WO2018042814A1 - 信号品質評価装置、信号品質評価値生成方法、再生装置 - Google Patents

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bit
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淳也 白石
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ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
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    • H03M13/39—Sequence estimation, i.e. using statistical methods for the reconstruction of the original codes
    • H03M13/41—Sequence estimation, i.e. using statistical methods for the reconstruction of the original codes using the Viterbi algorithm or Viterbi processors
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    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/63—Joint error correction and other techniques
    • H03M13/6343—Error control coding in combination with techniques for partial response channels, e.g. recording

Definitions

  • the present disclosure relates to a signal quality evaluation apparatus, a signal quality evaluation value generation method, and such a signal quality evaluation apparatus, which are suitable for performing, for example, a decoding process using PRML (Partial Response Maximum Maximum Likelihood) on a reproduction signal from a recording medium.
  • PRML Partial Response Maximum Maximum Likelihood
  • the present invention relates to a playback device that plays back information.
  • CD Compact Disc
  • DVD Digital Versatile Disc
  • BD Blu-ray Disc (registered trademark)
  • PRML partial response maximum likelihood
  • PRML is a technique that combines the process of partial response and the technique of maximum likelihood detection.
  • a partial response is a process of returning an output longer than 1 bit with respect to a 1-bit input, that is, a process of determining an output by a plurality of input bits, and is often used particularly for an optical disc such as a Blu-ray disc.
  • a process in which a reproduction signal is obtained as a signal obtained by multiplying the input of continuous 4-bit information bits by sequentially multiplying them by 1, 2, 2, 1 is PR (1, 2, 2, 1 ).
  • a distance called a path metric is defined between two signal sequences, and the distance between the actual signal and the signal expected from the assumed bit sequence is examined.
  • the path metric is a distance defined as a distance obtained by adding the square of the amplitude difference between two signals at the same time over the entire time.
  • Viterbi detection is used to search for a bit sequence that minimizes this distance.
  • the partial response maximum likelihood detection combining these is a bit sequence that is assumed to be the reproduced signal obtained by adjusting the signal obtained from the bit information of the recording medium so that it becomes a partial response process by a filter called an equalizer.
  • Patent Documents 1, 2, 3, and 4 disclose a signal quality evaluation method that has a good correlation with the PRML error rate even during high-density recording on a conventional optical disk.
  • the PRML class that is actually used several error patterns with a statistically high error occurrence frequency are extracted, index values are obtained for each, and the index values are configured by integrating them. is doing. This is because the distribution of metric differences (distribution average value and variance) is different for each error pattern, so that it cannot be handled as a single distribution.
  • the frequency characteristics of the channel are significantly degraded, and the intersymbol interference of the reproduced signal is further increased. Therefore, a new PRML class that has a longer constraint length and conforms to the channel frequency characteristics is newly added. If it is not introduced in the above, sufficient reproduction performance cannot be secured.
  • the dominant error pattern also changes from the conventional condition in accordance with the frequency characteristics of the reproduction channel and the PRML class change. Specifically, due to the high frequency cutoff of the optical amplitude transfer function (MTF), the short mark reproduction signal amplitude is extremely reduced, and the reproduction signal amplitude of not only the shortest mark but also the second shortest mark can be obtained. Absent.
  • MTF optical amplitude transfer function
  • an error pattern in maximum likelihood decoding of PRML can be understood by a bit unit or 1 bit shift of the shortest mark at most. In other words, it is sufficient to consider only these error patterns to express the signal quality.
  • the error pattern in PRML maximum likelihood decoding includes a block error including polarity inversion of recording marks and spaces. A lot is newly generated. And the contribution of these error patterns is dominant in the overall error rate. Since the block-like error pattern has an error propagation property, an error may occur over a very long interval of 10 clock intervals or more in some cases. For this reason, for example, even if only an error pattern such as a 1-bit shift of the shortest mark is detected and an evaluation value is generated, the evaluation value is unlikely to reflect the actual error rate.
  • an object of the present disclosure is to provide a signal evaluation technique that can have a high error rate correlation, that is, a high accuracy even if high-density recording is further advanced.
  • the signal quality evaluation apparatus includes a second highest likelihood path at each time that is a detection path in the maximum likelihood decoding in a PRML decoding system that performs partial response equalization and maximum likelihood decoding on a reproduction signal of bit information.
  • a first calculation unit that obtains an estimated value of a path selection error rate based on the distribution of the path metric difference of the second path having the highest likelihood, and the maximum likelihood path at the time of path selection at each time in the maximum likelihood decoding, From the number of bit differences in the second pass, a second calculation unit that calculates the average number of error bits in false detection, and from the calculation results by the first calculation unit and the second calculation unit, determine an estimated bit error rate, And an evaluation value generation unit that generates an evaluation value according to the estimated bit error rate.
  • a path selection error occurs when the path metric difference is a negative value, which is not measurable. Therefore, a path selection error rate (path merge error rate) is estimated from the distribution of path metric differences. That is, the frequency at which the path metric difference becomes negative.
  • the bit error rate is estimated by multiplying this by the average number of bit errors obtained from the number of bit differences at the time of path merging.
  • An evaluation value is generated from the bit error rate. In this case, no evaluation value is calculated for several error patterns specified in advance, and an evaluation value covering all possible error patterns can be obtained.
  • the first calculation unit obtains an estimated value of a path selection error rate from a normal distribution approximated to a distribution of path metric differences.
  • the distribution of the path metric difference is a superposition of a large number of error patterns with different distances, resulting in a non-normal distribution.
  • the portion whose value is close to zero can be approximated to a normal distribution relatively well.
  • a path merge error rate (that is, an appearance frequency at which the path metric difference is less than 0) is estimated from the approximated normal distribution.
  • the second calculation unit includes the maximum likelihood path and the second path when the path metric difference value between the maximum likelihood path and the second path is equal to or less than a predetermined threshold. It is conceivable to obtain the average number of error bits using the number of bit differences.
  • the path metric difference (path selection margin: SAM value) and the number of bit differences (number of path selection error bits) are instantaneous values obtained for each sample. Generally, when the path selection margin value (SAM value) is small, it can be regarded as a sample that is close to a detection error or has caused a detection error.
  • the average number of path selection errors is obtained for samples that are below a certain threshold for the SAM value.
  • the evaluation value generation unit uses an evaluation value obtained by converting the estimated bit error rate obtained from the calculation results of the first calculation unit and the second calculation unit in terms of jitter. It is possible to generate. By using the evaluation value as a jitter expression, the compatibility of the value with the conventional evaluation value can be ensured.
  • a reproduction apparatus includes a reproduction unit that reproduces a reproduction signal of bit information from a recording medium, and a decoding that decodes binary data by performing PRML decoding processing by partial response equalization and maximum likelihood decoding on the reproduction signal
  • a path selection error rate estimation value based on a distribution of path metric differences between a maximum likelihood path at each time which is a detection path in the maximum likelihood decoding and a second path having the second highest likelihood.
  • a second arithmetic unit for obtaining an average error bit number in erroneous detection from the number of bit differences between the maximum likelihood path and the second path at the time of path selection at each time in the maximum likelihood decoding, and the first And an evaluation value generation unit that obtains an estimated bit error rate from the calculation results of the calculation unit and the second calculation unit and generates an evaluation value corresponding to the estimated bit error rate. That is, a signal quality evaluation device including a first calculation unit, a second calculation unit, and an evaluation value generation unit is mounted in a reproduction apparatus having a reproduction unit and a decoding unit.
  • the decoding unit uses a adaptive Viterbi detector in which a reference level used for calculating a branch metric is variably set according to the level of the reproduction signal. It is conceivable that decoding is performed. That is, the signal quality evaluation apparatus including the first calculation unit, the second calculation unit, and the evaluation value generation unit is also used when performing decoding with an adaptive Viterbi detector.
  • the reproduction method is the second most likely path at each time, which is a detection path in the maximum likelihood decoding, in a PRML decoding system that performs partial response equalization and maximum likelihood decoding on a reproduction signal of bit information.
  • An evaluation value generation procedure for generating an evaluation value corresponding to the bit error rate. Thus, an evaluation value covering all possible error patterns is calculated without specifying an error pattern.
  • an evaluation value serving as an index of signal evaluation that can have a high correlation with an error rate, that is, high accuracy can be obtained for a reproduction signal of high-density recording.
  • the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.
  • the signal quality evaluation unit 10 mounted on the reproduction apparatus 1 is an example of the signal quality evaluation apparatus referred to in the claims. ⁇ 1.
  • Playback device configuration> ⁇ 2.
  • Example of evaluation value generation using metric difference> ⁇ 3.
  • Configuration and operation of signal quality evaluation unit> ⁇ 4.
  • Other configuration examples of signal quality evaluation unit> ⁇ 5.
  • FIG. 1 shows a configuration example of a reproduction apparatus 1 including a signal quality evaluation apparatus (signal quality evaluation unit 10) according to an embodiment.
  • the reproducing apparatus 1 in this case is configured to perform signal reproduction from an optical disc 90 as an example of a recording medium and obtain an evaluation value d-MLSE that serves as an index for evaluating the reproduction signal quality.
  • the reproduction apparatus 1 includes an optical pickup 2 that reproduces bit information from an optical disc 90 that is a removable medium, for example, and a preamplifier unit 3 that converts a signal read by the optical pickup 2 into a reproduction signal (RF signal).
  • the playback device 1 also includes an AGC (Automatic Gain Control) unit 4, a waveform equalization unit 5, an A / D conversion unit 6, and a PLL (Phase Locked Loop) unit 7 that process the playback signal (RF signal).
  • the playback device 1 includes a PR (Partial Response) equalization unit 8 and a maximum likelihood decoding unit 9, and further includes a signal quality evaluation unit 10 and an optical disk controller unit 15 in order to perform PRML decoding processing.
  • PR Partial Response
  • the reproduced optical disk 90 is, for example, a high-density disk that achieves 33.4 GB capacity equivalent to BD, or a next-generation high-density disk that achieves 80 GB capacity equivalent to BD.
  • the BD equivalent here means that the capacity of one recording layer is 80 GB under the physical conditions of a Blu-ray disc.
  • an index for performing appropriate reproduction signal evaluation is obtained even for a reproduction signal from a recording medium having a very high recording linear density in which the capacity of one recording layer is about 80 GB. Yes.
  • the optical pickup 2 converges the laser beam on the recording layer of the optical disc 90 through the objective lens, receives the reflected light, and plays the reproduced signal as an analog signal indicating the bit information read from the optical disc 90. (RF signal) is generated.
  • the preamplifier unit 3 amplifies the reproduction signal with a predetermined gain and outputs the amplified signal to the AGC unit 4.
  • the AGC unit 4 adjusts the amplitude of the reproduction signal from the preamplifier unit 3 by amplifying or attenuating based on the output from the A / D conversion unit 6, and outputs it to the waveform equalization unit 5.
  • the waveform equalization unit 5 has an LPF (Low Pass Filter) characteristic that cuts off the high frequency range of the reproduction signal and an HPF (High Pass Filter) characteristic that cuts off the low frequency range of the reproduction signal.
  • LPF Low Pass Filter
  • HPF High Pass Filter
  • the reproduction signal output from the waveform equalization unit 5 is sampled by the A / D conversion unit 6 and converted into digital data.
  • the PLL unit 7 Based on the output from the A / D conversion unit 6, the PLL unit 7 generates a reproduction clock synchronized with the reproduction signal after waveform equalization by PLL processing. Sampling in the A / D conversion unit 6 is performed at the timing of the reproduction clock generated by the PLL unit 7.
  • the recovered clock is also used by the PR equalization unit 8 and the maximum likelihood decoding unit 9, the signal quality evaluation unit 10, and the optical disk controller unit 15 for PRML decoding.
  • PRML decoding is performed on the reproduced signal converted into digital data by the PR equalization unit 8 and the maximum likelihood decoding unit 9, and binary data DD as a decoding result is obtained.
  • the PR equalization unit 8 equalizes the channel response to a target response such as PR (1, 2, 2, 1), PR (1, 2, 2, 2, 1), for example. That is, high-frequency noise is suppressed and intentional intersymbol interference is added to the digital reproduction signal.
  • the PR equalization unit 8 has a target response of PR (1, 2, 3, 3, 3, 2, 1), for example.
  • the PR equalization unit 8 has a longer constraint length, for example, 11 ISI (Inter-Symbol Interference) PR (3, 6,9,13,16,17,16,13,9,6,3).
  • the reproduction signal RF (EQ) that has been equalized by the PR equalization unit 8 is supplied to the maximum likelihood decoding unit 9.
  • the maximum likelihood decoding unit 9 is configured as a Viterbi detector, for example.
  • Viterbi detection uses a Viterbi detector consisting of a plurality of states configured in units of continuous bits of a predetermined length and branches represented by transitions between them, and all possible bit sequences are used. A desired bit sequence is efficiently detected from the inside.
  • a register that stores a partial response sequence and signal path metric up to that state called a path metric register, and a bit up to that state called a path memory register
  • a path metric register a register that stores a sequence flow (path memory)
  • a branch metric unit that calculates a partial response sequence and a signal path metric at that bit. It is prepared.
  • various bit sequences can be associated in a one-to-one relationship by one of the paths passing through the state.
  • the path metric between the partial response sequence that passes through these paths and the actual signal (reproduced signal) is the transition between the states that constitute the above path, that is, the branch metrics described above in the branch sequentially. It is obtained by adding.
  • paths with smaller path metrics are sequentially selected while comparing the magnitudes of path metrics of two or less branches that arrive in each state. This can be achieved.
  • This selection information to the path memory register information representing the path reaching each state in a bit sequence is stored. The value of the path memory register converges into a bit sequence that finally updates the path metric while being sequentially updated, and the result is output.
  • the binarized data DD obtained as a result of decoding by the maximum likelihood decoding unit 9 is output to the optical disc controller unit 15.
  • the optical disk controller unit 15 demodulates reproduction data from the optical disk 90 by performing decoding processing, error correction processing, and the like on the binarized data DD.
  • the signal quality evaluation unit 10 inputs the path selection margin (SAM) and the number of path selection error bits sequentially from the maximum likelihood decoding unit 9 at each time point, and evaluates for the reproduction signal quality evaluation.
  • the value d-MLSE is generated, and the evaluation value d-MLSE is output to the optical disc controller unit 15.
  • the optical disk controller unit 15 can evaluate the reproduction signal quality based on the evaluation value d-MLSE.
