JP3775575B2

JP3775575B2 - Signal evaluation apparatus and signal evaluation method

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Publication number: JP3775575B2
Application number: JP2001159454A
Authority: JP
Inventors: 淳秋山; 哲也奥村
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2001-05-28
Filing date: 2001-05-28
Publication date: 2006-05-17
Anticipated expiration: 2021-05-28
Also published as: JP2002358738A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、最尤復号により復号される信号の評価を行うことにより、記録媒体または記録媒体駆動装置の評価を行う、簡単な構成によって実現でき、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることができる信号評価装置及び信号評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像情報や音声情報をはじめとする各種の情報がデジタル化されるにつれて、デジタル情報の量が飛躍的に増大してきた。これに伴い、大容量化、高密度化に適した光ディスク及び光ディスク装置の開発が進められている。そして、デジタル情報の高密度化の進展に伴い、光ディスクから読み出される再生信号の品質が低下しているため、再生信号を評価することが、近年特に重要になってきている。
【０００３】
この光ディスクから読み出される再生信号の評価は、例えば、光ディスクの出荷段階における品質保証のため、あるいは、再生信号品質が最良となるように光ディスク装置の各部を調整するために用いられる。
【０００４】
従来より、光ディスクまたは光ディスク装置の評価においては、ジッタやビットエラーレート（ＢＥＲ）などが用いられているが、近年、より高密度記録を実現するためのデータ検出方式としてＰＲＭＬ(Partial Response Maximum Likelihood )方式が採用されつつあり、このＰＲＭＬ方式に適した評価装置が特開平１０−２１６５１号公報に開示されている。
【０００５】
以下に、再生信号を評価することにより、光ディスク等の記録媒体または記録媒体駆動装置の評価を行う、従来の信号評価装置について図４及び図５を参照しながら説明する。
【０００６】
まず、従来の信号評価装置においては、再生信号の復号をビタビ復号方式で行うものとしている。ここでは、用いる符号として、最小ランレングスを１に制限した（１，７）ＲＬＬ符号を採用し、ＰＲＭＬ方式としてＰＲ（１，２，１）を採用する場合について説明する。ここで、ｋサンプル時点における記録ビット系列ｂｋと状態Ｓｋとの関係は、表１に示すように、０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の４状態となる。
【０００７】
【表１】

【０００８】
各状態は、次の記録ビットに応じて、次の状態へと遷移して行く。この状態遷移をブランチと呼ぶ。記録ビットと状態遷移との関係を表２に示す。前記したように、ここでは、用いる符号として最小ランレングスを１に制限した（１，７）ＲＬＬ符号を採用している、すなわち最小ランレングスを１に制限しているため、ブランチの数はａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６個となっている。
【０００９】
【表２】

【００１０】
ＰＲ（１，２，１）では、３ビットの記録ビット系列で再生信号レベルが決まるので、その期待値、すなわちノイズがない理想波形での再生信号レベルを表２に期待値Ｙｋとして記載した。ここでは、理想波形での再生信号レベルの最小値を−１、最大値を１と規格化して示している。
【００１１】
ここで、ｋサンプル時点における各ブランチのブランチメトリック（Ｚｋ−Ｙｋ）²を計算する。Ｚｋはｋサンプル時点での再生信号レベルであり、Ｙｋは再生信号レベルの期待値である。このように、ブランチメトリックは、再生信号レベルとその期待値との差を２乗したものであり、期待値に対する再生信号レベルの２乗誤差を意味している。
【００１２】
そして、ブランチメトリックは、あるひとつの状態に２つのブランチが合流する場合、どちらのブランチを選択するか決定するために用いられる。一続きのブランチをパスと呼び、選択されたブランチを一続きにつなげたものを生き残りパスと呼ぶ。
【００１３】
ここで、ｋ−１サンプル時点における、各状態での生き残りパスに対するブランチメトリックの累積値をｍｋ−１とすると、それにｋサンプル時点でのブランチメトリックｂｍｋを加算したものが、ｋサンプル時点のブランチメトリックの累計値となる。上述のように、ブランチメトリックは２乗誤差を意味するので、その累計値は誤差の合計である。よって、ｍｋ−１＋ｂｍｋがより小さくなるブランチを選択する。
【００１４】
例えば、ｋサンプル時点における状態がＳ０となるブランチは、表２よりＳ０からＳ０に遷移するブランチａと、Ｓ３からＳ０に遷移するブランチｂの２つである。ブランチａ、ブランチｂのブランチメトリックの累積値を、それぞれｍ０ｋ−１、ｍ３ｋ−１とし、そのブランチメトリックをｂｍａｋ、ｂｍｂｋとすると、ｋサンプル時点でのブランチメトリックａ、ブランチメトリックｂの累計値ｍ０ｋ（ａ）、ｍ０ｋ（ｂ）は、それぞれ（１）式、（２）式で表される。
【００１５】
ｍ０ｋ（ａ）＝ｍ０ｋ−１＋ｂｍａｋ・・・（１）式
ｍ０ｋ（ｂ）＝ｍ３ｋ−１＋ｂｍｂｋ・・・（２）式
さらに、ｍ０ｋ（ａ）とｍ０ｋ（ｂ）との大小比較を行い、その値が小さいほうのブランチを選択する。
【００１６】
ここで、ｋサンプル時点での正しい状態がＳ０であり、かつ、正しい遷移がａである場合には、
Δｍｋ＝ｍ０ｋ（ｂ）−ｍ０ｋ（ａ）・・・（３）式
という演算を行い、このΔｍｋを差メトリックと呼ぶ。
【００１７】
また、ｋサンプル時点での正しい状態がＳ０であり、かつ、正しい遷移がｂの場合は、差メトリックΔｍｋは、
Δｍｋ＝ｍ０ｋ（ａ）−ｍ０ｋ（ｂ）・・・（４）式
となる。
【００１８】
すなわち、間違った遷移に対するブランチメトリックの累計値から正しい遷移のブランチメトリックの累計値を減算する。正しい状態、正しい遷移を知るための方法としては、前記公報に記載されている方法である、記録したデータ系列を用いる方法、及び再生したデータ系列のエラーレートが低い場合に再生したデータ系列を遅延させる方法が挙げられる。
【００１９】
ここで、復号結果として、選択するブランチが正しいブランチであれば、差メトリックΔｍｋは正の値となるが、誤ったブランチを選択すると差メトリックは負の値となる。
【００２０】
つづいて、各サンプル時点において計算される差メトリックの分布を図４に示す。差メトリックの分布形状が正規分布で近似できるものとして、正規分布の平均値をμ、標準偏差をσとする。前述のように、差メトリックが負となるのは、エラーの場合、すなわち誤ったブランチを選択した場合なので、差メトリックが負となる確率はビットエラーレート（ＢＥＲ）に等しい。すなわち、（５）式を計算することにより、ＢＥＲを推定することができる。
【００２１】
【数１】

