여겨진다. 측정 분포는 특히 확률 밀도 함수에 상응하는 경로 메트릭 차이의 정규화된 히스토그램일 수도 있다. 제1, 제2, 및 분석 분포는 확률 밀도 함수인 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 품질 표시자를 판정하는 수단은 오로지 제1 분포에만 응답하여 품질 표시자를 판정하도록 동작할 수 있다.
이것은 개선된 품질 표시자를 제공할 수 있으며, 특히 정확성이 향상된 품질 표시자를 제공할 수 있다. 측정 분포에 대한 분석 분포의 더욱 정확한 적합성이 얻어질 수도 있다. 더욱이, 제2 분포는, 원하는 특성 또는 파라미터를 더욱 정확하게 반영하는 제1 분포에 결과적으로 나타나는 오류 또는 왜곡 효과를 반영할 수도 있다. 예컨대, SAM 절차의 경우, 제1 분포는 올바른 경로에 대한 경로 메트릭 차이와 관련되며, 제2 분포는 오류 경로의 경로 메트릭 차이와 관련될 수 있다. 오로지 올바른 경로에 상응하는 제1 분포만을 사용하여 품질 표시를 판정함으로써, 부정확한 경로의 경로 메트릭의 효과가 제거되거나 감소될 수 있다. 따라서, 부정확한 경로의 경로 메트릭 차이에 대한 부호 반전의 영향이 제거되거나 감소됨으로써, 상당히 개선된 품질 표시가 얻어지는 결과를 가져온다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 품질 표시자를 판정하는 수단은 0 미만의 경로 차이 메트릭 범위의 제1 분포에 응답하여 품질 표시자를 판정하도록 동작할 수 있다. 다수의 응용에 있어서, 이는, 음의 경로 메트릭 차이가 오류를 나타내므로 적절하고 정확한 품질 표시를 제공할 수 있다. 따라서, 본 발명에 의하면, 양의 경로 메트릭 차이만을 포함하는 측정 분포를 음의 경로 메트릭 차이값에 외삽하여 이들을 평가함으로써 간단히 품질 표시자가 판정될 수 있다. 예컨대, SAM 절차에 있어서, 제1 분포는 올바른 경로에 대한 양의 경로 메트릭 차이에 상응할 수 있다. 상기 샘플을 토대로, 제1 분포가 판정될 수 있으며, 이것으로부터 오류에 상응하는 음의 경로 메트릭 차이값이 추정될 수 있다. 상기 음의 경로 메트릭 차이를 평가함으로써, 정확한 신호 표시자가 판정될 수 있다. 특히, 확률 밀도 함수인 제1 분포가 -∞에서 0까지 적분되어 오류율이 제공될 수 있다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단은, 트렐리스 기반 디코더의 상태에 대한 경로 메트릭 차이를, 트렐리스 기반 디코더에 의해 올바른 상태로 지정되는 상태를 유도하는 최적의 메트릭 경로와 그 다음으로 최적인 메트릭 경로 사이의 절대 경로 메트릭 차이로서 판정하도록 동작할 수 있다.
예컨대, 값의 증가가 경로가 올바른 경로일 가능성이 증가한다는 것을 나타내는 경우 경로 메트릭이 사용된다면, 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단은 가장 높은 경로 메트릭에서 그 다음 높은 경로 메트릭을 감산함으로써 경로 메트릭 차이를 판정하도록 동작할 수 있다. 또 다른 예로서, 값의 감소가 경로가 올바른 경로일 가능성이 증가한다는 것을 나타내는 경우 경로 메트릭이 사용된다면, 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단은 가장 낮은 경로 메트릭에서 그 다음 낮은 경로 메트릭을 감산함으로써 경로 메트릭 차이를 판정하도록 동작할 수 있다. 따라서, 경로 메트릭 차이는 상태에 진입하는 두 개의 가장 적당한 경로 사이의 차이로서 판정된다. 이는, 데이터 비이용 및/또는 결정 비이용 디코딩 과정에서와 같이 올바른 데이터가 공지되지 않는 상황에서 경로 메트릭 차이를 판정하는 적합한 방법을 제공한다. 따라서, 본 발명은 공지된 데이터를 필요로하지 않고 개선된 품질 표시자를 제공할 수 있다.