  • the bit detection method by PRML is based on the Euclidean distance between the partial response sequence obtained from the correct bit sequence and the reproduced signal (that is, the path metric for the correct bit sequence) and the partial sequence obtained from the erroneous bit sequence.
  • the magnitude relationship of the Euclidean distance between the response sequence and the reproduced signal (that is, the path metric for the erroneous bit sequence) is compared.
  • an algorithm that leaves a closer path that is, a path path with a smaller value of the path metric as a more reliable path, and finally detects a path that survived by repeating this operation (maximum likelihood path) is obtained.
  • the difference between the path metrics of the top two paths (which are the maximum likelihood path Pa and the second path Pb) having a small path metric value, which are final surviving path selection candidates, is determined. If is large, the surviving path is more accurate, and if it is small, it is more confusing, that is, the possibility of detection error is large. This point will be described with reference to FIG.
  • FIG. 2A and 2B are diagrams illustrating the relationship between the maximum likelihood path Pa, the second path Pb, and the actual reproduction signal (the reproduction signal RF (EQ) PR-equalized by the PR equalization unit 8).
  • PR (1, 2, 2, 1) is shown.
  • FIG. 2A and FIG. 2B each value of “+3, +2, +1, 0, ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3” on the vertical axis represents each criterion assumed in PR (1, 2, 2, 1). Shows the level value.
  • the maximum likelihood path Pa and the second path Pb shown in the figure can be regarded as two paths that are finally compared with the reproduction signal RF (EQ).
  • the path metric value for the maximum likelihood path Pa and the path metric value for the second path Pb are compared, and the path with the smaller value is selected as the surviving path.
  • the path metric corresponds to each sampling value of the reproduction signal RF (EQ) obtained at each sampling timing indicated by a black circle in the figure in the maximum likelihood path Pa (or the second path Pb).
  • the sum of the Euclidean distances with the respective values obtained at the sampling timing that is, the sum of the branch metrics.
  • the Euclidean distance between the maximum likelihood path Pa and the reproduction signal RF (EQ) is expanded and the Euclidean distance between the second path Pb and the reproduction signal RF (EQ) is closer than in the case of FIG. It has become a relationship. That is, in this case, the value of the path metric for the maximum likelihood path Pa is larger than that in the case of FIG. 2A, and conversely, the value of the path metric for the second path Pb is smaller, so that the maximum likelihood as the detection path in this case The certainty of the pass Pa decreases. In other words, in this case, the probability of the other second path Pb increases, and there is a higher possibility that this second path Pb is the most likely path. Therefore, there is a high possibility that the detected path as the maximum likelihood path Pa is a path erroneously detected with respect to the path indicated as the second path Pb.
  • the path metric value for the maximum likelihood path Pa is sufficiently smaller than the path metric value for the second path Pb (when the difference between the two path metrics is large)
  • more probable bit detection is performed. It can be determined that it is being executed.
  • the path metric value for the maximum likelihood path Pa becomes larger and the path metric value for the second path Pb becomes smaller (the difference between the two path metrics becomes smaller)
  • the maximum likelihood path Pa becomes greater. It can be determined that the detection path is likely to be erroneous.
  • the detection accuracy when the PRML method is adopted, the difference between the path metric value for the maximum likelihood path Pa and the path metric value for the second path Pb, that is, the metric difference is obtained. Can be estimated.
  • a metric difference SAM
  • PB i PB i , PA i , and R i ” represent the values of the second path Pb, the maximum likelihood path Pa, and the reproduction signal RF (EQ) at the same sampling timing, respectively. That is, the metric difference (SAM) in this case is defined as a value obtained by subtracting the path metric value for the maximum likelihood path Pa from the path metric value for the second path Pb.
  • Such a metric difference is obtained when the value of the path metric for the maximum likelihood path Pa on the right side of the above equation is “0”, that is, when the maximum likelihood path Pa and the reproduction signal RF (EQ) completely match.
  • the maximum value is obtained. That is, the metric difference (SAM) is information indicating that the larger the value, the higher the detection accuracy (that is, the better the signal quality). Accordingly, the SAM value also serves as a path selection margin value.
  • the fact that the maximum likelihood path Pa and the reproduction signal RF (EQ) are completely coincided with each other indicates that the path metric for the second path Pb in this case is the maximum likelihood path Pa and the second path. It turns out that it becomes Euclidean distance with Pb. Therefore, the maximum value of the metric difference (SAM) as described above is the value of the Euclidean distance between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb.
  • the minimum value is “0” when the path metric value for the maximum likelihood path Pa and the path metric value for the second path Pb are the same value, that is, the maximum likelihood path Pa in the case of FIG. And the second path Pb, the reproduction signal RF (EQ) is obtained at a position exactly in the middle. That is, depending on the metric difference (SAM) value “0”, it indicates that both the maximum likelihood path and the second path are equally likely, and thus indicates that the possibility of error is the highest. Will be.
  • the metric difference indicates that the closer to the value (maximum value) of the Euclidean distance between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb, the higher the detection accuracy, and conversely, “0” (minimum value). It can be seen that the closer to, the lower the detection accuracy and the higher the possibility of error.
  • the PRML decoding process is performed.
  • Error rate can be estimated. For example, by obtaining statistical information such as the variance value of the metric difference value as the difference between the path metric value for the maximum likelihood path Pa and the path metric value for the second path Pb, The error rate can be estimated.
  • the bit sequence pattern of the second pass is caused by a one-bit error such as an edge being shifted by one bit with respect to the bit sequence pattern of the maximum likelihood path, or the disappearance of the 2T mark that is the shortest mark.
  • a 2-bit error For example, a 2-bit error.
  • the error pattern that actually appeared as an error was limited to almost 100% 1-bit error. Therefore, the signal quality can be properly evaluated by obtaining the distribution of the metric difference for only the 1-bit error which is the only error pattern.
  • the PRML class that is actually used there is a technique for extracting several error patterns having a statistically high error occurrence frequency, obtaining evaluation values for each of them, and integrating them to construct an evaluation value. It was examined. This is because the distribution of metric differences (distribution average value and variance) is different for each error pattern, so that it cannot be handled as a single distribution.
  • FIG. 3 shows a distribution example of metric differences (SAM) for error patterns having different Euclidean distances.
  • SAM metric difference
  • the vertical axis represents the sample frequency
  • the horizontal axis represents the metric difference (SAM) value.
  • three error patterns PTk (k is 1 to 3) mainly contribute to actual error occurrence, and an example of the distribution of metric differences (SAM) thereof is shown.
  • the distribution shown as SAM1 in the figure shows an error pattern PT1 corresponding to a so-called 1-bit error in which the number of bits different between the bit sequence of the maximum likelihood path Pa and the bit sequence of the second path Pb is one bit.
  • Metric difference (SAM) distribution is a so-called 1-bit error in which the number of bits different between the bit sequence of the maximum likelihood path Pa and the bit sequence of the second path Pb is one bit.
  • SAM2 is, for example, the distribution of the metric difference (SAM) for the error pattern PT2 corresponding to the 2-bit error due to the shortest mark shift or the like
  • SAM3 is the metric difference (SAM) for the error pattern PT3 corresponding to the 3-bit error.
  • Distribution and the like are the distribution indicated as “entire SAM” indicates the superposition of these three distributions SAM1 to SAM3.
  • the Euclidean distance between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb is different in each error pattern PT1 to PT3. It is different.
  • the Euclidean distance between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb can be calculated by calculating the square of the difference between the values followed by each path and then calculating the sum thereof. Accordingly, at this time, the Euclidean distance “d k 2 ” in each error pattern PTk is set to PA i and PB i at the same sampling timing in the maximum likelihood path Pa and the second path Pb, respectively. Can be expressed as
  • the average value of each distribution is the Euclidean distance d k 2 between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb in the error pattern PTk. It becomes the value of. That is, if the distribution of the metric difference (SAM) is a Gaussian distribution in this way, the average value of the distribution should be the value of the metric difference (SAM) when the signal quality is the best. Then, the value of the metric difference (SAM) when the signal quality is the best in this way is the maximum likelihood path Pa and the metric difference (SAM) calculated by [Formula 1]. This is the value of the Euclidean distance from the second path Pb.
  • the portion where the value of the metric difference (SAM) shown on the horizontal axis is “0” is the same as the path metric for the maximum likelihood path Pa and the second metric difference (SAM). This is a portion where the value of the path metric for the two paths Pb is the same value, and therefore, the probability of detection error is the highest.
  • a portion where the value of the metric difference (SAM) exceeds (below) the portion where the value is “0” indicates a portion that actually becomes a detection error, and this portion becomes an unobservable portion in PRML.
  • the value of the metric difference (SAM) becomes a negative value exceeding “0” in this way, the value of the path metric for the second path Pb is greater than the value of the path metric for the maximum likelihood path Pa.
  • the metric difference (SAM) value becomes a negative value in this way. Is not possible. Therefore, it is impossible to actually observe the portion that causes the detection error.
  • FIG. 4A shows a metric difference (SAM) distribution (SAMk) in a certain error pattern PTk.
  • SAM metric difference
  • the vertical axis represents the sample frequency and the horizontal axis represents the metric difference (SAM) value.
  • a predetermined threshold (Th_k) is set for the value of the metric difference (SAM), and the error rate is calculated by obtaining the appearance frequency (Fk) of the value of the metric difference (SAM) below this value.
  • the appearance frequency Fk of the value of the metric difference (SAM) below the threshold Th_k is correlated with a portion where the metric difference (SAM) ⁇ 0 (bit error rate bER). That is, for example, assuming that the signal error has deteriorated and the bit error rate bER has increased, the distribution SAMk at that time becomes a distribution whose base is relatively wide as shown in FIG. 4A, for example. Therefore, the appearance frequency Fk (the area of the portion Fk in the figure) tends to increase. That is, as the bit error rate bER increases, the appearance frequency Fk also increases. On the other hand, when the signal quality is better than that in the case of FIG.
  • the distribution SAMk has a sharper shape as shown in FIG. 4B, for example.
  • the appearance frequency Fk also decreases, and therefore the value of the appearance frequency Fk decreases as the bit error rate bER decreases.
  • an index correlating with the bit error rate bER is obtained by the appearance frequency Fk of the value of the metric difference (SAM) below the threshold Th_k.
  • a threshold Th_k is appropriately set, and a metric difference (SAM that is less than the threshold Th_k) If the appearance frequency Fk of the value of) is detected and combined, an evaluation value having a high correlation with the actual bit error rate can be obtained.
  • the above is an example of the concept of detecting a specific error pattern, obtaining the distribution of the metric difference, and calculating the evaluation value. That is, the error patterns that can occur are limited to several types, and the total error rate is estimated by adding the estimated error rates required for each pattern, thereby quantifying the signal quality.
  • the lengthening of ISI is also progressing. For example, in Viterbi detection with a long ISI such as 9 ISI or more, there are a great number of patterns that compete for detection distances, and as a result, a very large number of error patterns actually appear. In the method of performing calculation for each error pattern, only a part of the samples can be evaluated.
  • FIG. 5 and FIG. 6 show errors of PR (3, 6, 9, 13, 16, 17, 16, 13, 9, 6, 3) which is 11 ISI that is being considered for use in next-generation high-density disk systems.
  • the pattern is shown.
  • FIG. 5 shows error patterns of pattern numbers 1 to 32 by assigning pattern numbers in ascending order of the square Euclidean distance as various error patterns in a 24-bit section. For each error pattern, a square Euclidean distance, a Hamming distance (number of error bits), and an error pattern are shown. Here, only pattern number 32 is shown, but pattern number 33 and later also exist.
  • FIG. 6 shows the Hamming distance and the square Euclidean distance of each error pattern in the range up to the pattern number 500.
  • bit difference error pattern
  • bit difference error pattern
  • the signal quality evaluation unit 10 of the present embodiment to be described below can calculate an evaluation value d-MLSE that serves as an index of reproduction signal quality without specifying an error pattern.
  • FIG. 7 shows the configuration of the signal quality evaluation unit 10.
  • the signal quality evaluation unit 10 includes a distribution calculation unit 21, a merge error estimation unit 22, an average value calculation unit 23, a bit error estimation unit 24, and a conversion unit 25.
  • the signal quality evaluation unit 10 is supplied with a path selection margin (metric difference (SAM)) and the number of path selection error bits from the internal calculation result of the maximum likelihood decoding unit 9 (Viterbi detector).
  • SAM path selection margin
  • Viterbi detector the number of path selection error bits from the internal calculation result of the maximum likelihood decoding unit 9
  • the path selection margin (metric difference (SAM)) as an instantaneous value is sequentially supplied from the maximum likelihood decoding unit 9 to the distribution calculation unit 21.
  • the distribution calculation unit 21 obtains a distribution (histogram) of SAM values.
  • FIG. 8 shows an example of the maximum likelihood path Pa and the second path Pb that transition between the states S00, S01, S10, and S11.
  • ⁇ i, j is a path metric at branch i and time j.
  • ⁇ i, j is a state metric of state i and time j.
  • the definition of the simple SAM ( ⁇ j) at time j is shown in [Formula 3].
  • Bi is a set of branches that transition to state i.
  • FIG. 9 shows an example of the SAM distribution.
  • the horizontal axis is the SAM value, and the vertical axis is the appearance frequency.
  • the vertical axis represents a logarithmic scale.
  • ⁇ is the frequency of each SAM value. As described above, the closer the SAM value is to zero, the higher the possibility of error.
  • the average value calculation unit 23 in the signal quality evaluation unit 10 in FIG. 7 is sequentially supplied with the number of path selection error bits as an instantaneous value from the maximum likelihood decoding unit 9.
  • the average value calculation unit 23 calculates the average value of the number of path selection error bits (average error bit number ⁇ ).
  • the number of path selection error bits is the number of bits that cause an error when there is a path selection error, that is, the number of bits that differ between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb bit sequence stored in the path memory. It's a number.
  • the average path memory bit difference number be the average error bit number ⁇ .
  • the average error bit number ⁇ per path merge is expressed as follows from the bit difference number ⁇ j at time j.
  • ⁇ i, j is a path memory bit string (path selection information) at branch i and time j.
  • N 1 () is a function for obtaining the number of bits 1 in binary representation.
  • the merge error estimation unit 22 in the signal quality evaluation unit 10 of FIG. 7 performs an operation for obtaining an estimated value of the path selection error rate based on the SAM distribution calculated by the distribution calculation unit 21. That is, an operation is performed in which an area in which the SAM value is close to zero in the SAM distribution is regarded as a normal distribution and is estimated using an error function. For example, a SAM distribution as shown in FIG. 9 is obtained by the distribution calculating unit 21, and the SAM distribution is a superposition of a large number of error patterns having different distances (average, variance), and is a non-normal distribution.
  • what is desired for signal evaluation is the sum of negative probabilities of SAM values. However, as described above, the negative region of the SAM value cannot be measured.
  • the critical part SAM value is close to zero