【００２２】
また、光ディスクまたは光ディスク装置のＢＥＲの絶対値ではなく、再生信号の品質の相対的な良し悪しを知るだけで良い場合には、その指標としてσ／μを用いることもできる。
【００２３】
ところで、図４においては、差メトリックが単一のピークを持つ分布を示しているが、最小ランレングスに制限がある場合、図５に示すように差メトリックは複数のピークを持つ分布となる。この場合でも、ピーク位置が最も０に近い分布にのみ着目し、図５中のμと示した値より差メトリックが小さい領域において、差メトリックの分布が正規分布に従うとみなせば、単一のピークを持つ分布と同様にＢＥＲを計算できる。しかしながら、単一のピークを持つ分布と違って、算術平均からμを求めることはできず、また、μが求められないと、標準偏差σを計算することもできないという問題がある。
【００２４】
この問題を解決するため、前記公報においては、差メトリックが負になる確率が最も高い、すなわち、ピークの位置が最も０に近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出している。この処理を行うことにより、図４に示す単一のピークを持つ分布が得られ、平均値μ、標準偏差σとも比較的容易に計算することができる。
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、データ系列の中から所定のパスを通る系列のみを抽出することにより単一のピークを持つ分布を得ることができるが、所定のパスを通る系列のみを抽出する処理を要するために、装置の構成が複雑になるという欠点がある。例えば、ＰＲ（１，２，１）方式では、連続する４状態が特定の状態遷移となる４個のパスを探索し、これに一致するパスのみを抽出する処理が必要であり、この処理には５ビットの比較器が４個必要となる。
【００２６】
また、この探索するパスの数はＰＲ方式によって異なり、ＰＲ（１，２，２，１）方式では、連続する５状態が特定の状態遷移となる１６個のパスを探索する必要があり、このためには、６ビットの比較器が１６個も必要になる。
【００２７】
このように、前記公報に記載された信号品質を評価する装置は、特定のパスを探索し抽出するために多くの比較器を備える必要があり、その構成が複雑になるという問題がある。
【００２８】
また、ＰＲ方式毎に抽出するパスが異なるため、異なるＰＲ方式の評価において共通の比較器を用いることはできない。すなわち、一つの信号評価装置は特定のＰＲ方式の評価にのみ用いることが可能なものであり、複数のＰＲ方式の評価を行うことはできないという問題もある。
【００２９】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、簡単な構成で実現でき、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることができる信号評価装置、及び信号評価方法を提供することを目的とする。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
本発明の信号評価装置は、上記の課題を解決するために、最尤復号により復号される信号の評価を行う信号評価装置であって、測定サンプルの尤度の差を求める減算手段と、２つの所定の閾値に関して、前記減算手段により求められた尤度の差が各閾値以下であるサンプル数をそれぞれカウントする計数手段と、前記測定サンプル数と前記計数手段によりカウントされたサンプル数とに基づいて、前記尤度の差が前記閾値以下となる確率を、前記閾値ごとに求め、前記閾値ごとに求められた確率を演算処理して信号評価指標を得る演算処理手段とを有することを特徴としている。
【００３１】
上記の発明によれば、信号の評価により、記録媒体または記録媒体駆動装置を評価する信号評価装置を簡単な構成により実現することができる。
【００３２】
従来は、尤度の差が負になる確率が最も高い測定サンプル、すなわち、ピークの位置が最も０に近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出することにより、正規分布に近似することができる単一のピークを持つ分布を得て、平均値μ及び標準偏差σを計算していた。しかし、このように特定のパスを通る系列のみを抽出するには多くの比較器が必要となるため、信号評価装置の構成が複雑になるという問題がある。さらに、ＰＲ方式毎に抽出するパスが異なるため、共通の比較器を用いて異なるＰＲ方式の評価を行うことができないという問題もある。
【００３３】
これに対して、本発明の信号評価装置は、減算手段により求められた測定サンプルの尤度の差が所定の閾値以下であるサンプルの数を計数手段によりカウントし、測定サンプル数と前記カウントされたサンプル数とに基づいて、前記尤度の差が前記所定の閾値以下となる確率を求め、該確率を演算処理手段により演算処理して信号評価指標を得るものである。
【００３４】
すなわち、本発明の信号評価装置は、尤度の差が所定の閾値以下となる確率を求めて、該確率を演算処理することにより信号評価指標を得るものである。このため、ピークの位置が最も０に近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出することなく、ピークの位置が最も０に近い正規分布に近似することができる分布の平均値μ及び標準偏差σを得ることが可能である。
【００３５】
例えば、前記計数手段により、尤度の差が、第１の閾値以下となるサンプル数、及び第２の閾値以下となるサンプル数をカウントし、該２つのサンプル数それぞれを測定サンプル数で除することにより、第１の閾値以下となる確率、及び第２の閾値以下となる確率をそれぞれ求めることができる。そして、このようにして得られた２つの確率から、正規分布に近似することができる領域の平均値μ、及び標準偏差σを得ることができるため、信号評価指標としてのＢＥＲの推定値を計算することが可能となる。
【００３６】
これにより、特定のパスを抽出する処理を行わずに信号評価指標が得られるため、多くの比較器を備える必要がなく、簡単な構成により信号評価装置を実現することができる。さらに、この信号評価装置は、特定のパスを抽出するものではないため、異なるＰＲ方式の評価において共通に用いることができる。したがって、簡単な構成で実現でき、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることが可能な記録媒体または、記録媒体駆動装置の信号評価装置を提供することができる。
【００３７】
また、前記信号評価装置の前記計数手段は、前記減算手段により求められた尤度の差が第１の閾値以下である第１のサンプル数をカウントする第１の計数手段と、前記減算手段により求められた尤度の差が第２の閾値以下である第２のサンプル数をカウントする第２の計数手段とからなっており、前記演算手段は、前記測定サンプル数と前記第１のサンプル数に基づいて前記尤度の差が第１の閾値以下となる第１の確率を求め、前記測定サンプル数と前記第２のサンプル数に基づいて前記尤度の差が第２の閾値以下となる第２の確率を求め、前記第１の確率及び前記第２の確率を演算処理して信号評価指標を得るものであってもよい。
【００３８】
上記の発明によれば、尤度の差が第１の閾値以下となる第１のサンプル数と、尤度の差が第２の閾値以下となる第２のサンプル数とを並行してカウントすることができるため、尤度の差が所定の閾値以下となるサンプル数を短時間で得ることができる。これにより、信号評価指標を短時間で得ることが可能な信号評価装置を提供することができる。
【００３９】
すなわち、前記信号評価装置の前記計数手段は、第１の計数手段と第２の計数手段とからなっているため、それぞれの計数手段により、異なる閾値以下となるサンプルの数を同時にカウントすることができる。このため、サンプルの測定に要する時間の短縮が可能となる。これにより、前記尤度の差が、第１の閾値以下となる第１の確率および第２の閾値以下となる第２の確率を求め、該第１の確率及び第２の確率を演算処理して信号評価指標を得るまでの時間を短縮することができる。
【００４０】
また、前記信号評価装置は、前記測定サンプル数の補正を行う補正演算手段を更に備えており、前記演算処理手段は、前記補正演算手段により補正された測定サンプル数を用いて前記尤度の差が前記所定の閾値以下となる確率を求め、該確率を演算処理して信号評価指標を得るものであってもよい。
【００４１】
これにより、測定サンプルのうちピーク位置が最も０に近い分布に含まれるものの数をより正確に表す、補正された測定サンプル数を得ることができる。このため、補正された測定サンプル数を用いて尤度の差が所定の閾値以下となる確率を求めることにより、より正確な確率を得ることができる。したがって、該確率を演算処理することにより、より正確な信号評価指を得ることができるため、信号評価装置をより精度の高いものとすることが可能となる。
【００４２】
また、本発明の信号評価方法は、上記の課題を解決するために、最尤復号により復号される信号の評価を行う信号評価方法であって、測定サンプルの尤度の差を求めるステップと、２つの所定の閾値に関して、前記尤度の差が所定の各閾値以下であるサンプル数をそれぞれカウントするステップと、測定サンプル数と、尤度の差が所定の閾値以下である各サンプル数とに基づいて、前記尤度の差が前記閾値以下となる確率を、前記閾値ごとに求め、前記閾値ごとに求められた確率を演算処理して信号評価指標を得るステップとを含むことを特徴としている。
【００４３】
前記の発明によれば、前記信号評価装置と同様に、ピークの位置が最も０に近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出することなく、該分布を近似できる正規分布の平均値μ及び標準偏差σを得ることができる。
【００４４】
このため、簡単な構成により構成された信号評価装置を用いて実施することができ、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることが可能な信号評価方法を提供することができる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について、図１乃至３を用いて説明すれば、以下の通りである。
【００４６】
本実施の形態では、信号の品質を評価することにより、記録媒体または記録媒体駆動装置の評価を行う評価装置について説明する。図１は、光ディスクを記録媒体として用いた本実施の形態の信号評価装置の概略の構成を示す構成図であり、具体的には、光ディスクの再生信号の処理を行う部分のうちの主要部分を示している。
【００４７】
同図に示すように、本実施の形態の信号評価装置は、光ディスク（記録媒体）１、スピンドルモータ２、対物レンズ３、ピックアップ４、ＲＦ回路５、Ａ／Ｄ変換器６、復号回路７、誤り訂正回路８、差メトリック演算回路（減算手段）９、比較器Ａ（計数手段、第１の計数手段）１０、比較器Ｂ（計数手段、第２の計数手段）１１、カウンタＡ（計数手段、第１の計数手段）１２、カウンタＢ（計数手段、第２の計数手段）１３、コントローラ（演算処理手段、補正演算手段）１４及び記録データ生成器１５を備えている。
【００４８】
上記構成の信号評価装置の動作につき、以下説明する。光ディスク１には種々のものがあるが、本実施の形態では、光ディスク１として光磁気ディスク（ＭＯディスク）を用いることとして説明する。光ディスク１はスピンドルモータ２により回転され、光ディスク１の下方に位置するピックアップ４に設けられている対物レンズ３により光ビームが照射される。なお、本実施の形態では、ピックアップ４の位置を光ディスク１の下方としているが、その位置は特に限定されない。
【００４９】
光ディスク１により反射された上記光ビームの反射光は、ピックアップ４の内部に設置されたフォトディテクタ（図示せず）により検出され、ピックアップ４により光磁気信号（ＭＯ信号）とその他の信号とに分離される。
【００５０】
上記光磁気信号はＲＦ回路５によって振幅やオフセットが調整され、Ａ／Ｄ変換器６によりデジタルデータに変換される。Ａ／Ｄ変換器６の出力は、復号回路７に供給され、復号回路７で復号されたデータは誤り訂正回路８に送られる。誤り訂正回路８は、復号回路７で復号されたデータに誤りがある場合に、該誤りの訂正を行うものであり、誤り訂正回路８からの出力はコントローラ１４に供給される。なお、誤り訂正回路８においては、復号回路７で復号されたデータ中にあらかじめ付加されている誤り検出訂正符号を用いて誤りの検出および訂正が行われる。
【００５１】
復号回路７では、ＰＲＭＬ(Partial Response Maximum Likelihood )方式により復号が行われる。この復号過程において得られる情報が、差メトリック演算回路９に供給される。差メトリック演算回路９では、従来の技術として説明したものと同様にして演算が行われる。
【００５２】
すなわち、復号回路７においては、光ディスク１の再生信号の復号をビタビ復号方式で行う。ここでは、用いる符号として、最小ランレングスを１に制限した（１，７）ＲＬＬ符号を採用し、ＰＲＭＬ方式としてＰＲ（１，２，１）を採用する場合について説明する。ｋサンプル時点における記録ビット系列ｂｋと状態Ｓｋとの関係は、表３に示すように、０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の４状態となる。
【００５３】
【表３】