상태는 적합한 기준에 따라 올바른 상태로서 지정될 수도 있다. 특히, 디코딩 신호를 발생시킬 때 상태가 비터비 디코더에 의해 선택된 피드백 경로의 일부이면, 상기 상태는 올바른 상태로 지정된다. 따라서, 지정된 상태는 최적의 누적된 경로 메트릭을 갖는 경로의 일부이므로, 올바른 경로로 간주된다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 규정된 범위는 0에서부터 측정 분포의 평균 경로 메트릭 차이까지의 경로 메트릭 차이에 상응한다. 이는 다수의 고밀도 광 디스크 판독기와 같은 다수의 응용에 대해 적합한 규정된 범위를 제공한다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 규정된 범위는 0에서부터, 측정 분포의 최대값의 0.2와 0.6 사이의 부분에 대한 측정 분포의 값에 상응하는 상위 경로 메트릭 차이까지의 경로 메트릭 차이에 상응한다. 이것은 다수의 고밀도 광 디스크 판독기의 경우와 같은 다수의 응용에 대해 특히 이로운 범위를 제공하며, 특히 규정된 범위를 음의 경로 메트릭 차이 값 부근으로 한정하는 것과 충분한 수의 샘플을 얻는 것 사이에 이로운 상호절충을 제공한다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 규정된 범위는 0에서부터, 측정 분포의 최대값의 약 0.4 부분의 측정 분포의 값에 상응하는 상위 경로 메트릭 차이까지의 경로 메트릭 차이에 상응한다. 다수의 고밀도 광 디스크 판독기와 같은 다수의 응용에 있어서, 이것은 규정된 범위를 음의 경로 메트릭 차이 값 부분으로 한정하는 것과 충분한 수의 샘플을 얻는 것 사이에 최적의 상호절충을 제공한다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 제2 분포는 실질적으로 0의 경로 메트릭 차이 부근에 미러링(mirror)된 제1 분포와 사실상 동일하다.
구체적으로 설명하면, p1(x)는 p2(-x)와 실질적으로 동일할 수 있는데, 이 경우 p1(x)가 제1 분포이고 p2(x)가 제2 분포이다. 이는, 판정되고 있는 경로 메트릭 차이의 절대값에 의해서만 왜곡 효과가 야기되는 응용에서 특히 유리할 수 있는데, 왜냐하면 분석 분포가 그로 인해 야기되는 측정 분포의 왜곡을 고려할 수 있기 때문이다. 따라서, 음의 경로 메트릭 차이를 양의 경로 메트릭 차이로 미러링하는 것은 제1 분포로 하여금 측정 분포의 비미러링 데이터에 더욱 정확한 적합성을 제공하도록 하는 제2 밀도 함수에 의해 추정될 수 있다. 이것은 개선된 품질 표시자를 제공할 수 있다. 이것은, 예컨대 공지된 데이터에 의존하지 않는 SAM 절차에서 특히 유리할 수 있다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 제1 및 제2 분포는 가우스 분포이다. 바람직하게는, 제1 및 제2 분포는 실질적으로 동일한 표준 편차와, 실질적으로 동일한 절대값이지만 반대 부호를 가진 평균값을 갖는 가우스(또는 정규) 분포이다. 이들 분포는 정확한 품질 표시자를 판정하는데 특히 적합한 분포를 제공하며, 다수의 응용에서 측정 분포에 가깝게 근사화하는 분석 분포를 얻기에 특히 적합하다.
본 발명의 바람직한 특징에 따르면, 품질 표시자는 비트 오류율이다. 따라서, 본 발명은 정확한 비트 오류율 표시자를 생성하는 방법을 구현하는 것을 용이하게 할 수 있다.
본 발명의 제2 관점에 따르면, 저장 매체로부터 판독하는 판독 장치가 제공되는데; 상기 판독 장치는: 저장 매체로부터 인코딩 데이터 신호를 판독하는 판독기; 인코딩 데이터 신호로부터 디코딩 데이터 신호를 생성하는 트렐리스 기반 디코더; 및, 상기 기재된 바와 같이 디코딩 데이터 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 장치를 포함한다.
본 발명은 개선된 판독 장치, 및 특히 개선된 품질 표시자를 가진 데이터 판독 장치를 제공할 수 있다. 저장 매체는, 예컨대 CD 또는 DVD와 같은 광 디스크 또는 하드 디스크일 수도 있다. 판독 장치는 또한 품질 표시자에 응답하여 판독기를 제어하는 수단을 포함할 수도 있다.