  • SAM value is close to zero
  • a region with a small SAM value is cut out and fitted with a normal distribution.
  • This is a normal distribution curve (N [ ⁇ , ⁇ , ⁇ 2 ]) indicated by a solid line in FIG.
  • a path merge error rate (occurrence frequency of SAM ⁇ 0) is estimated from the approximated normal distribution. It is estimated that this error rate is equal to the actual error rate.
  • the estimated path merge error rate spmER is obtained by the following calculation of [Equation 5].
  • ⁇ is the ratio of the area defined by the normal distribution curve when the entire area of the SAM distribution (integral value of the values of ⁇ ) is normalized to “1”.
  • ⁇ is an average value of a normal distribution, and ⁇ is a standard deviation.
  • erfc () is a complementary error function.
  • an evaluation value d-MLSE obtained by converting the estimated bit error rate sbER into a jitter is further output as a signal quality evaluation value. Therefore, the bit error estimation unit 24 and the conversion unit 25 function as an evaluation value generation unit.
  • the bit error estimation unit 24 is supplied with the estimated path merge error rate spmER described above from the merge error estimation unit 22 and the average error bit number ⁇ is supplied from the average value calculation unit 23.
  • the bit error estimation unit 24 estimates the bit error rate by multiplying the estimated path merge error rate spmER by the average error bit number ⁇ . That is, the estimated bit error rate sbER is
  • the estimated bit error rate sbER obtained in this way is supplied to the conversion unit 25.
  • the conversion unit 25 obtains an evaluation value d-MLSE obtained by converting jitter from the estimated bit error rate sbER as a final signal evaluation value as follows.
  • the evaluation value d-MLSE obtained by this calculation is supplied to the optical disc controller 15 in FIG.
  • FIG. 10 shows an example of experimental results. It is an experimental result with a next generation disk of 80 GB capacity equivalent to BD.
  • the vertical axis is the error rate
  • the horizontal axis is the evaluation value
  • the theoretical curve shows the relationship between the theoretical error rate and the evaluation value.
  • ⁇ represents the evaluation value d-MLSE and the error rate obtained by the method of the embodiment.
  • ⁇ indicates the evaluation value and error rate in the case of a method for obtaining an evaluation value using some specified error patterns (six types) as described above.
  • the estimated error rate is underestimated. That is, the actual measurement error rate becomes higher than the evaluation value. Also, the correlation deteriorates due to the relationship of estimating the whole from a part of the behavior. That is, the variation becomes large.
  • the evaluation value d-MLSE of the method of the present embodiment all error patterns are covered even if the detector becomes complicated (constraint length increases and the internal state increases). The measured values agree very well and the correlation is improved. As described above, the signal quality evaluation unit 10 of the embodiment can obtain the evaluation value d-MLSE with high accuracy by a relatively simple calculation.
  • FIG. 7 shows a part assigned to hardware (H / W) and a part assigned to software (S / W) in the configuration of the signal quality evaluation unit 10.
  • the distribution calculation unit 21 and the average value calculation unit 23 are configured by hardware
  • the merge error estimation unit 22, the bit error estimation unit 24, and the conversion unit 25 are realized by software (firmware). .
  • FIG. 11 shows another configuration example of the signal quality evaluation unit 10. Note that the same parts as those in FIG. In this example, in addition to the configuration of FIG.
  • the threshold determination unit 26 inputs a path selection margin (SAM) and checks whether the SAM value is equal to or less than a predetermined threshold th. If the SAM value is not less than or equal to the threshold th, the enable signal en is output to the average value calculator 23.
  • the average value calculator 23 excludes the number of path selection error bits at the timing when the enable signal en is supplied from the sample for obtaining the average value.
  • FIG. 9 shows an example of the threshold value th.
  • the threshold th may be a fixed value or a variable value.
  • the threshold value th may be set to a value that is considered to have a small detection margin if it is less than the threshold value th.
  • a deterministic value such as a minimum Euclidean distance obtained from the equalization PR class may be used.
  • an adaptive value obtained while looking at the distribution of the path selection margin may be used. For example, the mode of the distribution is set.
  • the path selection margin (SAM) and the number of path selection error bits are instantaneous values obtained for each sample.
  • SAM path selection margin
  • the number of path selection error bits it is considered that obtaining an average value for samples close to a detection error can provide a result close to the behavior at the time of an actual detection error. For this reason, the threshold th is set, and the average number of path selection errors is obtained for samples that are equal to or smaller than the threshold th for the SAM value.
  • the reliability of the measurement result is increased by selecting the sample.
  • the accuracy of the final evaluation value d-MLSE can be expected to improve.
  • FIG. 12 shows the configuration of the maximum likelihood decoding unit 9 when an adaptive Viterbi detector is used. Even when the maximum likelihood decoding unit 9 is an adaptive Viterbi detector, the signal quality evaluation unit 10 of the present embodiment is suitable.
  • An adaptive Viterbi detector is disclosed in, for example, Japanese Patent No. 4622632.
  • the maximum likelihood decoding unit 9 of FIG. 12 takes in a branch metric calculation unit (BMC) 32 that calculates a branch metric for each branch from the reproduced signal RF (EQ) from the PR equalization unit 8 and the branch metric.
  • BMC branch metric calculation unit
  • a path metric update unit (ACS) 33 that performs path selection by comparing paths by branch selection and a path memory update unit (PMEM) 34 that updates path memory according to the selected path information are provided.
  • An adaptive reference level generation circuit 35 for generating a reference level according to the level of the reproduction signal RF (EQ) is provided for realizing an adaptive Viterbi detection operation.
  • the branch metric calculation unit 32 converts the value of the reproduction signal RF (EQ) from the PR equalization unit 8 and the value of each reference level (reference level data) set from the adaptive reference level generation circuit 35. Based on this, a branch metric corresponding to each branch is calculated.
  • the adaptive reference level generation circuit 35 generates reference level data to be set in the branch metric calculation unit 32 based on the reproduction signal RF (EQ) and the binarized data DD from the path memory update unit 34.
  • the adaptive reference level generation circuit 35 is provided with x low-pass filters provided in accordance with the number x of reference levels set corresponding to the adopted PR class. Then, the values of the reproduction signal RF (EQ) are distributed and input to these low-pass filters according to the pattern of the binarized data DD, thereby averaging the values of the reproduction signal RF for each reference level. . The result is output as reference level data.
  • the branch metric calculation unit Even when the ideal reproduction signal RF (EQ) assumed in the PR class cannot be obtained by obtaining the reference level data adapted to the actual reproduction signal RF, the branch metric calculation unit. An appropriate value can be obtained as the branch metric calculated at 32, thereby improving the reliability of the binarized data DD.
  • the signal quality evaluation unit 10 of the embodiment When the signal quality evaluation unit 10 of the embodiment is used in combination with such an adaptive Viterbi detector, the internal reference level of the Viterbi detector changes according to the input signal, and as a result, the Euclidean distance at the time of detection The situation is changing.
  • the signal evaluation method disclosed in Japanese Patent No. 4622632 requires an additional calculation in order to maintain the accuracy of the evaluation value (versus bit error calculation) in such a situation.
  • the change in adaptive Viterbi is already factored in when calculating the path selection margin (SAM) defined as the metric difference, and the subsequent calculation depends on the Euclidean distance.
  • SAM path selection margin
  • the configuration does not require normalization. For this reason, the combination with the adaptive Viterbi is possible without introducing a special calculation, and a highly accurate evaluation value can be generated with a simpler configuration.
  • the signal quality evaluation unit 10 performs a two-time maximum likelihood path Pa that is a detection path in maximum likelihood decoding.
  • a merge error estimator 22 (first arithmetic unit) that obtains an estimated value of the path selection error rate (estimated path merge error rate spmER) based on the distribution of the path metric difference of the second path Pb having the second highest likelihood. .
  • the signal quality evaluation unit 10 calculates the average number of error bits in erroneous detection from the number of bit differences (number of path selection error bits) between the maximum likelihood path Pa and the second path Pb at the time of path selection at the maximum likelihood decoding.
  • An average value calculation unit 23 (second calculation unit) to be obtained is provided.
  • the signal quality evaluation unit 10 obtains the estimated bit error rate sbER from the estimated path merge error rate spmER that is the calculation result of the merge error estimation unit 22 and the average error bit number ⁇ that is the calculation result of the average value calculation unit 23.
  • an evaluation value generation unit (bit error estimation unit 24 and conversion unit 25) for generating an evaluation value d-MLSE corresponding to the estimated bit error rate sbER.
  • the merge error estimation unit 22 calculates an estimated path selection error rate (estimated path merge error rate spmER from a normal distribution approximated to a distribution of path metric differences. ) (See FIG. 9).
  • the distribution of the path metric difference is a superposition of a large number of error patterns with different distances, resulting in a non-normal distribution. However, the portion whose value is close to zero can be approximated to a normal distribution relatively well.
  • a path merge error rate (that is, an appearance frequency at which the path metric difference is less than 0) is estimated from the approximated normal distribution. This makes it possible to obtain a highly accurate path merge error rate with a simple calculation method.
  • the signal quality evaluation unit 10 having the configuration shown in FIG. 11 is configured such that the average value calculation unit 23 (second calculation unit) has a path metric difference value between the maximum likelihood path and the second path equal to or less than a predetermined threshold.
  • the average error bit number is obtained using the number of bit differences between the maximum likelihood path and the second path.
  • the path metric difference (path selection margin: SAM value) and the number of bit differences (number of path selection error bits) are instantaneous values obtained for each sample.
  • SAM value path selection margin
  • the number of path selection error bits it is considered that obtaining an average value for samples close to a detection error can provide a result close to the behavior at the time of an actual detection error. Therefore, the average number of path selection errors is obtained for samples whose threshold value th is less than or equal to the SAM value. As a result, the accuracy of the average number of error bits can be improved and the accuracy of the final evaluation value can be expected to be improved.
  • the signal quality evaluation unit 10 generates and outputs an evaluation value d-MLSE obtained by converting the estimated bit error rate sbER into a jitter.
  • the evaluation value as a jitter expression
  • compatibility of the value with the conventional evaluation value can be ensured, and the signal quality evaluation unit 10 of the present embodiment can be easily incorporated into the reproduction system.
  • the estimated bit error rate sbER also has a property as an evaluation value
  • the estimated bit error rate sbER may be output as the evaluation value instead of the evaluation value d-MLSE or together with the evaluation value d-MLSE.
  • the reproduction apparatus 1 (see FIG. 1) of the embodiment includes a reproduction unit (2, 3, 4, 5, 6) that reproduces a reproduction signal of bit information from an optical disc 90 (recording medium), a partial response, etc.
  • the decoding part (PR equalization part 8 and the maximum likelihood decoding part 9) which performs the PRML decoding process by equalization and maximum likelihood decoding, and decodes the binarized data DD is provided.
  • a signal quality evaluation unit 10 having a merge error estimation unit 22 (first calculation unit), an average value calculation unit 23 (second calculation unit), a bit error estimation unit 24, and a conversion unit 25 (evaluation value generation unit) is provided. Prepare. As a result, it is possible to realize a reproducing apparatus capable of evaluating a signal having a high correlation with the actual error rate with a simple calculation.
  • the maximum likelihood decoding unit 9 variably sets the reference level used for calculating the branch metric according to the level of the reproduction signal.
  • An adaptive Viterbi detector may be used.
  • the change in adaptive Viterbi is already factored in when calculating the path selection margin (SAM) defined as the metric difference, and normalization based on the Euclidean distance is necessary in the subsequent calculation. It becomes the composition which does not. For this reason, the combination with the adaptive Viterbi is possible without introducing a special operation. Therefore, even when an adaptive Viterbi detector is used, a highly accurate evaluation value can be obtained with a simpler configuration.
  • SAM path selection margin
  • PR 3, 6, 9, 13, 16, 17, 16, 13, 9, 6, 3
  • PR class and ISI can be considered.
  • the technology of the present disclosure can be widely applied to decoding bit information reproduced from a recording medium and decoding bit information transmitted.
  • the recording medium is not limited to an optical disc, and any recording medium is assumed.
  • this technique can also take the following structures.
  • a PRML decoding system that performs partial response equalization and maximum likelihood decoding on a reproduced signal of bit information, the second likelihood with the second highest likelihood and the maximum likelihood path at each time that is a detection path in the maximum likelihood decoding
  • a first calculation unit for obtaining an estimated value of a path selection error rate based on a distribution of path metric differences of paths
  • a second arithmetic unit for obtaining an average error bit number in erroneous detection from the number of bit differences between the maximum likelihood path and the second path at the time of path selection at each time in the maximum likelihood decoding
  • An evaluation value generation unit that obtains an estimated bit error rate from the calculation results of the first calculation unit and the second calculation unit, and generates an evaluation value according to the estimated bit error rate.
  • the signal quality evaluation apparatus according to (1), wherein the first calculation unit obtains an estimated value of a path selection error rate from a normal distribution approximated to a distribution of path metric differences.
  • the second arithmetic unit uses the number of bit differences between the maximum likelihood path and the second path when the value of the path metric difference between the maximum likelihood path and the second path is equal to or less than a predetermined threshold value to calculate an average error bit.
  • the signal quality evaluation device according to (1) or (2).
  • the evaluation value generation unit generates an evaluation value obtained by converting the estimated bit error rate obtained from the calculation results of the first calculation unit and the second calculation unit into jitters. (1) to (3)
  • the signal quality evaluation apparatus in any one of.
  • a reproduction unit for reproducing a reproduction signal of bit information from a recording medium;
  • a decoding unit that decodes binarized data by performing PRML decoding processing by partial response equalization and maximum likelihood decoding on the reproduced signal;
  • a first calculation unit that obtains an estimated value of a path selection error rate based on a distribution of path metric differences between a maximum likelihood path at each time that is a detection path in the maximum likelihood decoding and a second path having the second highest likelihood
  • a second arithmetic unit for obtaining an average error bit number in erroneous detection from the number of bit differences between the maximum likelihood path and the second path at the time of path selection at each time in the maximum likelihood decoding
  • a reproduction apparatus comprising: an evaluation value generation unit that obtains an estimated bit error rate from the calculation results of the first calculation unit and the second calculation unit and generates an evaluation value corresponding to the estimated bit error rate.
  • maximum likelihood decoding is performed by an adaptive Viterbi detector in which a reference level used for calculating a branch metric is variably set according to the level of the reproduction signal.
  • the playback device described in 1. (7) In a PRML decoding system that performs partial response equalization and maximum likelihood decoding on the reproduced signal of bit information, the second likelihood with the second highest likelihood and the maximum likelihood path at each time, which is the detection path in the maximum likelihood decoding.