【００５４】
各状態は、次の記録ビットに応じて、次の状態へと遷移して行く。この状態遷移をブランチと呼ぶ。記録ビットと状態遷移との関係を表４に示す。前記したように、ここでは、用いる符号として最小ランレングスを１に制限した（１，７）ＲＬＬ符号を採用している、すなわち最小ランレングスを１に制限しているため、ブランチの数はａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６個となっている。
【００５５】
【表４】

【００５６】
ＰＲ（１，２，１）では、３ビットの記録ビット系列で再生信号レベルが決まるので、その期待値、すなわちノイズがない理想波形での再生信号レベルを表４に期待値Ｙｋとして記載した。ここでは、理想波形での再生信号レベルの最小値を−１、最大値を１と規格化して示している。
【００５７】
そして、ＰＲＭＬ復号過程において、復号回路７によりｋサンプル時点における各ブランチのブランチメトリック（Ｚｋ−Ｙｋ）²の計算がなされる。ここで、Ｚｋはｋサンプル時点での再生信号レベルであり、Ｙｋは再生信号レベルの期待値である。このように、ブランチメトリックは、再生信号レベルと、その期待値との差を２乗したものなので、期待値に対する再生信号レベルの２乗誤差を意味している。
【００５８】
そして、ブランチメトリックは、あるひとつの状態に２つのブランチが合流する場合、どちらのブランチを選択するか決定するために用いられる。一続きのブランチをパスと呼び、選択されたブランチを一続きにつなげたものを生き残りパスと呼ぶ。
【００５９】
ここで、ｋ−１サンプル時点における、各状態での生き残りパスに対するブランチメトリックの累積値をｍｋ−１とすると、それにｋサンプル時点でのブランチメトリックｂｍｋを加算したものが、ｋサンプル時点のブランチメトリックの累計値となる。このブランチメトリックを得るまでの演算処理は、復号回路７により行われる。
【００６０】
上述のように、ブランチメトリックは２乗誤差を意味するので、その累計値は誤差の合計である。よって、ｍｋ−１＋ｂｍｋがより小さくなるブランチを選択する。
【００６１】
例えば、ｋサンプル時点における状態がＳ０となるブランチは、表４よりＳ０からＳ０に遷移するブランチａと、Ｓ３からＳ０に遷移するブランチｂの２つである。ブランチａ、ブランチｂのブランチメトリックの累積値を、それぞれｍ０ｋ−１、ｍ３ｋ−１とし、そのブランチメトリックをｂｍａｋ、ｂｍｂｋとすると、ｋサンプル時点でのブランチメトリックａ、ブランチメトリックｂの累計値ｍ０ｋ（ａ）、ｍ０ｋ（ｂ）は、それぞれ（１）式、（２）式で表される。
【００６２】
ｍ０ｋ（ａ）＝ｍ０ｋ−１＋ｂｍａｋ・・・（１）式
ｍ０ｋ（ｂ）＝ｍ３ｋ−１＋ｂｍｂｋ・・・（２）式
さらに、ｍ０ｋ（ａ）とｍ０ｋ（ｂ）との大小比較を行い、その値が小さいほうのブランチを選択する。
【００６３】
ここで、ｋサンプル時点での正しい状態がＳ０であり、かつ、正しい遷移がａである場合、
Δｍｋ＝ｍ０ｋ（ｂ）−ｍ０ｋ（ａ）・・・（３）式
という演算を行い、このΔｍｋを差メトリックと呼ぶ。
【００６４】
また、ｋサンプル時点での正しい状態がＳ０であり、かつ、正しい遷移がｂの場合は、差メトリック（Δｍｋ）は、
Δｍｋ＝ｍ０ｋ（ａ）−ｍ０ｋ（ｂ）・・・（４）式
となる。
【００６５】
すなわち、間違った遷移に対するブランチメトリックの累計値から正しい遷移のブランチメトリックの累計値を減算することにより、尤度の差としての差メトリックを求める処理が、差メトリック演算回路９において行われる。
【００６６】
本実施の形態では、差メトリック演算回路９における演算に必要となる記録データ系列情報は、記録データ生成器１５から差メトリック演算回路に供給される。そして、差メトリック演算回路９で得られた差メトリックは、比較器Ａ１０及び比較器Ｂ１１に供給される。
【００６７】
比較器Ａ１０及び比較器Ｂ１１は、上記供給された差メトリックと所定の閾値とを比較し、差メトリックが所定の閾値以下であると判定した場合にパルスを１個出力する。すなわち、比較器Ａ１０は、各サンプル時点、つまり差メトリックが供給された時点で、差メトリックが閾値ＳＬＡ以下であるかどうかを判定し、閾値ＳＬＡ以下の場合にパルスを１個出力する。同様に、比較器Ｂ１１は、差メトリックが閾値ＳＬＢ以下の場合にパルスを１個出力する。
【００６８】
比較器Ａ１０、比較器Ｂ１１には、それぞれカウンタＡ１２、カウンタＢ１３が接続されており、比較器Ａ１０、比較器Ｂ１１からカウンタＡ１２、カウンタＢ１３に対して上記パルスが出力される。すなわち、カウンタＡ１２は、比較器Ａ１０の出力をカウントし、比較器Ａ１０からパルスが１個出力される毎にカウント値を１だけ増加させる。同様に、カウンタＢ１３は、比較器Ｂ１１からパルスが１個出力される毎にカウント値を１だけ増加させる。
【００６９】
このようにして、差メトリック演算回路９において得られた差メトリックのサンプルのうち、閾値ＳＬＡ以下であるサンプルの個数がカウンタＡ１２に積算され、閾値ＳＬＢ以下であるサンプルの個数がカウンタＢ１３に積算される。そして、カウンタＡ１２、カウンタＢ１３において積算されたサンプルの個数がコントローラ１４に供給される。
【００７０】
本実施の形態の信号評価装置では、カウンタＡ１２またはカウンタＢ１３で積算されたサンプル数の結果を、コントローラ１４おいて、ソフトウェアにより処理する構成としている。この信号評価装置の測定開始から測定結果を得るまでの測定処理全体の流れを説明するフローチャートを図２に示す。
【００７１】
まず、測定に先立って、すなわち、光ディスク１の所定の領域の情報をピックアップ４により読み出して、ＲＦ回路５、Ａ／Ｄ変換器６及び復号回路７により復号処理を開始する前に、カウンタＡ１２、カウンタＢ１３のカウント値をクリアして０にする（Ｓ１）。測定に先立って、カウント値を０にしておくことにより、該測定において、比較器Ａ１０、比較器Ｂ１１から出力されたサンプル数と、カウンタＡ１２、カウンタＢ１３にカウントされたカウント値とを同じにすることができる。
【００７２】
なお、本実施の形態では、Ｓ１において、測定に先立ってカウント値を０にしているが、カウント値を０にしなくても測定において出力されたサンプル数を導出できる場合には、カウント値を０にする必要はない。例えば、Ｓ１において、カウント値を０にする代わりに測定開始時点のカウンタ値を記憶手段（図示せず）に記憶しておき、該カウンタ値と測定後のカウンタ値とを比較することにより、該測定において出力されたサンプル数を求めることとしてもよい。
【００７３】
次に、ピックアップ４によりディスク１の所定の領域を読み出し、ＲＦ回路５、Ａ／Ｄ変換器６及び復号回路７により復号処理（Ｓ２）を開始する。この復号処理においては、上記したように、光ディスク１により反射された光は、ピックアップ４により検出され、ＲＦ回路５、Ａ／Ｄ変換器６を介して復号回路７に供給される。そして、復号回路７で復号されたデータは誤り訂正回路８に送られ、誤り訂正回路８の出力はコントローラ１４に供給される。また、復号回路７での復号過程において得られる情報が、差メトリック演算回路９に供給される。
【００７４】
ステップ２の復号処理につづいて、測定サンプル数Ｔと、該測定において測定されるサンプルの数として規定されている規定サンプル数Ｍとが比較される（Ｓ３）。すなわち、Ｓ２の復号処理により得られた測定サンプル数Ｔが規定サンプル数Ｍに到達したが否か、つまりＴ≧Ｍであるか否かが判断される。ここで、Ｔ≧Ｍでない場合には（Ｓ３のＮｏ）Ｓ２に戻り復号処理が繰り返され、Ｔ≧Ｍである場合には（Ｓ３のＹｅｓ）は復号処理が終了する（Ｓ４）。
【００７５】
以上のように、Ｓ３において、コントローラ１４により、復号処理により得られたサンプル数Ｔが規定サンプル数Ｍに到達したか否かが判断され、サンプル数Ｔが規定サンプル数Ｍに到達するまでＳ２の復号処理が繰り返される。
【００７６】
次に、カウンタＡ１２のカウント結果ＮＡ、及びカウンタＢ１３のカウント結果ＮＢを、コントローラ１４により読み出し（Ｓ５）、このカウント結果ＮＡ、ＮＢを、測定サンプル数Ｔに適切な補正係数ｋｏを乗じたＴ・ｋｏにより除算し、差メトリックがＳＬＡ以下となる確率ＲＡ、及び、ＳＬＢ以下となる確率ＲＢを得る（Ｓ６）。
【００７７】
Ｓ６において、測定したサンプル数Ｔに適切な補正係数ｋｏを乗ずる補正演算を行うのは、差メトリック分布のなかの複数のピークの中で０に最も近いピークの分布に含まれるサンプル数を算出するためである。ここで、補正演算を行わない場合、複数のピークを形成する全てのサンプル数によりカウント結果ＮＡ・ＮＢを除算することになる。このため、補正演算を行わずに得られる確率は真の値よりも小さくなり、誤差が生じることとなる。しかし、本実施の形態では、Ｓ６において補正演算を行っているため、補正を行わない場合と比較して、差メトリックがＳＬＡ以下となる確率ＲＡ、及びＳＬＢ以下となる確率ＲＢとして、より正確な確率を得ることができる。
【００７８】
上記補正演算の際に用いられる適切な補正係数ｋｏとは、０に最も近いピークの分布に含まれるサンプル数の全測定サンプル数に対する割合を示すものである。そして、この補正係数ｋｏは変調方式によって異なる値となるため、用いる変調方式に応じて適切な値を選択すればよい。
【００７９】
ここで、上記ＲＡとＲＢについて説明する。前述したように、最小ランレングスを制限した場合、図３に示すように、差メトリックは複数のピークを持つ分布となる。ここで、差メトリックがμより小さい領域における分布が正規分布Ｎ（μ，σ²）で近似できるとすると、ＲＡ、ＲＢは、それぞれ
【００８０】
【数２】