본 발명의 제3 관점에 따르면, 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 방법이 제공되는데, 상기 방법은: 각각 트렐리스 기반 디코더의 상태에 진입하는 적어도 두 개의 경우 메트릭 사이의 차이인 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 단계; 복수의 경로 메트릭 차이를 순서화함으로써 측정 분포를 생성하는 단계; 분석 분포를 규정된 범위의 경로 메트릭 차이의 측정 분포로 근사화함으로써 분석 분포의 파라미터를 판정하는 단계; 및, 분석 분포에 응답하여 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 판정하는 단계를 포함하는데; 상기 분석 분포는 규정된 범위의 제1 분포와 제2 분포의 합이다.
본 발명에 대한 상기 및 그 밖의 관점, 특징, 및 이점은 이하에 설명된 실시예(들)로부터 명백해지며 이들을 참조하여 설명되게 된다.
본 발명의 실시예는 도면을 참조하여 예시를 통해서만 설명되게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 판독 장치.
도 2는 1의 런 렝스 제한(run length constraint)을 갖는 33GB 광 시스템에 대한 측정된 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 3은 33GB 광 시스템에 대한 근사화된 가우스 분포 및 측정된 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 4는 33GB 광 시스템에 대한 근사화된 가우스 분포 및 측정된 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 5는 제1 분포 및 제2 분포를 포함하는 분석 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 6은 비대칭성을 가지지않은 33GB 광 시스템에 대한 근사화된 가우스 분포 및 측정된 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 7은 도 6의 근사화된 가우스 분포와 측정된 경로 메트릭 차이 분포 사이의 차이를 나타내는 도면.
도 8은 비대칭성을 가진 33GB 광 시스템에 대한 근사화된 가우스 분포 및 측정된 경로 메트릭 차이 분포의 예를 나타내는 도면.
도 9는 도 8의 근사화된 가우스 분포와 측정된 경로 메트릭 차이 분포 사이의 차이를 나타내는 도면.
[실시예]
이하의 상세한 설명은 CD 또는 DVD와 같은 광 디스크 매체로부터 데이터를 판독하는 판독 장치에 적용될 수 있는 본 발명의 실시예에 초점이 맞춰진다. 그러나, 본 발명이 상기 응용으로 제한되지 않고 다른 다수의 응용 및 디코딩 신호에도 적용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 판독 장치(100)를 도시한다.
데이터 판독 장치(100)는 광 디스크(도시되지 않음)로부터 데이터 신호를 판독하는 데이터 판독기(101)를 포함한다. 데이터 신호는 당업자들에게 잘 알려져있는 바와 같이 데이터 신호의 부분 응답 최대 가능성(Partial Response Maximum Likelihood:PRML) 디코딩을 수행하는 트렐리스 기반 디코더(103)에 공급된다. 특히, 트렐리스 기반 디코더(103)는 각 비트에 대해 복수의 상태를 포함하는 비터비 디코더이다. 당업자들에게 잘 알려져있는 바와 같이, 비터비 디코더는 새로운 비트에 대해 가능한 각각의 상태 천이에 대한 경로 메트릭을 계산한다.
이하의 상세한 설명에서는, 상태 천이에 대한 계산된 경로 메트릭이 그 상태 천이에 대한 이상적인 값과 데이터 신호의 실제 값 사이의 차이를 나타내는 거리 측정치라고 가정한다. 따라서, 상기 예에서, 더 낮은 값의 경로 메트릭은 상응하는 상태 천이가 올바른 상태 천이일 가능성이 더 높다는 것에 상응한다. 그러나, 임의의 적합한 경로 메트릭 측정이 사용될 수 있으며, 특히 상태 천이가 올바른 상태 천이일 가능성이 증가할 경우, 경로 메트릭이 증가하는 값을 가질 수도 있다는 것을 이해할 것이다.
상기 실시예에 있어서, 비터비 디코더는 가장 낮은 결합 경로 메트릭을 갖는 경로를 선택함으로써 탐색 과정 동안 디코딩 비트 시퀀스를 판정한다. 따라서, 소정의 상태에 있어서, 가장 낮은 경로 메트릭을 가진 상태에 진입하는 상태 천이가 선택된다.