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Abstract

高密度記録の再生信号について高い対エラーレート相関、即ち高い精度をもちうる信号品質評価値が得られるようにする。このためにＰＲＭＬ復号系における最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める。また最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める。そしてこれらの結果から推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する。

Description

信号品質評価装置、信号品質評価値生成方法、再生装置
　本開示は、例えば記録媒体からの再生信号などに対しＰＲＭＬ（Partial Response Maximum Likelihood）による復号処理を行う場合に好適な信号品質評価装置、信号品質評価値生成方法、及びこのような信号品質評価装置を備えて情報の再生を行う再生装置に関する。
　例えば記録媒体の一例としての光ディスクでいえば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray Disc（登録商標））が広く普及しているが、これらは高密度記録化の歴史を示すものでもある。
　特にＢＤレベルの高密度記録となると、ビット検出方法としてパーシャルレスポンス最尤（ＰＲＭＬ）検出とよばれる手法が用いる方法が一般的となってきている。
　公知のように、ＰＲＭＬとは、パーシャルレスポンスという過程と最尤検出という技術を組み合わせた技術である。パーシャルレスポンスとは、１ビットの入力に対して、１ビットよりも長く出力を返す過程、すなわち、出力を複数の入力ビットで決定する過程のことをいい、特にブルーレイディスクなどの光ディスクでよく用いられるような、再生信号が、連続する４ビットの情報ビットの入力に対してこれらを順に１、２、２、１を乗じて加算した信号として得られる過程は、ＰＲ（１，２，２，１）と表現される。
　また、最尤検出とは、二つの信号列間にパスメトリックとよばれる距離を定義して、実際の信号と想定されるビット系列から予想される信号との間の距離を調べて、その距離が最も近くなるようなビット系列を検出する方法である。なお、ここで、パスメトリックとは、同じ時刻での２つの信号の振幅差の二乗を全時刻にわたって加算した距離として定義される距離である。また、この距離を最小とするビット系列の探索には、ビタビ検出をもちいる。
　これらを組み合わせたパーシャルレスポンス最尤検出は、記録媒体のビット情報から得られた信号をイコライザとよばれるフィルタでパーシャルレスポンスの過程となるように調整し、得られた再生信号と想定されるビット系列のパーシャルレスポンスとの間のパスメトリックを調べて、その距離が最も近くなるようなビット系列を検出する方法である。
　光ディスクの再生信号品質の評価方法としては、ＰＲＭＬ検出原理に基づき、ビタビ検出器のパス選択の余裕度（パス選択マージン）を示す、メトリック差分（ＳＡＭ値とも呼ばれる）の分布を用いる方法がすでに一般的になっている。
　例えば下記の特許文献１，２，３，４等で、従来の光ディスクの高密度記録時にもＰＲＭＬのエラーレートと良好な相関をもつ信号品質評価方法が示されている。
　そのいずれにおいても、実際に使用されるＰＲＭＬのクラスにおいて、統計的にエラー発生頻度の高い幾つかのエラーパターンを抽出し、その各々に対し指標値を求め、それらを統合して指標値を構成している。
　これは、エラーパターン毎に、メトリック差分の分布（分布平均値および分散）が異なるため、単一の分布として取り扱う事が出来ない理由による。
特許第３８５７６８５号公報 特許第３７１１１４０号公報 特許第４７５０４８８号公報 国際公開第２０１０／００１５８８号パンフレット
　一方、従来の光ディスクからさらに線方向密度を上げ、例えばＢＤ相当で記録層１層につき４０ＧＢを超えるような超高密度記録を行うことが検討されている。この場合には、チャネルの周波数特性、特に高域成分の顕著な劣化がおこり、再生信号の符号間干渉がさらに強まるため、より拘束長が長く、かつチャネルの周波数特性に適合したＰＲＭＬクラスを新たに導入しなければ、十分な再生性能を確保できない。このとき、支配的なエラーパターンも再生チャネルの周波数特性及び、ＰＲＭＬのクラス変更に伴い、従来条件と変化する。
　具体的には光学的振幅伝達関数（ＭＴＦ）の高域カットオフのため、短マーク再生信号振幅は極度に低下し、最短マークだけでなく、二番目に短いマークの再生信号振幅もほとんど得られない。
　このため、従前の信号品質評価手法が適切とはいえない状況となっている。
　従来は、ＰＲＭＬの最尤復号でのエラーパターンは、ビット単位か、高々最短マークの１ビットシフトで理解できていた。すなわち、信号品質を表現するのに、これらのエラーパターンだけを考慮することで充分であった。
　ところが、ＢＤ相当で４０ＧＢを超えるような超高密度記録条件では、上記の状況のため、ＰＲＭＬの最尤復号でのエラーパターンとしては、記録マーク、スペースの極性反転をも含む、ブロック的な誤りが新たに多く発生するようになっている。そして全体のエラーレートでこれらのエラーパターンの寄与が支配的にもなっている。ブロック的なエラーパターンは、エラー伝搬的性質を持つので、場合によっては１０クロック区間以上の、非常に長い区間にわたってエラーが発生することもある。
　このことから、例えば最短マークの１ビットシフト等のエラーパターンのみを検出して評価値を生成しても、実際のエラーレートを反映しているとはいいにくい評価値となってしまう。
　そこで本開示では、高密度記録がより進んでも、高い対エラーレート相関、即ち高い精度をもちうる信号評価の手法を提供することを目的とする。
　本技術に係る信号品質評価装置は、ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部とを備える。
　パス選択のエラーが生ずるのは、パスメトリック差分が負値となる場合であるが、それは測定不能である。そこでパスメトリック差分の分布からパス選択エラーレート（パスマージエラーレート）を推定する。即ちパスメトリック差分が負値となる頻度である。これにパスマージ時のビット相違数から求めた平均ビットエラー数を乗じることで、ビットエラーレートを推定する。そのビットエラーレートから評価値を生成する。
　この場合、あらかじめ特定したいくつかのエラーパターンを対象に評価値を算出するものはなく、すべての起こりうるエラーパターンを網羅した評価値が得られる。
　上記した本技術に係る信号品質評価装置においては、前記第１の演算部は、パスメトリック差分の分布に近似した正規分布からパス選択エラーレートの推定値を求めることが考えられる。
　パスメトリック差分の分布は距離の異なる非常に多くのエラーパターンの重ね合わせであり、非正規分布となる。しかし値がゼロに近い部分については、正規分布に比較的良く近似できる。この近似された正規分布からパスマージエラーレート（即ちパスメトリック差分が０未満となる出現頻度）を推定する。
　上記した本技術に係る信号品質評価装置においては、前記第２の演算部は、最尤パスと第２パスのパスメトリック差分の値が所定の閾値以下となる場合の最尤パスと第２パスのビット相違数を用いて平均エラービット数を求めることが考えられる。
　パスメトリック差分（パス選択マージン：ＳＡＭ値）およびビット相違数（パス選択エラービット数）はサンプル毎に求まる瞬時値である。一般的にパス選択マージン値（ＳＡＭ値）が小さい場合、検出エラーに近いあるいは検出エラーを起こしたサンプルとみなすことが出来る。パス選択エラービット数についても、検出エラーに近いサンプルに対してその平均値を求める方が実際の検出エラー時の振る舞いに近い結果が得られると考えられる。そこでＳＡＭ値に対してある閾値以下のサンプルに対し、平均パス選択エラー数を求める。
　上記した本技術に係る信号品質評価装置においては、　前記評価値生成部は、前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から求めた推定ビットエラーレートをジッタ換算した評価値を生成することが考えられる。
　評価値をジッタ表現とすることで従来の評価値との値の互換性を確保できる。
　本技術に係る再生装置は、記録媒体からビット情報の再生信号を再生する再生部と、前記再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号によるＰＲＭＬ復号処理を行って２値化データを復号する復号部と、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部と、を備える。
　即ち再生部と復号部を有する再生装置において、第１の演算部、第２の演算部、評価値生成部を備えた信号品質評価装置を搭載する。
　上記した本技術に係る再生装置においては、前記復号部では、ブランチメトリックの計算のために用いられる基準レベルが前記再生信号のレベルに応じて可変的に設定される適応型ビタビ検出器により最尤復号が行われることが考えられる。
　即ち第１の演算部、第２の演算部、評価値生成部を備えた信号品質評価装置は、適応型ビタビ検出器での復号を行う場合にも用いられる。
　本技術に係る再生方法は、ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算手順と、前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算手順と、前記第１の演算手順および前記第２の演算手順での演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成手順と、を備える。
　これによりエラーパターンを特定せずに、すべての起こりうるエラーパターンを網羅した評価値を算出する。
　本開示によれば、高密度記録の再生信号について、高い対エラーレート相関、即ち高い精度をもちうる信号評価の指標となる評価値が得られるという効果がある。
　なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
本技術の実施の形態の再生装置のブロック図である。 ＲＦ信号に対する最尤パスと第２パスの説明図である。 メトリック差分の分布を重ね合わせて示した説明図である。 評価値とエラーレートの相関の説明図である。 １１ＩＳＩのエラーパターンの説明図である。 １１ＩＳＩのエラーパターンのハミング距離と二乗ユークリッド距離の説明図である。 実施の形態の信号品質評価部のブロック図である。 実施の形態のメトリック差分の簡易化の説明図である。 実施の形態のＳＡＭ分布の説明図である。 実施の形態と比較例の実験結果の説明図である。 他の実施の形態の信号品質評価部のブロック図である。 実施の形態の適応型ビタビ検出器のブロック図である。
　以下、次の順序で実施の形態の再生装置を説明する。なお再生装置１に搭載される信号品質評価部１０が請求項でいう信号品質評価装置の例となる。
＜１．再生装置構成＞
＜２．メトリック差分を用いた評価値生成の一例＞
＜３．信号品質評価部の構成及び動作＞
＜４．信号品質評価部の他の構成例＞
＜５．適応型ビタビとの組み合わせ＞
＜６．まとめ及び変形例＞
＜１．再生装置構成＞