【００８１】
【数３】

【００８２】
の（６）式と（７）式により表すことができる。ここで、式が２つあり、未知数がμとσの２つであるので、これらの連立方程式を解くことにより、μとσとを求めることができる（Ｓ７）。
【００８３】
そして、Ｓ７において得られたμとσとを（５）式に代入して、計算することより、ＢＥＲの推定値を求めることができる（Ｓ８）。なお、Ｓ７及びＳ８における計算は、コントローラ１４により実行される。
【００８４】
【数４】

【００８５】
以上詳細に説明したように、差メトリックが２つの異なる閾値以下となる確率を求めた結果から、差メトリックがμより小さい領域における分布を、近似することができる正規分布Ｎ（μ，σ²）の平均値μと標準偏差σを求め、さらに、得られたμとσからＢＥＲを計算することができる。これにより、ＢＥＲを信号評価指標として用いた信号の評価により、光ディスク等の記録媒体、または記録媒体駆動装置の評価を行うことができる。
【００８６】
なお、本実施の形態の信号評価装置では、上記に説明したように、差メトリックが２つの異なる閾値以下となる確率を求めるために、２つの比較器及び２つのカウンタを設けた構成としたが、閾値を変えられる１つの比較器と１つのカウンタを用いて、同一の測定領域を所定の閾値を変えて２回測定するようにしても良い。
【００８７】
このように閾値を変えられる１つの比較器と１つのカウンタを用いた構成にすると、比較器とカウンタを１個にすることができるので、装置の構成を更に簡略化することが可能となるという利点がある。一方で、閾値を変えて同一の測定領域を２回測定する必要があるため、測定時間が長くなる。したがって、評価装置を構成する比較器及びカウンタの数は、装置構成の簡略化と測定時間の短縮とを考慮して、適宜選択すればよい。
【００８８】
以上に説明したように、本発明の信号評価装置は、尤度の差である差メトリックが２つの異なる閾値以下となる確率を求め、その結果からＢＥＲの推定値を計算するものである。このため、比較器とカウンタとの簡単な構成からなる計数手段と、演算処理手段により、記録媒体または、記録媒体駆動装置の評価を行うことができる評価装置を実現することができる。
【００８９】
すなわち、ピークの位置が０に最も近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出する必要がないため、簡単な構成により、複数のＰＲ方式の評価を行うことができる、記録媒体または、記録媒体駆動装置の評価を行う信号評価装置を実現することができる。
【００９０】
また、本発明の信号評価装置は、差メトリックが２つの異なる閾値以下となる確率を求め、その結果からＢＥＲの推定値を計算するものであり、このＢＥＲの推定値の計算方法はＰＲ方式に依存しないものである。このため、本発明の信号評価装置は、任意のＰＲ方式の記録媒体、または記録媒体駆動装置の評価を行うことができるものである。つまり、一つの信号評価装置により、複数のＰＲ方式に対して評価することが可能となる。
【００９１】
なお、第１の信号評価装置は、最尤復号を用いて復号する記録媒体、または、記録媒体駆動装置の信号評価装置であって、尤度の差を求める減算手段と、前記尤度の差が第１の閾値以下となる確率を検出する第１の検出手段と、第２の閾値以下となる確率を検出する第２の検出手段と、前記第１の検出手段の検出結果及び前記第２の検出手段の検出結果を演算処理し、評価指標を得る演算手段と、を備えるものとして構成されていてもよい。
【００９２】
また、第２の信号評価装置は、最尤復号を用いて復号する記録媒体、または、記録媒体駆動装置の信号評価装置であって、尤度の差を求める減算手段と、前記尤度の差が閾値以下となる確率を検出する検出手段と、第１の閾値により検出した第１の検出結果及び第２の閾値により検出した第２の検出結果を演算処理し、評価指標を得る演算手段と、を備えるものとして構成されていてもよい。
【００９３】
また、前記第１の信号評価装置及び第２の信号評価装置は、前記検出手段として測定サンプル数に補正係数をかける補正演算手段を備え、補正後の値を用いて確率演算を行うものであってもよい。
【００９４】
【発明の効果】
本発明の信号評価装置は、以上のように、測定サンプルの尤度の差を求める減算手段と、２つの所定の閾値に関して、前記減算手段により求められた尤度の差が各閾値以下であるサンプル数をそれぞれカウントする計数手段と、前記測定サンプル数と前記計数手段によりカウントされたサンプル数とに基づいて、前記尤度の差が前記閾値以下となる確率を、前記閾値ごとに求め、前記閾値ごとに求められた確率を演算処理して信号評価指標を得る演算処理手段とを備えてなるものである。
【００９５】
それゆえ、ピークの位置が最も０に近い分布を形成するパスを通る系列のみを抽出することなく、信号評価指標を得ることができる。このため、簡単な構成により実現でき、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることが可能な信号評価装置を提供できるという効果を奏する。
【００９６】
また、前記信号評価装置の前記計数手段は、前記減算手段により求められた尤度の差が第１の閾値以下である第１のサンプル数をカウントする第１の計数手段と、前記減算手段により求められた尤度の差が第２の閾値以下である第２のサンプル数をカウントする第２の計数手段とからなっており、前記演算手段は、前記測定サンプル数と前記第１のサンプル数とに基づいて前記尤度の差が第１の閾値以下となる第１の確率を求め、前記測定サンプル数と第２のサンプル数とに基づいて前記尤度の差が第２の閾値以下となる第２の確率を求め、前記第１の確率及び前記第２の確率を演算処理して信号評価指標を得るものであってもよい。
【００９７】
これにより、尤度の差が所定の閾値以下となるサンプル数を、短時間でカウントすることができる。従って。信号の評価を短時間で行うことができる信号評価装置を提供できるという効果を奏する。
【００９８】
また、前記信号評価装置は、前記測定サンプル数の補正を行う補正演算手段を更に備えており、前記演算処理手段は、前記補正演算手段により補正された測定サンプル数を用いて前記尤度の差が前記所定の閾値以下となる確率を求め、該確率を演算処理して信号評価指標を得るものであってもよい。
【００９９】
これにより、尤度の差が所定の閾値以下となる確率を求めるための測定サンプル数として、より正確な値を得ることができる。このため、より正確な信号指標を得ることができるより精度の高い信号評価装置を提供できるという効果を奏する。
【０１００】
また、本発明の信号評価方法は、測定サンプルの尤度の差を求めるステップと、２つの所定の閾値に関して、前記尤度の差が所定の各閾値以下であるサンプル数をそれぞれカウントするステップと、測定サンプル数と、尤度の差が所定の閾値以下である各サンプル数とに基づいて、前記尤度の差が前記閾値以下となる確率を、前記閾値ごとに求め、前記閾値ごとに求められた確率を演算処理して信号評価指標を得るステップとを含むものである。
【０１０１】
それゆえ、簡単な構成により実現でき、かつ複数のＰＲ方式の評価をすることが可能な信号評価方法を提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態における信号評価装置の概略の構成を示す説明図である。
【図２】本発明の実施の一形態における信号評価装置を用いた信号評価方法を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の実施の一形態における差メトリック分布の説明図である。。
【図４】差メトリック分布を示す説明図である。
【図５】差メトリック分布を示す説明図である。
【符号の説明】
１光ディスク（記録媒体）
９差メトリック演算回路（減算手段）
１０比較器Ａ（計数手段、第１の計数手段）
１１比較器Ｂ（計数手段、第２の計数手段）
１２カウンタＡ（計数手段、第１の計数手段）
１３カウンタＢ（計数手段、第２の計数手段）
１４コントローラ（演算処理手段、補正演算手段）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention can be realized with a simple configuration for evaluating a recording medium or a recording medium driving device by evaluating a signal decoded by maximum likelihood decoding, and can evaluate a plurality of PR systems. The present invention relates to a signal evaluation apparatus and a signal evaluation method.
[0002]
[Prior art]
In recent years, the amount of digital information has dramatically increased as various types of information including image information and audio information have been digitized. Accordingly, development of optical discs and optical disc apparatuses suitable for increasing the capacity and increasing the density has been promoted. As the density of digital information increases, the quality of the reproduction signal read from the optical disk has decreased, and it has become particularly important in recent years to evaluate the reproduction signal.
[0003]
The evaluation of the reproduction signal read from the optical disc is used, for example, for quality assurance at the shipment stage of the optical disc or for adjusting each part of the optical disc apparatus so that the reproduction signal quality is the best.
[0004]
Conventionally, jitter, bit error rate (BER), and the like have been used in the evaluation of optical discs or optical disc apparatuses. Recently, however, PRML (Partial Response Maximum Likelihood) is used as a data detection method for realizing higher density recording. An evaluation apparatus suitable for this PRML method is disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-21651.
[0005]
Hereinafter, a conventional signal evaluation apparatus for evaluating a recording medium such as an optical disk or a recording medium driving apparatus by evaluating a reproduction signal will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG.
[0006]
First, in the conventional signal evaluation apparatus, the reproduction signal is decoded by the Viterbi decoding method. Here, a case will be described in which a (1, 7) RLL code with a minimum run length limited to 1 is adopted as a code to be used, and PR (1, 2, 1) is adopted as a PRML system. Here, as shown in Table 1, the relationship between the recording bit sequence bk and the state Sk at the time of k samples is four states of 0, S1, S2, and S3.
[0007]
[Table 1]