디코딩 신호는 데이터 판독기에서 내부 또는 외부 소스(도시되지 않음)로 출력된다. 이 외에도, 데이터 판독 장치(100)는 디코딩 신호의 추정된 품질을 반영하는 품질 표시자를 판정하는 기능을 포함한다. 소정의 실시예에서는, 추정된 비트 오류율 형태의 품질 표시자가 계산된다.
비터비 디코더(103)는 경로 메트릭 프로세서(105)에 결합된다. 경로 메트릭 프로세서(105)는 비터비 디코더(103)로부터 경로 메트릭 값을 수신하여, 복수의 경로 메트릭 차이를 생성한다. 특히, 경로 메트릭 프로세서(105)는 디코딩 시퀀스(또는 공지되는 데이터의 올바른 데이터 시퀀스)에 상응하는 트렐리스의 상태를 이끄는 두 개의 상태 천이에 대한 경로 메트릭 차이를 생성한다. 상기 경로 메트릭 프로세서(105)는 다수의 비트에 상응하는 다수의 상태에 대해 경로 메트릭 차이를 생성한다.
상기 실시예에 있어서, 경로 메트릭 차이는 간단히 한 상태의 최소 경로 메트릭을 상기 상태의 그 다음으로 작은 경로 메트릭으로부터 감산함으로써 계산된다. 따라서, 경로 메트릭 차이는 정확히 1의 선택된 천이의 상대 확률을 나타낸다. 예컨대, 큰 경로 메트릭 차이는, 거리 및 그에 따른 선택된 상태 천이의 경로 메트릭이 가장 근접한 상태 천이에 대한 것보다 훨씬 더 작으며, 따라서 제1 상태 천이가 높은 신뢰도를 가지고 선택될 수 있다는 것을 나타낸다. 작은 값의 경로 메트릭 차이는 두 개의 후보 상태 천이가 비슷하다는 것을 나타낸다.
비터비 디코더가 최소 경로 메트릭을 가진 상태로의 상태 천이를 선택하므로, 디코딩 비트 오류는, 한 상태로의 부정확한 상태 천이가 올바른 상태 천이보다 더 낮은 경로 메트릭을 갖는 상황에 상응한다. 따라서, 올바른 상태 천이가와 부정확한 상태 천이 사이의 경로 메트릭 차이는 음의 값이 되어야 한다. 그러나, 상기 예의 경로 메트릭 프로세서(105)는 올바른 데이터에 대한 어떠한 정보도 가지고 있지 않고 디코딩 데이터에 대해서만 정보를 가지고 있으므로(즉 데이터 비이용 디코더가 구현됨), 상기 프로세서는 간단히 가장 낮은 경로 메트릭 차이에서부터 그 다음 낮은 경로 메트릭 차이를 감산함으로써 경로 메트릭 차이를 판정한다. 따라서, 경로 메트릭 프로세서(105)는 올바른 상태 천이와 가장 근접한 부정확한 상태 천이 사이의 경로 메트릭 차이의 절대값을 생성한다.
경로 메트릭 프로세서(105)는 측정 분포 프로세서(107)에 결합된다. 측정 분포 프로세서(107)는 경로 메트릭 프로세서(105)로부터 다수의 경로 메트릭 차이를 수신하고, 그에 응답하여 측정 분포를 판정한다. 특히, 상기 측정 분포 프로세서(107)는 경로 메트릭 프로세서(105)로부터의 경로 메트릭 차이 샘플을 순서화함으로써 확률 밀도 함수를 생성한다. 구체적으로 설명하면, 측정 분포 프로세서(107)는 경로 메트릭 차이 샘플을 구간으로 순서화하고 각 구간내의 경로 메트릭 차이 샘플의 수를 판정함으로써 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램은 각 구간의 값을 경로 메트릭 차이 샘플의 총 수로 나눔으로써 표준화될 수 있다.
측정 분포의 특성은 보편적으로 디코더에 입력되는 데이터 신호의 특성에 의존하게 된다. 바람직하게는, 다수의 경로 메트릭 차이 샘플이 사용되며, 중심 극한 정리는, 정규 또는 가우스 분포가 합당한 가정일 가능성이 있다는 것을 나타낼 수 있다. 실험 또는 시뮬레이션은, 다수의 경우 측정 분포가 가우스 분포에 가깝게 접근한다는 것을 나타낸다. 예컨대, 제약되지않은 하드 디스크 또는 광 디스크의 경우, 측정 분포는 반드시 가우스가 되는 경향이 있다.