　図１は実施の形態に係る信号品質評価装置（信号品質評価部１０）を備えた再生装置１の構成例を示している。
　この場合の再生装置１は、記録媒体の一例としての光ディスク９０からの信号再生を行うとともに、その再生信号品質評価の指標となるための評価値ｄ－ＭＬＳＥを求める構成とされる。
　再生装置１は、例えばリムーバブルメディアとされる光ディスク９０からビット情報を再生する光ピックアップ２、光ピックアップ２で読み取られた信号を再生信号（ＲＦ信号）に変換するプリアンプ部３を備える。
　また再生装置１は、再生信号（ＲＦ信号）について処理を行うＡＧＣ（Automatic Gain Control）部４、波形等化部５、Ａ／Ｄ変換部６、ＰＬＬ（Phase Locked Loop）部７を備える。
　また再生装置１は、ＰＲＭＬ復号処理を行うために、ＰＲ（Partial Response）等化部８及び最尤復号部９を備え、さらに信号品質評価部１０、光ディスクコントローラ部１５を備える。
　再生される光ディスク９０としては、例えばＢＤ相当で３３．４ＧＢ容量を達成する高密度ディスクであったり、さらにＢＤ相当で８０ＧＢ容量を達成する次世代高密度ディスクである。なお、ここでいうＢＤ相当とは、ブルーレイディスクの物理条件下において１つの記録層の容量が８０ＧＢとなるという意味である。
　特に本実施の形態では、１つの記録層の容量が８０ＧＢ程度とされた、記録線密度が非常に高い記録媒体からの再生信号についても、適切な再生信号評価を行う指標が得られるようにしている。
　再生装置１において、光ピックアップ２は、対物レンズを介してレーザ光を光ディスク９０の記録層に収束させ、その反射光を受光して、光ディスク９０から読み出したビット情報を示すアナログ信号としての再生信号（ＲＦ信号）を生成する。
　プリアンプ部３は、再生信号を所定のゲインで増幅してＡＧＣ部４に出力する。
　ＡＧＣ部４は、プリアンプ部３からの再生信号の振幅を、Ａ／Ｄ変換部６からの出力に基づいて増幅又は減衰させて調整し、波形等化部５へ出力する。
　波形等化部５は、再生信号の高域を遮断するＬＰＦ（Low Pass Filter）特性と、再生信号の低域を遮断するＨＰＦ（High Pass Filter）特性とを有しており、再生信号波形を必要な特性に整形してＡ／Ｄ変換部６に出力する。
　波形等化部５から出力された再生信号は、Ａ／Ｄ変換部６でサンプリングされ、デジタルデータに変換される。
　ＰＬＬ部７は、Ａ／Ｄ変換部６からの出力に基づいて、ＰＬＬ処理により波形等化後の再生信号に同期される再生クロックを生成する。Ａ／Ｄ変換部６におけるサンプリングは、ＰＬＬ部７で生成される再生クロックのタイミングで行われる。なお図示は省略しているが、再生クロックは、ＰＲＭＬ復号のためＰＲ等化部８や最尤復号部９、さらには信号品質評価部１０、光ディスクコントローラ部１５でも用いられる。
　デジタルデータ化された再生信号に対して、ＰＲ等化部８及び最尤復号部９によってＰＲＭＬ復号が行われ、復号結果としての２値化データＤＤが得られる。
　ＰＲ等化部８は、チャネルレスポンスを、例えばＰＲ（１，２，２，１）、ＰＲ（１，２，２，２，１）などのターゲットレスポンスに等化する。即ちデジタル再生信号に対して高域雑音の抑制及び意図的な符号間干渉の付加を行う。
　また例えば光ディスク９０としてＢＤ相当４０ＧＢ以上の高密度記録を考えた場合、ＰＲ等化部８としては、例えばＰＲ（１，２，３，３，３，２，１）のターゲットレスポンスとする。
　さらに光ディスク９０としてＢＤ相当８０ＧＢ以上の高密度記録の場合を考えた場合、ＰＲ等化部８としては、より拘束長が長い、例えば１１ＩＳＩ（Inter-Symbol Interference：符号間干渉）のＰＲ（３，６，９，１３，１６，１７，１６，１３，９，６，３）のターゲットレスポンスとする。
　このＰＲ等化部８によって等化処理が施された再生信号ＲＦ（ＥＱ）は、最尤復号部９に供給される。
　最尤復号部９は、例えばビタビ検出器として構成される。
　ビタビ検出は、所定の長さの連続ビットを単位として構成される複数のステートと、それらの間の遷移によって表されるブランチで構成されるビタビ検出器が用いられ、全ての可能なビット系列の中から、効率よく所望のビット系列を検出するように構成されている。
　実際の回路では、各ステートに対してパスメトリックレジスタとよばれるそのステートにいたるまでのパーシャルレスポンス系列と信号のパスメトリックを記憶するレジスタ、および、パスメモリレジスタとよばれるそのステートにいたるまでのビット系列の流れ（パスメモリ）を記憶するレジスタの２つのレジスタが用意され、また、各ブランチに対してはブランチメトリックユニットとよばれるそのビットにおけるパーシャルレスポンス系列と信号のパスメトリックを計算する演算ユニットが用意されている。
　このビタビ検出器では、さまざまなビット系列を、上記のステートを通過するパスのひとつによって一対一の関係で対応付けることができる。また、これらのパスを通過するようなパーシャルレスポンス系列と、実際の信号（再生信号）との間のパスメトリックは、上記のパスを構成するステート間遷移、すなわち、ブランチにおける前述のブランチメトリックを順次加算していくことで得られる。
　さらに、上記のパスメトリックを最小にするようなパスを選択するには、この各ステートにおいて到達する２つ以下のブランチが有するパスメトリックの大小を比較しながら、パスメトリックの小さいパスを順次選択することで実現できる。この選択情報をパスメモリレジスタに転送することで、各ステートに到達するパスをビット系列で表現する情報が記憶される。パスメモリレジスタの値は、順次更新されながら最終的にパスメトリックを最小にするようなビット系列に収束していくので、その結果を出力する。
　最尤復号部９による復号結果として得られる２値化データＤＤは光ディスクコントローラ部１５に出力される。
　光ディスクコントローラ部１５では、２値化データＤＤについてデコード処理、エラー訂正処理等を行って光ディスク９０からの再生データを復調する。
　信号品質評価部１０は、詳細は後述するが、最尤復号部９から各時点で逐次、パス選択マージン（ＳＡＭ）と、パス選択エラービット数を入力して、再生信号品質評価のための評価値ｄ－ＭＬＳＥを生成し、評価値ｄ－ＭＬＳＥを光ディスクコントローラ部１５に出力する。光ディスクコントローラ部１５では、評価値ｄ－ＭＬＳＥにより、再生信号品質の評価を行うことができる。
＜２．メトリック差分を用いた評価値生成＞