[0008]
Each state transitions to the next state in accordance with the next recording bit. This state transition is called a branch. Table 2 shows the relationship between recording bits and state transitions. As described above, since the (1, 7) RLL code in which the minimum run length is limited to 1 is adopted as the code to be used, that is, the minimum run length is limited to 1, the number of branches is a , B, c, d, e, f.
[0009]
[Table 2]

[0010]
In PR (1, 2, 1), since the reproduction signal level is determined by a 3-bit recording bit sequence, the expected value, that is, the reproduction signal level in an ideal waveform without noise is shown in Table 2 as the expected value Yk. Here, the minimum value of the reproduction signal level in the ideal waveform is normalized to -1, and the maximum value is normalized to 1.
[0011]
Here, the branch metric (Zk−Yk) of each branch at the time of k samples ² Calculate Zk is a reproduction signal level at the time of k samples, and Yk is an expected value of the reproduction signal level. As described above, the branch metric is obtained by squaring the difference between the reproduced signal level and its expected value, and means the square error of the reproduced signal level with respect to the expected value.
[0012]
The branch metric is used to determine which branch to select when two branches merge into a certain state. A series of branches is called a path, and a series of selected branches is called a survival path.
[0013]
Here, if the accumulated value of the branch metric for the surviving path in each state at the time point of k−1 is mk−1, the branch metric at the time of k sample is obtained by adding the branch metric bmk at the time of k sample. The cumulative value of As described above, since the branch metric means a square error, the accumulated value is a sum of errors. Therefore, a branch with smaller mk-1 + bmk is selected.
[0014]
For example, there are two branches in which the state at the time of k samples is S0: a branch a that transitions from S0 to S0 and a branch b that transitions from S3 to S0. If the cumulative values of branch metrics of branch a and branch b are m0k-1 and m3k-1, respectively, and the branch metrics are bmak and bmbk, the cumulative value m0k ( a) and m0k (b) are represented by the formulas (1) and (2), respectively.
[0015]
m0k (a) = m0k−1 + bmak (1)
m0k (b) = m3k-1 + bmbk (2) equation
Further, m0k (a) and m0k (b) are compared in size, and the branch having the smaller value is selected.
[0016]
Here, when the correct state at the time of k samples is S0 and the correct transition is a,
Δmk = m0k (b) −m0k (a) (3)
This Δmk is called a difference metric.
[0017]
If the correct state at the time of k samples is S0 and the correct transition is b, the difference metric Δmk is
Δmk = m0k (a) −m0k (b) (4)
It becomes.
[0018]
That is, the cumulative value of the branch metric of the correct transition is subtracted from the cumulative value of the branch metric for the wrong transition. As a method for knowing the correct state and the correct transition, the method described in the above publication, using the recorded data sequence, and delaying the reproduced data sequence when the error rate of the reproduced data sequence is low The method of letting it be mentioned.
[0019]
Here, as a decoding result, if the branch to be selected is a correct branch, the difference metric Δmk has a positive value, but if a wrong branch is selected, the difference metric has a negative value.
[0020]
Subsequently, the distribution of the difference metric calculated at each sample time is shown in FIG. Assuming that the distribution shape of the difference metric can be approximated by a normal distribution, the average value of the normal distribution is μ and the standard deviation is σ. As described above, since the difference metric is negative in the case of an error, that is, when a wrong branch is selected, the probability that the difference metric is negative is equal to the bit error rate (BER). That is, BER can be estimated by calculating equation (5).
[0021]
[Expression 1]