그러나, 제약된 PRML 광 디스크 판독 시스템에 있어서, 측정 분포는 가우스 분포에서 벗어난다. 도 2는 d=1의 런 렝스 제한을 가진 33GB 광 시스템에 대한 측정 분포의 예를 도시한다. 특히, 도 2는 측정 분포(201)는 물론 오버레이된 가우스 분포(203)의 히스토그램 값을 도시한다. 도 2는, 경로 메트릭 차이를 x-축을 따라 나타내고, 각 경로 메트릭 차이 구간에 대한 샘플의 수를 y-축에 나타낸다.
알 수 있는 바와 같이, 측정 분포는 평균 경로 메트릭 차이보다 낮은 경로 메트릭 차이 값에 대해서는 가우스 분포와 정렬된다. 그러나, 더 높은 값의 경로 메트릭 차이에 대해서는, 런 렝스 제한이 경로 메트릭 차이를 더 높은 값으로 시프트시키는 결과를 가져오므로, 측정 분포가 가우스 분포에서 상당히 벗어난다. 따라서, 비제로 제한을 가진 고밀도 PRML 광 시스템의 예에서, 측정 분포는 낮은 경로 메트릭 차이에 대해서는 여전히 가우스 분포에 접근한다.
이미 언급된 바와 같이, 공지된 올바른 상태 천이와 가장 근접한 상태 천이 사이의 음의 경로 메트릭 차이는 디코딩 비트 오류를 나타낸다. 도 3은 오버레이된 가우스 분포(303), 및 올바른 결정(301)에 대한 정보를 사용하여 계산된 경로 메트릭 차이의 히스토그램 값을 나타낸다. 따라서, 도 2의 측정 분포(201)는 디코딩 오류에 상응하는 경로 메트릭 차이의 부호를 제외하고 도 3의 히스토그램 값에 상응한다.
시스템의 비트 오류율은 도 3의 분포를 정규화하고 -∞에서 0까지 적분함으로써 계산될 수도 있다. 이와 유사하게, 비트 오류율은, 가우스 확률 밀도 분포를 도 2의 측정 분포로 근사화하여 측정 분포를 음의 값에 외삽하고, 그에 따라서 이 분포를 -∞에서 0까지 적분함으로써 추정될 수도 있다.
그러나, 이러한 접근법은, 도 2의 측정 분포에 근사화된 가우스 분포가 결과적으로 음의 축에(즉, -∞에서 0까지의 경로 메트릭 차이에 대해) 표시되게 되는 확률 밀도 함수가 된다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 가우스 분포를 도 2의 측정 분포에 근사화하면 결과적으로 도 3과 매우 비슷한 확률 밀도 분포가 나타나게 된다고 가정한다.
그러나, 경로 메트릭 프로세서(105)에 의해 생성된 경로 메트릭 차이가 공지 된 데이터보다는 검출된 데이터에서 판정되므로, 이들은 항상 비음수이다. 따라서, 도 2의 측정 분포는 오로지 양의 값만을 포함하며, 도 3의 경로 메트릭 차이의 절대값의 히스토그램을 표현할 수 있다. 따라서, 도 3의 분포의 음의 축의 경로 메트릭 차이는 도 2의 양의 축으로 다시 폴딩되어(fold), 결과적으로 특히 낮은 경로 메트릭 차이 값에 대해 증가된 값을 나타낸다. 이것은 가정된 가우스 분포에 왜곡을 일으키는 결과를 가져온다는 것이 자명하다. 더욱이, 왜곡은 더 많은 잡음이 존재하는 높은 데이터 전송속도의 경우 특히 증가한다.
따라서, 가우스 분포를 측정 분포에 근사화하여 이것을 사용하여 품질 표시자를 판정하는 것은 결과적으로 부정확한 측정치를 나타낸다. 특히, 왜곡은 결과적으로, 원하는 분포를 정확히 반영하지 않는 가우스 분포의 추정된 평균 및 표준 변동을 나타낸다. 이것은 측정 분포(401) 및 근사화된 가우스 분포(403)를 도시하는 도 4에 나타나있다. 근사화된 분포가 측정 분포에서 상당히 벗어나므로, 이 분포를 음의 x-축에 걸쳐 적분함으로써 부정확한 비트 오류율 추정이 계산되게 된다는 것이 분명하다.