　ここで本実施の形態の信号品質評価部１０の構成の説明に先立ち、メトリック差分を用いた指標値のこれまでの生成手法の概要や高密度記録への対応の技術的事情について説明しておく。
　既に公知のように、ＰＲＭＬによるビット検出手法は、正しいビット系列から得られるパーシャルレスポンス系列と再生信号とのユークリッド距離（すなわち、正しいビット系列に対するパスメトリック）と、誤りのあるビット系列から得られるパーシャルレスポンス系列と再生信号とのユークリッド距離（つまり誤りのあるビット系列に対するパスメトリック）の大小関係を比較する。そして、より近い、すなわちパスメトリックの値のより小さいものをより確かなパスとして残し、この操作の繰り返しで最終的に生き残ったパス（最尤パス）を検出結果とするアルゴリズムとなる。
　このようなアルゴリズムによると、最終的な生き残りパスの選択候補となった、パスメトリックの値の小さい上位２つのパス（最尤パスＰａと第２パスＰｂとする）について、それらのパスメトリックの差が大きければ、生き残ったパスはより確からしく、小さければより紛らわしい、つまりは検出誤りの可能性が大きい、ということになる。この点について図２を参照して説明する。
　図２Ａ、図２Ｂは、最尤パスＰａと第２パスＰｂと、実際の再生信号（ＰＲ等化部８でＰＲ等化された再生信号ＲＦ（ＥＱ））との関係を示した図である。
　なお、ここでは図示及び説明の簡略化のため、ＰＲ（１，２，２，１）の場合で示している。
　この図２Ａ、図２Ｂにおいて、縦軸の「＋３，＋２，＋１，０，－１，－２，－３」の各値は、ＰＲ（１，２，２，１）において想定される各基準レベルの値を示している。
　ここで、図示する最尤パスＰａと第２パスＰｂとは、最終的に再生信号ＲＦ（ＥＱ）との比較が行われる２つのパスであるとみることができる。つまりは、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値と、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値が比較され、より値の小さい方のパスが生き残りパスとして選択されるというものである。
　なお、パスメトリックとは、この図２で言えば、図中黒丸により示す各サンプリングタイミングで得られる再生信号ＲＦ（ＥＱ）の各サンプリング値に対する、最尤パスＰａ（或いは第２パスＰｂ）における対応するサンプリングタイミングで得られるそれぞれの値とのユークリッド距離の和、すなわちブランチメトリックの和である。
　そして、図２Ａと図２Ｂとを比較すると、図２Ａの場合は最尤パスＰａと再生信号ＲＦ（ＥＱ）とのユークリッド距離が充分に近く、逆に第２パスＰｂと再生信号ＲＦ（ＥＱ）のユークリッド距離は充分に遠い関係となっている。つまり、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値が充分に小さく、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値が充分に大きなものとなっているもので、これによってこの場合の検出パスとなる最尤パスＰａは、より確からしいパスであると判断できる。
　これに対し、図２Ｂでは、図２Ａの場合よりも最尤パスＰａと再生信号ＲＦ（ＥＱ）とのユークリッド距離が拡大して、第２パスＰｂと再生信号ＲＦ（ＥＱ）のユークリッド距離が近づく関係となっている。つまりこの場合、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値は図２Ａの場合よりも大きくなり、逆に第２パスＰｂに対するパスメトリックの値がより小さくなることで、この場合の検出パスとしての最尤パスＰａの確からしさは低下する。換言すれば、この場合は他方の第２パスＰｂの確からしさが増すこととなって、この第２パスＰｂの方が最尤のパスである可能性が高くなる。従って最尤パスＰａとしての検出パスは、第２パスＰｂとして示されるパスに対して誤検出されたパスである可能性が高くなる。
　このように、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値が、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値よりも充分に小さくなる場合（両パスメトリックの差が大きい場合）には、より確からしいビット検出が実行されていると判断できる。
　また、逆に最尤パスＰａに対するパスメトリックの値がより大きくなって、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値が小さくなる程（両パスメトリックの差が小さくなる程）、最尤パスＰａとしての検出パスは誤りである可能性が高いと判断することができる。
　ＰＲＭＬの手法が採られる場合の検出精度（再生信号品質）は、このようにして最尤パスＰａに対するパスメトリックの値と、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値との差、すなわちメトリック差分を求めることで見積もることができる。
　ここで、このようなメトリック差分（ＳＡＭ）を以下のように定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　なお「ＰＢi」「ＰＡi」「Ｒi」は、それぞれ同じサンプリングタイミングでの第２パスＰｂ、最尤パスＰａ、再生信号ＲＦ（ＥＱ）の値を表している。
　すなわち、この場合のメトリック差分（ＳＡＭ）は、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値から、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値を減算した値として定義される。
　このようなメトリック差分（ＳＡＭ）は、上式右辺の最尤パスＰａに対するパスメトリックの値が「０」となるとき、すなわち最尤パスＰａと再生信号ＲＦ（ＥＱ）とが完全に一致したときに最大値が得られる。つまり、このメトリック差分（ＳＡＭ）は、その値が大きい程検出精度が高い（つまり信号品質が良好である）ことを示す情報となる。
　また従ってＳＡＭ値はパス選択マージンの値ともなる。
　また先の図２より、このように最尤パスＰａと再生信号ＲＦ（ＥＱ）が完全に一致するということは、この場合の第２パスＰｂに対するパスメトリックは、最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離となることがわかる。従って上記のようなメトリック差分（ＳＡＭ）の最大値としては、最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離の値となる。
　また、最小値は、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値と第２パスＰｂに対するパスメトリックの値とが同値となる場合の「０」であり、すなわち図２の場合で言えば最尤パスＰａと第２パスＰｂとの間で、再生信号ＲＦ（ＥＱ）がちょうど中間となるような位置で得られている場合である。つまり、このメトリック差分（ＳＡＭ）の値「０」によっては、最尤パスと第２パスの何れもが同等に確からしいことを示すものであり、従って最も誤りの可能性が高いことを示していることになる。
　これらのことからメトリック差分（ＳＡＭ）は、最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離の値（最大値）に近いほど検出精度が高いことを示し、逆に「０」（最小値）に近いほど検出精度が低く、誤りの可能性が高いことを示す情報となることがわかる。
　このように上記［数１］によるメトリック差分（ＳＡＭ）のような、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値と、第２パスＰｂに対するパスメトリックの値との差分の値によれば、ＰＲＭＬ復号処理におけるエラー発生率を見積もることができる。
　例えば、このような最尤パスＰａに対するパスメトリックの値と第２パスＰｂに対するパスメトリックの値との差分としてのメトリック差分の値について、例えばその分散値などの統計的な情報を得ることで、エラーレートを見積もることができる。
　ところで、ＰＲＭＬの手法を採る場合においては、実際に検出エラーとなりうる最尤パスと第２パスとの相違パターン（エラーパターン）が、或る程度限られたものとなるという事情が、比較的短いＩＳＩの場合にはあった。
　一例を挙げれば、第２パスのビット系列のパターンが、最尤パスのビット系列のパターンに対してエッジが１ビット分シフトするなどの１ビットエラーや、最短マークである２Ｔマークの消滅などによる２ビットエラーなどが挙げられる。
　光ディスクの再生についてＰＲＭＬ復号が採用された初期の段階では、実際にエラーとして現れるエラーパターンは、ほぼ１００％１ビットエラーに限定されていた。従って、この唯一のエラーパターンである１ビットエラーのみについてメトリック差分の分布を求めることで、適正に信号品質を評価することができた。
　しかしながら、その後、光ディスクの高記録密度化が進むにつれて、実際のエラーとして現れ得るエラーパターンが単一でなく、複数のパターンがエラーに寄与するようになってきた。
　そこで、実際に使用されるＰＲＭＬのクラスにおいて、統計的にエラー発生頻度の高い幾つかのエラーパターンを抽出し、その各々に対し評価値を求め、それらを統合して評価値を構成する手法が検討された。
　これは、エラーパターン毎に、メトリック差分の分布（分布平均値および分散）が異なるため、単一の分布として取り扱う事が出来ない理由による。
　図３には、それぞれ異なるユークリッド距離を持つエラーパターンについてのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布例を示す。なおこの図において、縦軸はサンプルの頻度、横軸はメトリック差分（ＳＡＭ）の値を示している。
　この図３においては、例えば３つのエラーパターンＰＴｋ（ｋは１～３）が実際のエラー発生に主に寄与するものとし、それらのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布の例を示している。
　例えば、図中ＳＡＭ１として示す分布は、最尤パスＰａのビット系列と第２パスＰｂのビット系列とで相違しているビット数が１ビット分となる所謂１ビットエラーに該当するエラーパターンＰＴ１についてのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布であるとする。また、ＳＡＭ２として示す分布は例えば最短マークシフト等による２ビットエラーに該当するエラーパターンＰＴ２についてのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布、さらにＳＡＭ３は３ビットエラーに該当するエラーパターンＰＴ３についてのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布などとして例示できる。
　なお、図中「ＳＡＭ全体」と示す分布は、これら３つの分布ＳＡＭ１～ＳＡＭ３についての重ね合わせを示している。
　この際、上記のように最尤パスＰａと第２パスＰｂとで相違するビット数が異なることで、それぞれのエラーパターンＰＴ１～ＰＴ３では、最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離が異なるものとなっている。
　ここで、これら最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離は、各パスが辿る値どうしの差の２乗を求めた上で、それらの和を求めることで計算できる。
　従ってこの際、各エラーパターンＰＴｋでのユークリッド距離「ｄk 2」は、最尤パスＰａ、第２パスＰｂにおける同じサンプリングタイミングでの値をそれぞれＰＡi、ＰＢiとすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　で表すことができる。
　また、メトリック差分（ＳＡＭ）の分布がガウス分布であるとの仮定の下では、各分布の平均値は、そのエラーパターンＰＴｋでの最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離ｄk 2の値となる。つまり、このようにメトリック差分（ＳＡＭ）の分布がガウス分布であるとすれば、分布の平均値は最も良好な信号品質となるときのメトリック差分（ＳＡＭ）の値となっているはずである。
　そして、このように最も良好な信号品質となるときのメトリック差分（ＳＡＭ）の値となるのは、先の［数１］によるメトリック差分（ＳＡＭ）の計算式によれば、最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離の値である。
　ここでは、エラーパターンＰＴ１での最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離をユークリッド距離ｄ1 2とし、エラーパターンＰＴ２、エラーパターンＰＴ３での最尤パスＰａと第２パスＰｂとのユークリッド距離を、それぞれユークリッド距離ｄ2 2、ユークリッド距離ｄ3 2と表記している。
　この図３において横軸に示すメトリック差分（ＳＡＭ）の値が「０」となる部分は、先のメトリック差分（ＳＡＭ）についての説明から理解されるように、最尤パスＰａに対するパスメトリックと第２パスＰｂに対するパスメトリックの値とが同値となる部分であり、従って最も検出誤りの確率が高いところである。
　そして、このメトリック差分（ＳＡＭ）の値が「０」となる部分を超える（下回る）部分は、実際に検出エラーとなる部分を示し、ＰＲＭＬにおいてこの部分は観測不能な部分となる。つまり、このようにメトリック差分（ＳＡＭ）の値が「０」を超えて負の値となるということは、最尤パスＰａに対するパスメトリックの値よりも第２パスＰｂに対するパスメトリックの値の方が小さくなることを意味するが、ＰＲＭＬの検出手法では、パスメトリックの値が最小となるパスを最尤パスとして検出するので、このようにメトリック差分（ＳＡＭ）の値が負の値となることはあり得ない。従って、この検出エラーとなる部分は、実際に観測することが不可能となる。
　このように、ＰＲＭＬでは検出エラーとなる部分を実際に観測することができないことから、一例として以下のような考えに基づき評価値を得ることが検討された。
　図４Ａは、或るエラーパターンＰＴｋでのメトリック差分（ＳＡＭ）の分布（ＳＡＭｋ）を示している。
　なお、この図も図３と同様に縦軸にはサンプルの頻度、横軸にはメトリック差分（ＳＡＭ）の値をとっている。
　この図に示されるように、メトリック差分（ＳＡＭ）の値について所定の閾値（Ｔｈ_ｋ）を設定し、これを下回るメトリック差分（ＳＡＭ）の値の出現頻度（Ｆｋ）を求めることで、エラーレートを見積もるものとする。
　このような閾値Ｔｈ_ｋを下回るメトリック差分（ＳＡＭ）の値の出現頻度Ｆｋは、メトリック差分（ＳＡＭ）＜０となる部分（ビットエラーレートｂＥＲ）と相関関係にある。
　すなわち、例えば信号品質が悪化したとして、ビットエラーレートｂＥＲが上昇したとすると、そのときの分布ＳＡＭｋは、例えば図４Ａに示すように裾野が比較的広がったような分布となるが、これに伴っては、上記した出現頻度Ｆｋ（図中Ｆｋの部分の面積）も増加する傾向となる。つまり、ビットエラーレートｂＥＲの上昇に伴い、出現頻度Ｆｋも上昇する。
　また一方、図４Ａの場合よりも良好な信号品質とされビットエラーレートｂＥＲが低下する場合には、例えば図４Ｂに示されるように分布ＳＡＭｋはより先鋭な形状となる。この場合には出現頻度Ｆｋも減少し、従ってビットエラーレートｂＥＲの低下に応じて出現頻度Ｆｋの値は低下することがわかる。
　このように閾値Ｔｈ_ｋを下回るメトリック差分（ＳＡＭ）の値の出現頻度Ｆｋにより、ビットエラーレートｂＥＲと相関する指標が得られる。
　例えば評価値算出の対象とするエラーパターンＰＴ１、ＰＴ２，ＰＴ３の各メトリック差分（ＳＡＭ）の分布（ＳＡＭ１，ＳＡＭ２，ＳＡＭ３）について、それぞれ適切に閾値Ｔｈ_ｋを設定し、閾値Ｔｈ_ｋを下回るメトリック差分（ＳＡＭ）の値の出現頻度Ｆｋを検出し、それらを総合すれば、ほぼ実際のビットエラーレートに対して相関性の高い評価値が得られるものとなる。
　なお、以上は、特定のエラーパターン検出を行い、そのメトリック差分の分布を求めて、評価値を算出する考え方の一例である。
　即ち、起こりうるエラーパターンを数種類に限定し、パターン毎に求められる推定エラーレートを足し合わせることで全体エラーレートを推定し、信号品質の定量化を行っていた。
　ところが、さらなる高密度記録の進行により、この手法でも対応できない事情が生じた。高密度記録に対応するために長ＩＳＩ化も進行している。
　例えば９ＩＳＩ以上などの長ＩＳＩでのビタビ検出では、検出距離の競合するパターンが非常に数多く存在し、その結果として実際に非常に多くのエラーパターンが出現する状況となっている。
　エラーパターン毎に演算を行う方法では一部のサンプルのみでしか評価できないため、精度の悪化が懸念される状況となっている。
　例えば図５，図６は次世代の高密度ディスクシステムで採用が検討されている１１ＩＳＩであるＰＲ（３，６，９，１３，１６，１７，１６，１３，９，６，３）のエラーパターンを示している。
　図５は、２４ビット区間の各種のエラーパターンとして、二乗ユークリッド距離の小さい順にパターン番号を付してパターン番号１～３２のエラーパターンを示している。各エラーパターンについては、二乗ユークリッド距離、ハミング距離（エラービット数）、エラーパターンを示している。ここではパターン番号３２までしか示していないが、パターン番号３３以降も存在する。
　図６はパターン番号５００までの範囲で、各エラーパターンのハミング距離と二乗ユークリッド距離を示している。
　この図５，図６に見られるように、１１ＩＳＩの様な長拘束長のビタビ検出器では、異なるハミング距離（ビット相違＝エラーパターン）でありながら、ビタビ検出に置いて競合する（二乗ユークリッド距離が近い）パターンが数多く（数十から数百）存在する。
　また度数の観点でも明確な閾値を設定することが出来ない、ロングテール状に分布する状況となっている。
　すると、いくつかの支配的なエラーパターンを対象とする方式を採ると、新たなエラーパターンの追加が追いつかず、もしくは支配的なエラーパターンが特定しきれず、実際には対応できないような状況となっている。この状況は将来的に拘束長がさらに長くなることによって続くと考えられる。
　そこで、本実施の形態では、エラーパターンを特定して処理を行うという考え方をやめ、あらゆるエラーパターンに対応し、かつ実際のエラーレートに高い相関が得られる手法を提案する。
　以下説明していく本実施の形態の信号品質評価部１０では、エラーパターンを特定せずに再生信号品質の指標となる評価値ｄ－ＭＬＳＥを算出できるようにしている。
＜３．信号品質評価部の構成及び動作＞