[0022]
In addition, when it is only necessary to know the relative quality of the reproduction signal instead of the absolute value of the BER of the optical disk or the optical disk apparatus, σ / μ can be used as an index.
[0023]
In FIG. 4, the difference metric shows a distribution having a single peak, but when the minimum run length is limited, the difference metric has a distribution having a plurality of peaks as shown in FIG. Even in this case, if only focusing on the distribution whose peak position is closest to 0 and assuming that the distribution of the difference metric follows the normal distribution in the region where the difference metric is smaller than the value indicated by μ in FIG. BER can be calculated in the same manner as a distribution having However, unlike the distribution having a single peak, there is a problem that μ cannot be obtained from the arithmetic mean, and the standard deviation σ cannot be calculated unless μ is obtained.
[0024]
In order to solve this problem, in the above publication, only a series passing through a path that forms a distribution in which the difference metric has the highest probability of being negative, that is, the peak position is closest to 0, is extracted. By performing this processing, a distribution having a single peak shown in FIG. 4 is obtained, and both the average value μ and the standard deviation σ can be calculated relatively easily.
[0025]
[Problems to be solved by the invention]
However, it is possible to obtain a distribution having a single peak by extracting only a series passing through a predetermined path from the data series. However, since a process for extracting only a series passing through a predetermined path is required, the apparatus There is a drawback that the configuration of the above becomes complicated. For example, in the PR (1, 2, 1) method, it is necessary to search for four paths in which four consecutive states become specific state transitions, and to extract only paths that match the four paths. Requires four 5-bit comparators.
[0026]
The number of paths to be searched differs depending on the PR system. In the PR (1, 2, 2, 1) system, it is necessary to search 16 paths in which five consecutive states are specific state transitions. For this purpose, 16 6-bit comparators are required.
[0027]
As described above, the apparatus for evaluating signal quality described in the above publication needs to include many comparators in order to search for and extract a specific path, and there is a problem that the configuration becomes complicated.
[0028]
In addition, since the extracted paths are different for each PR method, a common comparator cannot be used in evaluation of different PR methods. That is, one signal evaluation apparatus can be used only for evaluation of a specific PR method, and there is a problem that evaluation of a plurality of PR methods cannot be performed.
[0029]
The present invention has been made to solve such a problem, and provides a signal evaluation apparatus and a signal evaluation method that can be realized with a simple configuration and can evaluate a plurality of PR systems. With the goal.
[0030]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the signal evaluation apparatus of the present invention is a signal evaluation apparatus that evaluates a signal that is decoded by maximum likelihood decoding, and a subtraction unit that calculates a difference in likelihood between measurement samples; For two predetermined thresholds: The likelihood difference obtained by the subtraction means is each The number of samples that are below the threshold Respectively Based on the counting means for counting, and the number of measurement samples and the number of samples counted by the counting means, the difference in likelihood is calculated in advance. Threshold The probability of being below the value For each threshold Seeking Found for each threshold Computational processing means for computing a probability to obtain a signal evaluation index is provided.
[0031]
According to the above invention, a signal evaluation apparatus that evaluates a recording medium or a recording medium driving apparatus can be realized with a simple configuration by signal evaluation.
[0032]
Conventionally, it is possible to approximate a normal distribution by extracting only a measurement sample having the highest probability that the difference in likelihood is negative, that is, a sequence passing a path forming a distribution whose peak position is closest to 0. A distribution with a single peak that could be obtained was obtained and the mean μ and standard deviation σ were calculated. However, in order to extract only a sequence passing through a specific path as described above, a large number of comparators are required, which causes a problem that the configuration of the signal evaluation apparatus becomes complicated. Furthermore, since the extracted paths are different for each PR method, there is a problem that it is not possible to evaluate different PR methods using a common comparator.
[0033]
On the other hand, the signal evaluation apparatus of the present invention counts the number of samples in which the difference in likelihood of the measurement samples obtained by the subtraction unit is equal to or less than a predetermined threshold by the counting unit, and counts the number of measurement samples. On the basis of the number of samples, a probability that the difference in likelihood is equal to or less than the predetermined threshold is obtained, and the probability is calculated by an arithmetic processing means to obtain a signal evaluation index.
[0034]
That is, the signal evaluation device of the present invention obtains a probability that the difference in likelihood is equal to or less than a predetermined threshold, and obtains a signal evaluation index by calculating the probability. For this reason, the average value μ and the standard deviation of the distribution that can be approximated to the normal distribution whose peak position is closest to 0 without extracting only the series passing the path forming the distribution whose peak position is closest to 0 It is possible to obtain σ.
[0035]
For example, the counting means counts the number of samples whose likelihood difference is less than or equal to the first threshold and the number of samples where the difference is less than or equal to the second threshold, and divides each of the two sample numbers by the number of measured samples. Thus, the probability of being below the first threshold and the probability of being below the second threshold can be obtained respectively. Then, from the two probabilities obtained in this way, an average value μ and a standard deviation σ of an area that can be approximated to a normal distribution can be obtained, so an estimated value of BER as a signal evaluation index is calculated. It becomes possible to do.
[0036]
Thereby, since a signal evaluation index can be obtained without performing a process of extracting a specific path, it is not necessary to provide many comparators, and a signal evaluation apparatus can be realized with a simple configuration. Furthermore, since this signal evaluation apparatus does not extract a specific path, it can be used in common in evaluations of different PR methods. Therefore, it is possible to provide a recording medium that can be realized with a simple configuration and that can evaluate a plurality of PR systems, or a signal evaluation apparatus for a recording medium driving device.
[0037]
The counting unit of the signal evaluation apparatus includes a first counting unit that counts a first number of samples whose likelihood difference obtained by the subtracting unit is equal to or less than a first threshold, and the subtracting unit. A second counting unit that counts a second number of samples whose difference in likelihood is equal to or less than a second threshold, and the computing unit includes the number of measurement samples and the first number of samples. A first probability that the difference in likelihood is less than or equal to a first threshold is determined, and the difference in likelihood is less than or equal to a second threshold based on the number of measurement samples and the second number of samples A signal evaluation index may be obtained by obtaining a second probability and calculating the first probability and the second probability.
[0038]
According to the above invention, the first sample number in which the likelihood difference is equal to or smaller than the first threshold value and the second sample number in which the likelihood difference is equal to or smaller than the second threshold value are counted in parallel. Therefore, the number of samples whose likelihood difference is equal to or less than a predetermined threshold can be obtained in a short time. Thereby, the signal evaluation apparatus which can obtain a signal evaluation parameter | index in a short time can be provided.
[0039]
That is, since the counting means of the signal evaluation apparatus is composed of a first counting means and a second counting means, each counting means can simultaneously count the number of samples having different threshold values or less. it can. For this reason, the time required for the measurement of the sample can be shortened. Accordingly, a first probability that the difference in likelihood is equal to or less than the first threshold value and a second probability that is equal to or less than the second threshold value are obtained, and the first probability and the second probability are calculated. Thus, the time required to obtain the signal evaluation index can be shortened.
[0040]
The signal evaluation apparatus further includes a correction calculation unit that corrects the number of measurement samples, and the calculation processing unit uses the number of measurement samples corrected by the correction calculation unit to calculate the difference in likelihood. May obtain a signal evaluation index by calculating a probability that the value is equal to or less than the predetermined threshold and calculating the probability.
[0041]
Thereby, it is possible to obtain a corrected number of measurement samples that more accurately represents the number of measurement samples that are included in the distribution with the peak position closest to zero. For this reason, a more accurate probability can be obtained by obtaining the probability that the difference in likelihood is equal to or less than a predetermined threshold using the corrected number of measurement samples. Therefore, by calculating the probability, a more accurate signal evaluation finger can be obtained, so that the signal evaluation apparatus can be made more accurate.
[0042]
In addition, the signal evaluation method of the present invention is a signal evaluation method for evaluating a signal decoded by maximum likelihood decoding in order to solve the above-described problem, and calculating a likelihood difference between measurement samples; For the two predetermined thresholds, Likelihood difference is given each The number of samples that are below the threshold Respectively Step to count, , Likelihood difference is below a certain threshold each Based on the number of samples, the likelihood difference Threshold The probability of being below the value For each threshold Seeking Found for each threshold And calculating a probability to obtain a signal evaluation index.
[0043]
According to the invention, like the signal evaluation device, the average value μ of the normal distribution that can approximate the distribution without extracting only the series that passes the path forming the distribution whose peak position is closest to 0, and A standard deviation σ can be obtained.
[0044]
For this reason, the signal evaluation method which can be implemented using the signal evaluation apparatus comprised by the simple structure and can evaluate several PR system can be provided.
[0045]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
[0046]
In this embodiment, an evaluation apparatus that evaluates a recording medium or a recording medium driving apparatus by evaluating signal quality will be described. FIG. 1 is a configuration diagram showing a schematic configuration of the signal evaluation apparatus according to the present embodiment using an optical disc as a recording medium. Specifically, the main portion of the portion for processing the reproduction signal of the optical disc is shown. Show.
[0047]
As shown in the figure, the signal evaluation apparatus of the present embodiment includes an optical disk (recording medium) 1, a spindle motor 2, an objective lens 3, a pickup 4, an RF circuit 5, an A / D converter 6, a decoding circuit 7, Error correction circuit 8, difference metric calculation circuit (subtraction means) 9, comparator A (counting means, first counting means) 10, comparator B (counting means, second counting means) 11, counter A (counting means) , First counter means 12, counter B (counter means, second counter means) 13, controller (arithmetic processing means, correction arithmetic means) 14, and recording data generator 15.
[0048]
The operation of the signal evaluation apparatus having the above configuration will be described below. Although there are various types of optical disks 1, in the present embodiment, a description will be given assuming that a magneto-optical disk (MO disk) is used as the optical disk 1. The optical disk 1 is rotated by a spindle motor 2 and is irradiated with a light beam by an objective lens 3 provided in a pickup 4 located below the optical disk 1. In the present embodiment, the position of the pickup 4 is below the optical disc 1, but the position is not particularly limited.
[0049]
The reflected light of the light beam reflected by the optical disc 1 is detected by a photodetector (not shown) installed inside the pickup 4 and separated into a magneto-optical signal (MO signal) and other signals by the pickup 4. The
[0050]
The magneto-optical signal is adjusted in amplitude and offset by the RF circuit 5 and converted into digital data by the A / D converter 6. The output of the A / D converter 6 is supplied to the decoding circuit 7, and the data decoded by the decoding circuit 7 is sent to the error correction circuit 8. The error correction circuit 8 corrects the error when there is an error in the data decoded by the decoding circuit 7, and the output from the error correction circuit 8 is supplied to the controller 14. The error correction circuit 8 detects and corrects an error using an error detection and correction code added in advance to the data decoded by the decoding circuit 7.
[0051]
In the decoding circuit 7, decoding is performed by a PRML (Partial Response Maximum Likelihood) method. Information obtained in this decoding process is supplied to the difference metric calculation circuit 9. In the difference metric calculation circuit 9, the calculation is performed in the same manner as described in the prior art.
[0052]
That is, in the decoding circuit 7, the reproduction signal of the optical disc 1 is decoded by the Viterbi decoding method. Here, a case will be described in which a (1, 7) RLL code with a minimum run length limited to 1 is adopted as a code to be used, and PR (1, 2, 1) is adopted as a PRML system. As shown in Table 3, the relationship between the recording bit sequence bk and the state Sk at the time of k samples is four states of 0, S1, S2, and S3.
[0053]
[Table 3]