상기 실시예에 있어서, 측정 분포 프로세서(107)는 분석 분포 프로세서(109)에 결합된다. 분석 분포 프로세서(109)는 분석 분포를 측정 분포로 근사화함으로써 분석 분포의 파라미터를 판정하도록 동작한다. 분석 분포는 적어도 근사화하는데 사용되는 소정의 범위에서 함께 더해지는 두 개의 분포를 포함한다.
따라서, 분석 분포는 제1 및 제2 분포를 포함한다. 분석 분포 프로세서(109)는, 제1 분포가 공지된 데이터(즉, 음의 값을 포함함)로부터 판정될 수 있 는 경로 메트릭 차이의 분포에 상응하는 반면, 제2 분포가 양의 축상으로 폴딩되는 측정 분포의 경로 메트릭 차이에 상응하도록 분석 분포를 근사화하도록 동작한다.
구체적으로 설명하면, 분석 분포는 함께 더해지는 두 개의 가우스 분포로 이루어진다. 상기 실시예에 있어서, 두 개의 분포는 0의 경로 메트릭 차이를 중심으로 서로의 미러 이미지(mirror image)이다. 따라서, 제1 분포는 평균(μ) 및 표준 편차(σ)를 가진 가우스 분포인 반면, 제2 분포는 평균(-μ) 및 상기와 동일한 표준 편차(σ)를 가진 가우스 분포이다. 도 5는 상기 예에 따른 제1 분포(501), 제2 분포(503), 및 분석 분포(505)를 도시한다.
알 수 있는 바와 같이, 작은 경로 메트릭 차이 값의 경우, 분석 분포는 두 개의 성분에 존재하는데, 여기서 하나는 원하는 가우스 분포를 반영하는 반면, 다른 하나는 양의 경로 메트릭 차이로의 오버랩에 의해 야기되는 왜곡을 반영한다.
상기 실시예에 있어서, 분석 분포 프로세서(109)는 다음과 같은 분석 분포를 측정 분포로 근사화한다:
Figure 112006090930887-PCT00001
따라서, 음의 경로 메트릭 차이를 양의 경로 메트릭 차이에 폴딩(folding)하는 것이 근사화 절차 동안 자동으로 고려된다. 추가 파라미터가 전혀 추정될 필요가 없으므로, 근사화 알고리즘에 복잡도가 전혀 추가되지 않는다.
따라서, 도 3에 상응하는 가우스 분포의 파라미터에 대해 더욱 정확한 값이 판정될 수 있다.
분석 분포 프로세서(109)는 제1 분포에만 응답하여 품질 표시자를 판정하는 품질 표시자 프로세서(111)에 결합된다. 특히, 제1 분포는 가장 낮은 값을 가진 부정확한 상태 천이와 정확한 상태 천이 사이의 차이로서 판정되는 경로 메트릭 차이의 확률 밀도 함수의 분포에 상응한다. 이 경로 메트릭 차이가 음수라면, 디코더(103)는 잘못된 상태 천이를 선택하였고, 오류가 발생하였다. 따라서, 비트 오류율은 -∞에서 0까지 제1 분포를 적분함으로써 계산될 수 있다.
따라서, 품질 표시자 프로세서(111)는 아래의 공식으로부터 비트 오류율 품질 표시자를 판정한다:
Figure 112006090930887-PCT00002
여기서, 평균(μ) 및 표준 변동(σ)은 분석 분포를 근사화함으로써 판정될 수 있다. 상기 함수는 또한 오차 함수로서 공지된다.
따라서, 정확한 비트 오류율 표시자가 생성될 수 있다.
바람직하게는, 측정 분포로의 분석 분포의 근사화는 적합한 규정된 범위로 제한된다. 이미 언급되고 도 2에 나타나있는 바와 같이, 상기 실시예의 런 렝스 제한은 결과적으로 평균 경로 메트릭 차이보다 더 높은 경로 메트릭 차이에 대해 비가우스 분포로 나타난다. 따라서, 분석 분포를 근사화하는 것은 0에서부터 측정 분포의 평균 경로 메트릭 차이까지 경로 메트릭 차이의 범위를 평가하는 것으로 제 한된다. 이것은 정확한 근사화를 가능하게 하며, 높은 경로 메트릭 차이에서의 편차가 계산된 품질 표시자에 영향을 미치지 않는다.