　図７に信号品質評価部１０の構成を示している。信号品質評価部１０は分布算出部２１、マージエラー推定部２２、平均値算出部２３、ビットエラー推定部２４、換算部２５を有する。
　信号品質評価部１０に対しては最尤復号部９（ビタビ検出器）の内部演算結果から、パス選択マージン（メトリック差分（ＳＡＭ））およびパス選択エラービット数が供給される。
　分布算出部２１には最尤復号部９から瞬時値としてのパス選択マージン（メトリック差分（ＳＡＭ））が逐次供給される。分布算出部２１はＳＡＭ値の分布（ヒストグラム）を求める。
　ここでメトリック差分（ＳＡＭ）の簡易化について触れておく。
　ＳＡＭ値は本来は［数１］に示したように最尤パスＰａと第２パスＰｂとのメトリック差分だが、これを求めるのは多くのリソースが必要となる。そこで仮判定で簡易化したＳＡＭ値を得るようにする。
　図８にステートＳ００，Ｓ０１，Ｓ１０，Ｓ１１を遷移する最尤パスＰａと第２パスＰｂの例を示している。
　Γi,jはブランチｉ、時刻ｊのパスメトリックである。
　Λi,jはステートｉ、時刻ｊのステートメトリックである。
　時刻ｊの簡易ＳＡＭ（δj）の定義を［数３］に示す。
　Ｂiはステートｉに遷移するブランチの集合である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、このような簡易ＳＡＭを用いることは一例に過ぎない。本来のＳＡＭ値を用いても良いことは当然であるし、簡易的なＳＡＭ値の算出手法は他にも各種存在する。
　図７の分布算出部２１は、入力されたＳＡＭ値（簡易ＳＡＭ値の場合もある）について各値の度数をカウントし、分布を求める。
　図９にＳＡＭ分布の例を示している。横軸がＳＡＭ値、縦軸が出現頻度である。なお縦軸は対数スケールで示している。●が各ＳＡＭ値の度数である。
　上述のようにＳＡＭ値がゼロに近い場合ほど、エラーの可能性は高くなる。
　図７の信号品質評価部１０における平均値算出部２３には、最尤復号部９から瞬時値としてのパス選択エラービット数が逐次供給される。平均値算出部２３はパス選択エラービット数の平均値（平均エラービット数η）を算出する。
　パス選択エラービット数は、パス選択エラーがあったときにエラーとなるビットの数であり、即ちパスメモリに記憶された最尤パスＰａと第２パスＰｂのビット系列で相違しているビットの数といえる。
　平均パスメモリビット相違数を平均エラービット数ηとする。
　パスマージあたりの平均エラービット数ηは、時刻ｊのビット相違数ηjから、次のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　γi,jはブランチｉ、時刻ｊのパスメモリビット列（パス選択情報）である。
　Ｎ1（　）はバイナリ表現でのビット１の数を求める関数である。
　図７の信号品質評価部１０におけるマージエラー推定部２２は分布算出部２１が算出したＳＡＭ分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める演算を行う。即ち、ＳＡＭ分布のうちＳＡＭ値がゼロに近い領域を正規分布とみなして誤差関数により推測する演算を行う。
　分布算出部２１により例えば図９のようなＳＡＭ分布が得られるが、ＳＡＭ分布は距離（平均、分散）の異なる非常に多くのエラーパターンの重ね合わせであり、非正規分布である。
　一方、信号評価のために求めたいのは、ＳＡＭ値の負の確率の総和である。しかし先に述べたようにＳＡＭ値の負の領域は測定不能である。
　ここでクリティカル（ＳＡＭ値がゼロに近い）部分については、正規分布に比較的良く近似できる。そこで、ＳＡＭ値の小さい領域を切り取って、正規分布でフィッティングする。これが図９に実線で示す正規分布の曲線（Ｎ［ρ，μ，σ2］）である。
　この近似された正規分布からパスマージエラーレート（ＳＡＭ＜０の出現頻度）を推定する。このエラーレートを実際のエラー率と等しいと推定する。
　具体的には、推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲを次の［数５］の演算で求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ρはＳＡＭ分布の全体の面積（●の値の積分値）を“１”に正規化した場合の、正規分布曲線で規定される面積の割合である。
　μは正規分布の平均値、σは標準偏差である。
　ｅｒｆｃ（　）は相補誤差関数である。
　図７のビットエラー推定部２４は、マージエラー推定部２２の演算結果と平均値算出部２３の演算結果から信号品質評価値としての推定ビットエラーレートｓｂＥＲを求める。本実施の形態では、さらに信号品質評価値として推定ビットエラーレートｓｂＥＲをジッタ換算した評価値ｄ－ＭＬＳＥを出力する。
　このためにビットエラー推定部２４及び換算部２５が評価値生成部として機能する。
　ビットエラー推定部２４には、マージエラー推定部２２からは上述の推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲが供給され、平均値算出部２３からは平均エラービット数ηが供給される。ビットエラー推定部２４は、推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲに平均エラービット数ηを乗じることで、ビットエラーレートを推定する。即ち推定ビットエラーレートｓｂＥＲは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 として求める。
　このように得られた推定ビットエラーレートｓｂＥＲは、換算部２５に供給される。
　換算部２５は、最終的な信号評価値として、推定ビットエラーレートｓｂＥＲからジッタ換算した評価値ｄ－ＭＬＳＥを次のように求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　この演算によって得られた評価値ｄ－ＭＬＳＥが図１の光ディスクコントローラ部１５に供給される。
　図１０は実験結果例を示している。ＢＤ相当で８０ＧＢ容量の次世代ディスクでの実験結果である。縦軸はエラーレート、横軸は評価値で、理論曲線は理論上のエラーレートと評価値の関係を示す。
　ここで●は実施の形態の方式で得られた評価値ｄ－ＭＬＳＥの値とエラーレートを示している。○は比較例として、先に述べたようにいくつかの特定したエラーパターン（６種類）を用いて評価値を求める方式の場合の、評価値の値とエラーレートを示している。
　比較例の場合、推定エラーレートが過小評価される。つまり評価値に対し実測エラーレートが高くなる。また一部の振る舞いから全体を推定する関係で、相関が悪化してしまう。即ちばらつきが大きくなる。
　一方本実施の形態の方式の評価値ｄ－ＭＬＳＥの場合、検出器が複雑化（拘束長が大きくなり、内部状態が増える）しても、すべてのエラーパターンが網羅されるため、推定値と実測値が非常によく一致し、相関も改善する結果が得られている。
　以上のように実施の形態の信号品質評価部１０では、比較的簡単な演算で、精度の高い評価値ｄ－ＭＬＳＥを得ることができている。
　ところで図７には、信号品質評価部１０の構成においてハードウエア（Ｈ／Ｗ）に担わせる部分と、ソフトウエア（Ｓ／Ｗ）に担わせる部分を示している。
　この場合、分布算出部２１、平均値算出部２３をハードウエアで構成し、マージエラー推定部２２、ビットエラー推定部２４、換算部２５はソフトウエア（ファームウエア）で実現する例を示している。
　最尤復号部９（ビタビ検出器）の内部でのパス選択マージン（ＳＡＭ）の演算とその分布（ヒストグラム）の計測、及びパス選択エラービット数の演算及びその平均値の演算はそれぞれチャネルクロック相当のレートが必要となるため、リアルタイム処理を実現するためにはハードウエアで実装するのが望ましい。
　一方、誤り数推定（マージエラーおよびビットエラー）以降の演算については、統計処理後の結果を用いるためスループットは低くてよいものの、対数や誤差関数などの複雑な関数を用いたり、二次関数へのフィッティング等の高度な演算処理が必要となる。従ってこれらはソフトウエアでの実装が適していると考えられる。
　もちろんこれは一例である。信号品質評価部１０の全てをハードウエアで実装したり、全てをソフトウエアで実装することも可能である。
＜４．信号品質評価部の他の構成例＞

　図１１に信号品質評価部１０の他の構成例を示す。なお図７と同一部分については同一符号を付して説明を省略する。
　この例では、図７の構成に加えて閾値判定部２６を有する。この閾値判定部２６は、パス選択マージン（ＳＡＭ）を入力し、ＳＡＭ値が所定の閾値ｔｈ以下であるか否かを確認する。そしてＳＡＭ値が閾値ｔｈ以下でない場合、イネーブル信号ｅｎを平均値算出部２３に出力する。
　平均値算出部２３は、イネーブル信号ｅｎが供給されたタイミングのパス選択エラービット数は、平均値を求めるためのサンプルから除外する。
　図９に閾値ｔｈの例を示した。閾値ｔｈは固定値でもよいし可変値でもよい。
　例えば閾値ｔｈは、それ以下であれば検出マージンが小さいと考えられる値を設定すればよい。また等化ＰＲクラスから求まる最小ユークリッド距離等の確定的な値を用いても良い。さらにパス選択マージンの分布を見ながら得られる適応的な値を用いてもよい。例えば分布の最頻値とするなどである。
　パス選択マージン（ＳＡＭ）およびパス選択エラービット数はサンプル毎に求まる瞬時値である。
　一般的にパス選択マージン（ＳＡＭ）が小さい場合、検出エラーに近い、あるいは検出エラーを起こしたサンプルとみなすことが出来る。
　パス選択エラービット数についても、検出エラーに近いサンプルに対してその平均値を求める方が実際の検出エラー時の振る舞いに近い結果が得られると考えられる。
　そのため、閾値ｔｈを設定し、ＳＡＭ値に対して閾値ｔｈ以下のサンプルに対し、平均パス選択エラー数を求めるようにする。
　このようにサンプルを選別することで計測結果の信頼度を高める。ひいては最終的な評価値ｄ－ＭＬＳＥの精度も向上が期待できる。
＜５．適応型ビタビとの組み合わせ＞