[0054]
Each state transitions to the next state in accordance with the next recording bit. This state transition is called a branch. Table 4 shows the relationship between recording bits and state transitions. As described above, since the (1, 7) RLL code in which the minimum run length is limited to 1 is adopted as the code to be used, that is, the minimum run length is limited to 1, the number of branches is a , B, c, d, e, f.
[0055]
[Table 4]

[0056]
In PR (1, 2, 1), since the reproduction signal level is determined by a 3-bit recording bit sequence, the expected value, that is, the reproduction signal level in an ideal waveform without noise is shown in Table 4 as the expected value Yk. Here, the minimum value of the reproduction signal level in the ideal waveform is normalized to -1, and the maximum value is normalized to 1.
[0057]
Then, in the PRML decoding process, the branch circuit metric (Zk−Yk) of each branch at the time of k samples is determined by the decoding circuit 7. ² Is calculated. Here, Zk is a reproduction signal level at the time of k samples, and Yk is an expected value of the reproduction signal level. As described above, the branch metric is obtained by squaring the difference between the reproduction signal level and its expected value, and thus means a square error of the reproduction signal level with respect to the expected value.
[0058]
The branch metric is used to determine which branch to select when two branches merge into a certain state. A series of branches is called a path, and a series of selected branches is called a survival path.
[0059]
Here, if the accumulated value of the branch metric for the surviving path in each state at the time point of k−1 is mk−1, the branch metric at the time of k sample is obtained by adding the branch metric bmk at the time of k sample. The cumulative value of The calculation processing until obtaining this branch metric is performed by the decoding circuit 7.
[0060]
As described above, since the branch metric means a square error, the accumulated value is a sum of errors. Therefore, a branch with smaller mk-1 + bmk is selected.
[0061]
For example, there are two branches in which the state at the time of k samples is S0, that is, a branch a that transitions from S0 to S0 and a branch b that transitions from S3 to S0. If the cumulative values of branch metrics of branch a and branch b are m0k-1 and m3k-1, respectively, and the branch metrics are bmak and bmbk, the cumulative value m0k ( a) and m0k (b) are represented by the formulas (1) and (2), respectively.
[0062]
m0k (a) = m0k−1 + bmak (1)
m0k (b) = m3k-1 + bmbk (2) equation
Further, m0k (a) and m0k (b) are compared in size, and the branch having the smaller value is selected.
[0063]
Here, when the correct state at the time of k samples is S0 and the correct transition is a,
Δmk = m0k (b) −m0k (a) (3)
This Δmk is called a difference metric.
[0064]
If the correct state at the time of k samples is S0 and the correct transition is b, the difference metric (Δmk) is
Δmk = m0k (a) −m0k (b) (4)
It becomes.
[0065]
That is, the difference metric calculation circuit 9 performs a process for obtaining a difference metric as a difference in likelihood by subtracting the accumulated value of the branch metric of the correct transition from the accumulated value of the branch metric for the wrong transition.
[0066]
In the present embodiment, the recording data series information necessary for the calculation in the difference metric calculation circuit 9 is supplied from the recording data generator 15 to the difference metric calculation circuit. Then, the difference metric obtained by the difference metric calculation circuit 9 is supplied to the comparator A10 and the comparator B11.
[0067]
The comparator A10 and the comparator B11 compare the supplied difference metric with a predetermined threshold, and output one pulse when it is determined that the difference metric is equal to or smaller than the predetermined threshold. That is, the comparator A10 determines whether or not the difference metric is less than or equal to the threshold value SLA at each sample time point, that is, when the difference metric is supplied, and outputs one pulse when the difference metric value is less than or equal to the threshold value SLA. Similarly, the comparator B11 outputs one pulse when the difference metric is equal to or less than the threshold value SLB.
[0068]
Counter A12 and counter B13 are connected to comparator A10 and comparator B11, respectively, and the above pulses are output from comparator A10 and comparator B11 to counter A12 and counter B13. That is, the counter A12 counts the output of the comparator A10, and increments the count value by 1 every time one pulse is output from the comparator A10. Similarly, the counter B13 increases the count value by 1 every time one pulse is output from the comparator B11.
[0069]
In this way, of the difference metric samples obtained in the difference metric calculation circuit 9, the number of samples that are equal to or less than the threshold value SLA is accumulated in the counter A12, and the number of samples that are equal to or less than the threshold value SLB is accumulated in the counter B13. The The number of samples accumulated in the counter A12 and the counter B13 is supplied to the controller 14.
[0070]
In the signal evaluation apparatus according to the present embodiment, the result of the number of samples accumulated by the counter A12 or the counter B13 is processed by software in the controller 14. FIG. 2 shows a flowchart for explaining the flow of the entire measurement process from the start of measurement by the signal evaluation apparatus to obtaining the measurement result.
[0071]
First, prior to measurement, that is, before the information on a predetermined area of the optical disc 1 is read by the pickup 4 and the decoding process is started by the RF circuit 5, the A / D converter 6 and the decoding circuit 7, the counter A12, The count value of the counter B13 is cleared to 0 (S1). Prior to the measurement, the count value is set to 0 so that the number of samples output from the comparator A10 and the comparator B11 and the count value counted by the counter A12 and the counter B13 are the same in the measurement. be able to.
[0072]
In this embodiment, the count value is set to 0 prior to measurement in S1, but the count value is set to 0 if the number of samples output in the measurement can be derived without setting the count value to 0. There is no need to make it. For example, in S1, instead of setting the count value to 0, the counter value at the start of measurement is stored in a storage means (not shown), and the counter value is compared with the counter value after measurement, The number of samples output in the measurement may be obtained.
[0073]
Next, a predetermined area of the disk 1 is read by the pickup 4 and the decoding process (S2) is started by the RF circuit 5, the A / D converter 6 and the decoding circuit 7. In this decoding process, as described above, the light reflected by the optical disc 1 is detected by the pickup 4 and supplied to the decoding circuit 7 via the RF circuit 5 and the A / D converter 6. The data decoded by the decoding circuit 7 is sent to the error correction circuit 8, and the output of the error correction circuit 8 is supplied to the controller 14. Information obtained in the decoding process in the decoding circuit 7 is supplied to the difference metric calculation circuit 9.
[0074]
Following the decoding process in step 2, the measured sample number T is compared with the defined sample number M defined as the number of samples measured in the measurement (S3). That is, it is determined whether or not the number of measurement samples T obtained by the decoding process of S2 has reached the specified number of samples M, that is, whether T ≧ M. If T ≧ M is not satisfied (No in S3), the process returns to S2, and the decoding process is repeated. If T ≧ M (Yes in S3), the decoding process ends (S4).
[0075]
As described above, in S3, the controller 14 determines whether or not the number of samples T obtained by the decoding process has reached the specified number of samples M, and until the number of samples T reaches the specified number of samples M in S2. The decoding process is repeated.
[0076]
Next, the count result NA of the counter A12 and the count result NB of the counter B13 are read by the controller 14 (S5), and the count results NA and NB are multiplied by an appropriate correction coefficient ko by the number T of measurement samples. Dividing by ko, a probability RA that the difference metric is SLA or less and a probability RB that is SLB or less are obtained (S6).
[0077]
In S6, the correction operation of multiplying the measured sample number T by the appropriate correction coefficient ko is to calculate the number of samples included in the distribution of the peak closest to 0 among the plurality of peaks in the difference metric distribution. Because. Here, when the correction calculation is not performed, the count result NA · NB is divided by the total number of samples forming a plurality of peaks. For this reason, the probability obtained without performing the correction operation is smaller than the true value, and an error occurs. However, in the present embodiment, since the correction calculation is performed in S6, the probability RA that the difference metric is SLA or less and the probability RB that is SLB or less are more accurate than the case where no correction is performed. Probability can be obtained.
[0078]
The appropriate correction coefficient ko used in the correction calculation indicates the ratio of the number of samples included in the peak distribution closest to 0 to the total number of measurement samples. Since the correction coefficient ko varies depending on the modulation method, an appropriate value may be selected according to the modulation method used.
[0079]
Here, the RA and RB will be described. As described above, when the minimum run length is limited, as shown in FIG. 3, the difference metric has a distribution having a plurality of peaks. Here, the distribution in the region where the difference metric is smaller than μ is the normal distribution N (μ, σ ² ), RA and RB are respectively
[0080]
[Expression 2]

[0081]
[Equation 3]

[0082]
(6) and (7). Here, since there are two equations and there are two unknowns, μ and σ, μ and σ can be obtained by solving these simultaneous equations (S7).
[0083]
Then, the estimated value of BER can be obtained by substituting μ and σ obtained in S7 into the equation (5) and calculating (S8). The calculations in S7 and S8 are executed by the controller 14.
[0084]
[Expression 4]