그러나, 다수의 응용, 및 특히 광 디스크 시스템에 있어서, 근사 범위가 더 작은 경로 메트릭 차이 구간으로 제한되면, 훨씬 더 우수한 결과가 얻어질 수 있다. 특히, 히스토그램의 최대값 부근의 데이터 포인트는 분석 함수를 근사화할 때 무시되는 것이 바람직하다. 예컨대, 광 디스크로부터의 신호에 있어서의 비대칭은 추가 피크를 주 피크의 좌측으로 발생시키는데, 즉 측정 분포의 형상이 원하는 가우스 형상에서 벗어나기 시작한다. 이것은 다음과 같은 예를 이용하여 설명된다. 도 6은 비대칭을 가지지않은 33GB 광 시스템에 대한 측정 분포(601) 및 근사화된 가우스 분포(603)를 나타내며, 도 7은 도 6의 측정 분포(601)와 근사화된 가우스 분포(603) 사이의 차이를 나타낸다. 도 8은 비대칭을 가진 33GB 광 시스템에 대한 측정 분포(801) 및 근사화된 가우스 분포(803)를 나타내고, 도 9는 도 8의 측정 분포(801)와 근사화된 가우스 분포(803) 사이의 차이를 나타낸다.
0에서부터 평균 경로 메트릭 차이에 이르는 범위를 사용하면 결과적으로 비대칭을 가지지않은 상황(도 6)에 대해서는 상당히 양호한 근사화를 나타내지만, 비대칭을 가진 상황(도 8)에 대해서는 그렇지 못하다.
비트 오류율을 양호하게 추정하기 위해서는, 낮은 경로 메트릭 차이 값이 가장 중요한데, 왜냐하면 여기서 모든 피크(즉, 더 높은 순위이지만 가능하다면 넓은 분포)로부터의 기여가 고려되기 때문이다. 그러나, 범위를 너무 좁게 하면 결과적으로 너무 적은 샘플 값이 나타나게 되고, 불충분한 신뢰도를 가진 근사화가 나타 나게 된다.
넓은 범위의 실험 데이터는 물론 시뮬레이션 데이터에 대한 근사화 절차의 검사는, 0에서부터 0.2와 0.60 사이의 부분까지, 바람직하게는 최대 히스토그램 값의 대략 0.40까지 근사화하는 경로 메트릭 차이 범위가 특히 유리한 결과를 제공한다는 것을 나타낸다.
다른 개선점은 제1 히스토그램 값을 상기 범위에 추가하는 것이다. 이는, 높은 데이터 밀도, 상당한 잡음, 및/또는 비대칭의 경우 충분한 포인트가 선택되도록 한다.
본 발명은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합을 포함하는 임의의 적합한 형태로 구현될 수 있다. 그러나, 본 발명은 하나 이상의 데이터 프로세서 및/또는 디지털 신호 처리기에서 실행되는 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되는 것이 바람직하다. 본 발명 실시예의 요소 및 성분은 물리적, 기능적, 및 논리적으로 임의의 적합한 방법으로 구현될 수도 있다. 실제로, 기능은 단일 유닛(unit)으로 구현될 수도 있고, 복수의 유닛으로 구현될 수도 있으며, 또는 다른 기능 유닛의 일부로 구현될 수도 있다. 이와 같이, 본 발명은 단일 유닛에 구현될 수도 있고, 또는 상이한 유닛과 프로세서들 사이에 물리적 및 기능적으로 분배될 수도 있다.