　図１２に、適応型ビタビ検出器を用いた場合の最尤復号部９の構成を示している。最尤復号部９を適応型ビタビ検出器とした場合も、本実施の形態の信号品質評価部１０は好適である。適応型ビタビ検出器については例えば特許第４６２２６３２号公報に開示されている。
　図１２の最尤復号部９は、ＰＲ等化部８からの再生信号ＲＦ（ＥＱ）から、各ブランチに対してブランチメトリックを計算するブランチメトリック計算ユニット（ＢＭＣ）３２と、ブランチメトリックを取り込んでブランチを比較してパスの選択を行いパスメトリックの更新を行うパスメトリック更新ユニット（ＡＣＳ）３３と、選択されたパス情報に従いパスメモリの更新を行うパスメモリ更新ユニット（ＰＭＥＭ）３４を備える。
　そして適応型のビタビ検出動作の実現のため、再生信号ＲＦ（ＥＱ）のレベルに応じた基準レベルを生成するための適応型基準レベル生成回路３５が備えられている。
　この場合、ブランチメトリック計算ユニット３２は、ＰＲ等化部８からの再生信号ＲＦ（ＥＱ）の値と、適応型基準レベル生成回路３５から設定される各基準レベルの値（基準レベルデータ）とに基づき、各ブランチに対応するブランチメトリックを計算する。
　適応型基準レベル生成回路３５は、再生信号ＲＦ（ＥＱ）とパスメモリ更新ユニット３４からの２値化データＤＤとに基づき、ブランチメトリック計算ユニット３２に設定されるべき基準レベルデータを生成する。
　この場合の適応型基準レベル生成回路３５には、採用されるＰＲのクラスに対応して設定される基準レベルの数ｘに応じて設けられたｘ個のローパスフィルタが設けられる。そして、これらのローパスフィルタに対し、再生信号ＲＦ（ＥＱ）の値を、２値化データＤＤのパターンに応じて分配して入力し、これによって基準レベルごとに再生信号ＲＦの値を平均化する。その結果が基準レベルデータとして出力される。
　このように実際の再生信号ＲＦに適応した基準レベルデータが得られることで、そのＰＲのクラスで想定される理想的な再生信号ＲＦ（ＥＱ）が得られなかった場合にも、ブランチメトリック計算ユニット３２にて計算されるブランチメトリックとして適正な値を得ることができ、これによって２値化データＤＤの信頼性の向上を図ることができる。
　実施の形態の信号品質評価部１０が、このような適応型ビタビ検出器と組み合わされて用いられる場合、ビタビ検出器の内部基準レベルが入力信号に応じて変化し、その結果検出時のユークリッド距離も変化する状況になっている。
　特許第４６２２６３２号公報に開示されている信号評価手法では、このような状況において評価値の精度（対ビットエラー演算）を維持するために追加の演算が必要となっている。
　これに対して上述の信号品質評価部１０の場合、メトリックの差分として定義されるパス選択マージン（ＳＡＭ）の演算時に適応ビタビでの変化分が既に織り込まれており、以降の演算でユークリッド距離による正規化を必要としない構成となっている。このため、特別な演算の導入なしに適応ビタビとの組み合わせが可能であり、より簡易な構成で精度の高い評価値生成が可能となっている。
＜６．まとめ及び変形例＞

　実施の形態の信号品質評価部１０は、ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスＰａと二番目に尤度の高い第２パスＰｂのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値（推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲ）を求めるマージエラー推定部２２（第１の演算部）を備える。また信号品質評価部１０は、最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスＰａと第２パスＰｂのビット相違数（パス選択エラービット数）から、誤検出における平均エラービット数を求める平均値算出部２３（第２の演算部）を備える。さらに信号品質評価部１０は、マージエラー推定部２２の演算結果である推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲと、平均値算出部２３による演算結果である平均エラービット数ηから、推定ビットエラーレートｓｂＥＲを求め、推定ビットエラーレートｓｂＥＲに応じた評価値ｄ－ＭＬＳＥを生成する評価値生成部（ビットエラー推定部２４及び換算部２５）とを備える。
　このような構成によれば、あらかじめ特定したいくつかのエラーパターンを対象に評価値を算出するものはなく、すべての起こりうるエラーパターンを網羅した評価値が得られる。これにより簡易な演算で、より精度の高い（実エラーレートと相関の高い）信号評価が可能となる。特にエラーパターンを限定しないため、起こりうるエラーパターンが多様な再生処理系に対して非常に有効である。
　また、エラーパターンを特定するものではないため、エラーパターンを判定するパターンフィルタも不要である。そして処理上の計測としては分布算出部２１の度数カウンタが必要となるのみである。従って構成も複雑化しない。特に拘束長が長くなることに応じて回路規模が大規模化するといったことも生じない。
　また信号品質の評価値となる推定ビットエラーレートｓｂＥＲ、或いはその換算値である評価値ｄ－ＭＬＳＥの算出過程で距離演算が不要である。従って任意のＰＲクラスに対応できる構成でもある。
　実施の形態の信号品質評価部１０は、マージエラー推定部２２（第１の演算部）は、パスメトリック差分の分布に近似した正規分布からパス選択エラーレートの推定値（推定パスマージエラーレートｓｐｍＥＲ）を求めるようにしている（図９参照）。
　パスメトリック差分の分布は距離の異なる非常に多くのエラーパターンの重ね合わせであり、非正規分布となる。しかし値がゼロに近い部分については、正規分布に比較的良く近似できる。この近似された正規分布からパスマージエラーレート（即ちパスメトリック差分が０未満となる出現頻度）を推定する。これにより簡易な演算手法で精度の高いパスマージエラーレートを得ることが可能となる。
　実施の形態において図１１で示した構成の信号品質評価部１０は、平均値算出部２３（第２の演算部）は、最尤パスと第２パスのパスメトリック差分の値が所定の閾値以下となる場合の最尤パスと第２パスのビット相違数を用いて平均エラービット数を求める。
　パスメトリック差分（パス選択マージン：ＳＡＭ値）およびビット相違数（パス選択エラービット数）はサンプル毎に求まる瞬時値である。一般的にパス選択マージン値（ＳＡＭ値）が小さい場合、検出エラーに近いあるいは検出エラーを起こしたサンプルとみなすことが出来る。パス選択エラービット数についても、検出エラーに近いサンプルに対してその平均値を求める方が実際の検出エラー時の振る舞いに近い結果が得られると考えられる。そこでＳＡＭ値に対してある閾値ｔｈ以下のサンプルに対し、平均パス選択エラー数を求める。これにより平均エラービット数の精度を上げ、最終的な評価値の精度も向上が期待できる。
　実施の形態の信号品質評価部１０は、推定ビットエラーレートｓｂＥＲをジッタ換算した評価値ｄ－ＭＬＳＥを生成して出力している。
　このように評価値をジッタ表現とすることで従来の評価値との値の互換性を確保でき、本実施の形態の信号品質評価部１０の再生システムへの組み込みが容易となる。
　なお推定ビットエラーレートｓｂＥＲも評価値としての性質を持つため、評価値ｄ－ＭＬＳＥに代えて、或いは評価値ｄ－ＭＬＳＥとともに、推定ビットエラーレートｓｂＥＲを評価値として出力してもよい。
　実施の形態の再生装置１（図１参照）は、光ディスク９０（記録媒体）からビット情報の再生信号を再生する再生部（２，３，４，５，６）と、再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号によるＰＲＭＬ復号処理を行って２値化データＤＤを復号する復号部（ＰＲ等化部８及び最尤復号部９）を備える。そしてマージエラー推定部２２（第１の演算部）、平均値算出部２３（第２の演算部）、ビットエラー推定部２４及び換算部２５（評価値生成部）を有する信号品質評価部１０を備える。
　これにより簡易な演算で実エラーレートと相関の高い信号評価が可能な再生装置を実現できる。
　実施の形態の再生装置１においては、図１２で説明したように、最尤復号部９では、ブランチメトリックの計算のために用いられる基準レベルが再生信号のレベルに応じて可変的に設定される適応型ビタビ検出器が用いられる場合がある。
　実施の形態の信号品質評価手法は、メトリック差分として定義されるパス選択マージン（ＳＡＭ）の演算時に適応型ビタビでの変化分が既に織り込まれており、以降の演算でユークリッド距離による正規化を必要としない構成となる。このため、特別な演算の導入なしに適応ビタビとの組み合わせが可能である。従って適応型ビタビ検出器を用いる場合でも、より簡易な構成で高精度な評価値を得ることが可能となる。
　実施の形態の説明では例えばＰＲ（３，６，９，１３，１６，１７，１６，１３，９，６，３）などいくつかのＰＲクラスを挙げたが、実施の形態の再生装置１で採用できるＰＲクラスやＩＳＩについては多様に考えられる。
　また本開示の技術は記録媒体から再生されたビット情報の復号、伝送されてきたビット情報の復号に広く適用できる。記録媒体としては光ディスクに限られず、あらゆる記録媒体が想定される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまでも例示であって限定されるものではなく、また他の効果があってもよい。
　なお本技術は以下のような構成も採ることができる。
　（１）ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、
　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、
　前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部と、を備えた
　信号品質評価装置。
　（２）前記第１の演算部は、パスメトリック差分の分布に近似した正規分布からパス選択エラーレートの推定値を求める
　上記（１）に記載の信号品質評価装置。
　（３）前記第２の演算部は、最尤パスと第２パスのパスメトリック差分の値が所定の閾値以下となる場合の最尤パスと第２パスのビット相違数を用いて平均エラービット数を求める
　上記（１）又は（２）に記載の信号品質評価装置。
　（４）前記評価値生成部は、前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から求めた推定ビットエラーレートをジッタ換算した評価値を生成する
　上記（１）乃至（３）のいずれかに記載の信号品質評価装置。
　（５）記録媒体からビット情報の再生信号を再生する再生部と、
　前記再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号によるＰＲＭＬ復号処理を行って２値化データを復号する復号部と、
　前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、
　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、
　前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部と、を備えた
　再生装置。
　（６）前記復号部では、ブランチメトリックの計算のために用いられる基準レベルが前記再生信号のレベルに応じて可変的に設定される適応型ビタビ検出器により最尤復号が行われる
　上記（５）に記載の再生装置。
　（７）ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算手順と、
　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算手順と、
　前記第１の演算手順および前記第２の演算手順での演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成手順と、を備えた
　信号品質評価値生成方法。
　１…再生装置、８…ＰＲ等化部、９…最尤復号部、１０…信号品質評価部、２１…分布算出部、２２…マージエラー推定部、２３…平均値算出部、２４…ビットエラー推定部、２５…換算部、

Claims (7)

  1. 　ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、
    　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、
    　前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部と、を備えた
    　信号品質評価装置。
  2. 　前記第１の演算部は、パスメトリック差分の分布に近似した正規分布からパス選択エラーレートの推定値を求める
    　請求項１に記載の信号品質評価装置。
  3. 　前記第２の演算部は、最尤パスと第２パスのパスメトリック差分の値が所定の閾値以下となる場合の最尤パスと第２パスのビット相違数を用いて平均エラービット数を求める
    　請求項１に記載の信号品質評価装置。
  4. 　前記評価値生成部は、前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から求めた推定ビットエラーレートをジッタ換算した評価値を生成する
    　請求項１に記載の信号品質評価装置。
  5. 　記録媒体からビット情報の再生信号を再生する再生部と、
    　前記再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号によるＰＲＭＬ復号処理を行って２値化データを復号する復号部と、
    　前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算部と、
    　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算部と、
    　前記第１の演算部および前記第２の演算部による演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成部と、を備えた
    　再生装置。
  6. 　前記復号部では、ブランチメトリックの計算のために用いられる基準レベルが前記再生信号のレベルに応じて可変的に設定される適応型ビタビ検出器により最尤復号が行われる
    　請求項５に記載の再生装置。
  7. 　ビット情報の再生信号についてパーシャルレスポンス等化及び最尤復号を行うＰＲＭＬ復号系における、前記最尤復号での検出パスである各時刻の最尤パスと二番目に尤度の高い第２パスのパスメトリック差分の分布に基づいてパス選択エラーレートの推定値を求める第１の演算手順と、
    　前記最尤復号での各時刻のパス選択時の最尤パスと第２パスのビット相違数から、誤検出における平均エラービット数を求める第２の演算手順と、
    　前記第１の演算手順および前記第２の演算手順での演算結果から、推定ビットエラーレートを求め、推定ビットエラーレートに応じた評価値を生成する評価値生成手順と、を備えた
    　信号品質評価値生成方法。
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