[0085]
As described above in detail, the normal distribution N (μ, σ) that can approximate the distribution in the region where the difference metric is smaller than μ from the result of obtaining the probability that the difference metric is less than two different thresholds. ² ) And the standard deviation σ, and the BER can be calculated from the obtained μ and σ. Thereby, it is possible to evaluate a recording medium such as an optical disk or a recording medium driving device by evaluating a signal using BER as a signal evaluation index.
[0086]
Note that, as described above, the signal evaluation apparatus according to the present embodiment has a configuration in which two comparators and two counters are provided in order to obtain the probability that the difference metric is less than two different threshold values. The same measurement area may be measured twice by changing a predetermined threshold value using one comparator and one counter that can change the threshold value.
[0087]
In this way, if one comparator and one counter that can change the threshold value are used, the number of comparators and counters can be reduced to one, so that the configuration of the apparatus can be further simplified. There are advantages. On the other hand, since it is necessary to measure the same measurement region twice by changing the threshold value, the measurement time becomes longer. Therefore, the number of comparators and counters constituting the evaluation device may be appropriately selected in consideration of simplification of the device configuration and reduction of measurement time.
[0088]
As described above, the signal evaluation apparatus of the present invention obtains the probability that the difference metric, which is the difference in likelihood, is not more than two different threshold values, and calculates the estimated value of BER from the result. For this reason, an evaluation apparatus capable of evaluating a recording medium or a recording medium driving apparatus can be realized by a counting unit having a simple configuration of a comparator and a counter and an arithmetic processing unit.
[0089]
That is, since it is not necessary to extract only a sequence passing through a path that forms a distribution whose peak position is closest to 0, a recording medium or a recording medium capable of performing evaluation of a plurality of PR systems with a simple configuration It is possible to realize a signal evaluation device that evaluates the drive device.
[0090]
The signal evaluation apparatus according to the present invention calculates the probability that the difference metric is equal to or less than two different thresholds, and calculates the estimated value of BER from the result. The calculation method of the estimated value of BER is the PR method. It does not depend on it. For this reason, the signal evaluation apparatus of the present invention can evaluate an arbitrary PR type recording medium or recording medium driving apparatus. That is, it is possible to evaluate a plurality of PR systems by using one signal evaluation apparatus.
[0091]
The first signal evaluation apparatus is a recording medium for decoding using maximum likelihood decoding or a signal evaluation apparatus for a recording medium driving apparatus, and a subtraction means for obtaining a difference in likelihood, and the difference in likelihood. First detection means for detecting the probability that the value is less than or equal to the first threshold, second detection means for detecting the probability that the value is less than or equal to the second threshold, the detection result of the first detection means, and the second And a calculation means for calculating the detection result of the detection means to obtain an evaluation index.
[0092]
The second signal evaluation apparatus is a signal evaluation apparatus for a recording medium or a recording medium driving apparatus that performs decoding using maximum likelihood decoding, and a subtraction means for obtaining a difference in likelihood, and the difference in likelihood. Detecting means for detecting the probability that the threshold value is equal to or less than a threshold value, and calculating means for calculating the first detection result detected by the first threshold value and the second detection result detected by the second threshold value to obtain an evaluation index; , May be configured to include.
[0093]
In addition, the first signal evaluation device and the second signal evaluation device include a correction calculation unit that applies a correction coefficient to the number of measurement samples as the detection unit, and performs a probability calculation using the corrected value. May be.
[0094]
【The invention's effect】
The signal evaluation apparatus of the present invention, as described above, subtracting means for obtaining the difference in likelihood of measurement samples, For two predetermined thresholds: The likelihood difference obtained by the subtraction means is each The number of samples that are below the threshold Respectively Based on the counting means for counting, and the number of measurement samples and the number of samples counted by the counting means, the difference in likelihood is calculated in advance. Threshold The probability of being below the value For each threshold Seeking Found for each threshold Computation processing means for obtaining a signal evaluation index by computing the probability is provided.
[0095]
Therefore, it is possible to obtain a signal evaluation index without extracting only a sequence passing through a path that forms a distribution in which the peak position is closest to zero. For this reason, there exists an effect that the signal evaluation apparatus which can be implement | achieved by simple structure and can evaluate several PR system can be provided.
[0096]
The counting unit of the signal evaluation apparatus includes a first counting unit that counts a first number of samples whose likelihood difference obtained by the subtracting unit is equal to or less than a first threshold, and the subtracting unit. A second counting unit that counts a second number of samples whose difference in likelihood is equal to or less than a second threshold, and the computing unit includes the number of measurement samples and the first number of samples. And determining a first probability that the difference in likelihood is equal to or less than a first threshold, and the difference in likelihood is equal to or less than a second threshold based on the number of measurement samples and the second number of samples. The second probability may be obtained, and the signal evaluation index may be obtained by calculating the first probability and the second probability.
[0097]
As a result, the number of samples for which the difference in likelihood is less than or equal to a predetermined threshold can be counted in a short time. Therefore. There is an effect that it is possible to provide a signal evaluation apparatus capable of performing signal evaluation in a short time.
[0098]
The signal evaluation apparatus further includes a correction calculation unit that corrects the number of measurement samples, and the calculation processing unit uses the number of measurement samples corrected by the correction calculation unit to calculate the difference in likelihood. May obtain a signal evaluation index by calculating a probability that the value is equal to or less than the predetermined threshold and calculating the probability.
[0099]
Thereby, a more accurate value can be obtained as the number of measurement samples for obtaining the probability that the difference in likelihood is equal to or less than a predetermined threshold. For this reason, there exists an effect that the more highly accurate signal evaluation apparatus which can obtain a more exact signal parameter | index can be provided.
[0100]
Further, the signal evaluation method of the present invention includes a step of obtaining a difference in likelihood of measurement samples, For the two predetermined thresholds, Likelihood difference is given each The number of samples that are below the threshold Respectively Step to count, , Likelihood difference is below a certain threshold each Based on the number of samples, the likelihood difference Threshold The probability of being below the value For each threshold Seeking Found for each threshold And calculating a probability to obtain a signal evaluation index.
[0101]
Therefore, it is possible to provide a signal evaluation method that can be realized with a simple configuration and can evaluate a plurality of PR systems.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of a signal evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a signal evaluation method using the signal evaluation apparatus according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a difference metric distribution according to an embodiment of the present invention. .
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a difference metric distribution.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a difference metric distribution.
[Explanation of symbols]
1 Optical disc (recording medium)
9 Difference metric calculation circuit (subtraction means)
10 comparator A (counting means, first counting means)
11 Comparator B (counting means, second counting means)
12 Counter A (counting means, first counting means)
13 Counter B (counting means, second counting means)
14 Controller (calculation processing means, correction calculation means)

Claims

A signal evaluation apparatus for evaluating a signal decoded by maximum likelihood decoding,
A subtraction means for obtaining a difference in likelihood of the measurement sample;
For two predetermined threshold, and counting means the difference of the likelihood obtained by the subtraction means to the number of samples of each count is below the threshold value,
I based on the number of samples and counted by said measuring sample number and the counting means, the probability that the difference of the likelihood is equal to or less than before Ki閾 value, determined for each of the threshold, the probability determined for each of the threshold A signal evaluation apparatus comprising: an arithmetic processing unit that performs arithmetic processing to obtain a signal evaluation index.

The counting means includes a first counting means for counting a first number of samples whose likelihood difference obtained by the subtracting means is not more than a first threshold value, and a likelihood difference obtained by the subtracting means. Comprises a second counting means for counting a second number of samples that is less than or equal to a second threshold,
The calculation means obtains a first probability that the difference in likelihood is equal to or less than a first threshold based on the number of measurement samples and the first number of samples, and calculates the number of previous measurement samples and the second sample. Obtaining a second probability that the difference in likelihood is equal to or less than a second threshold based on a number, and calculating the first probability and the second probability to obtain a signal evaluation index The signal evaluation apparatus according to claim 1, wherein:

It further comprises correction calculation means for correcting the number of measurement samples,
The calculation processing means obtains a probability that the difference in likelihood is not more than the predetermined threshold using the number of measurement samples corrected by the correction calculation means, and obtains a signal evaluation index by calculating the probability. The signal evaluation apparatus according to claim 1, wherein the signal evaluation apparatus is a signal evaluation apparatus.

A signal evaluation method for evaluating a signal decoded by maximum likelihood decoding,
Determining a likelihood difference between the measurement samples;
With respect to two predetermined thresholds, each counting the number of samples whose difference in likelihood is less than or equal to each threshold;
And measuring the number of samples, the difference of likelihoods is based on the respective number of samples is below the threshold value, the probability that the difference of the likelihood is equal to or less than before Ki閾 value, determined for each of the threshold determined for each of the threshold And a step of obtaining a signal evaluation index by computing the obtained probability.

A signal evaluation apparatus program causing a computer to function each means in the signal evaluation apparatus according to claim 1.