본 발명이 바람직한 실시예와 관련하여 설명되지만, 본 발명은 본원에서 설명된 소정의 형태로 제한되지 않는다. 오히려, 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 제한된다. 특허청구범위에 있어서, 포함하는 이란 용어는 다른 요소 또는 단계의 존재를 배제하지 않는다. 더욱이, 개별적으로 나열되었지만, 복수의 수단, 요소, 또는 방법 단계가, 예컨대 단일 유닛 또는 프로세서에 의해 구현될 수도 있다. 이 외에도, 개별적인 특징이 상이한 청구항에 포함될 수도 있지만, 이것은 유리하게 결합될 수도 있으며, 상이한 청구항에 포함하는 것은 특징의 결합이 전혀 가능하지 않고 및/또는 유리하지 않다는 것을 의미하지 않는다. 이 외에도, 단일 참조부호는 복수인 것을 배제하지 않는다. 따라서, "a", "an", "제1", "제2"등에 대한 참조부호는 복수의 것을 배제하지 않는다. 특허청구범위에서의 참조 부호는 단지 명백하게 하는 예로서 제공되는 것이며, 어떠한 방법으로든 특허청구범위의 보호범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (14)

  1. 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 장치로서,
    각각 트렐리스 기반 디코더(103)의 상태에 진입하는 적어도 두 개의 경로 메트릭 사이의 차이인 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단(105),
    복수의 경로 메트릭 차이를 순서화함으로써 측정 분포를 생성하는 수단(107),
    분석 분포를 규정된 범위의 경로 메트릭 차이의 측정 분포에 근사화함으로써 분석 분포의 파라미터를 판정하는 수단(109), 및
    분석 분포에 응답하여 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 판정하는 수단(111)을 포함하는데,
    상기 분석 분포는 규정된 범위의 제1 분포와 제2 분포의 합인 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 품질 표시자를 판정하는 수단(111)은 제1 분포에만 응답하여 품질 표시자를 판정하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 품질 표시자를 판정하는 수단(111)은 0 미만의 경로 메트릭 차이의 범위에서 제1 분포에 응답하여 품질 표시자를 판정하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 수단(105)은 트렐리스 기반 디코더(103)의 상태에 대한 경로 메트릭 차이를, 상기 상태를 유도하는 최적의 메트릭 경로와 그 다음 우수한 제2 메트릭 경로 사이의 절대 경로 메트릭 차이로서 판정하도록 동작하며, 상기 상태는 트렐리스 기반 디코더(103)에 의해 올바른 상태로서 지정되는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 규정된 범위는 0에서부터 측정 분포의 평균 경로 메트릭 차이에 이르는 경로 메트릭 차이에 상응하는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 규정된 범위는 0에서부터, 측정 분포의 최대값의 0.2와 0.6 사이의 부분에 대한 측정 분포의 값에 상응하는 상위 경로 메트릭 차이에 이르는 경로 메트릭 차이에 상응하는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 규정된 범위는 0에서부터, 측정 분포의 최대값의 대략 0.4 부분에 대한 측정 분포의 값에 상응하는 상위 경로 메트릭 차이에 이르는 경로 메트릭 차이에 상응하는 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제2 분포는 실질적으로 0의 경로 메트릭 차이 부근에 미러링된 제1 분포와 실질적으로 동일한 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 분포는 가우스 분포인 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 품질 표시자는 비트 오류율인 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 장치.
  11. 저장 매체로부터 판독하는 판독 장치(100)로서,
    저장 매체로부터 인코딩 데이터 신호를 판독하는 데이터 판독기(101),
    인코딩 데이터 신호로부터 디코딩 데이터 신호를 생성하는 트렐리스 기반 디코더(103), 및
    상기 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따라 디코딩 데이터 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 장치를 포함하는 판독 장치.
  12. 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 생성하는 방법으로서,
    각각 트렐리스 기반 디코더(103)의 상태에 진입하는 적어도 두 개의 경로 메트릭 사이의 차이인 복수의 경로 메트릭 차이를 판정하는 단계,
    복수의 경로 메트릭 차이를 순서화함으로써 측정 분포를 생성하는 단계,
    분석 분포를 규정된 범위의 경로 메트릭 차이의 측정 분포에 근사화함으로써 분석 분포의 파라미터를 판정하는 단계, 및
    분석 분포에 응답하여 디코딩 신호에 대한 품질 표시자를 판정하는 단계를 포함하며,
    상기 분석 분포는 규정된 범위에서 제1 분포와 제2 분포의 합인 것을 특징으로 하는 품질 표시자 생성 방법.
  13. 상기 제 12 항에 따른 방법을 실행할 수 있게 하는 컴퓨터 프로그램.
  14. 상기 제 13 항에 따른 컴퓨터 프로그램을 포함하는 기록 매체.
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