JP5003284B2 - 信号品質測定装置及び情報再生装置 - Google Patents

Description

本発明は、信号品質測定装置及び情報再生装置に関し、更に詳しくは、情報記録媒体から読み出した情報信号の信号品質を測定する信号品質測定装置、及び、信号品質を測定する機能を有する情報再生装置に関する。

近年、情報記録媒体では、情報記録密度の高密度化が進んでいる。高密度化した情報記録媒体の再生信号処理における改善方法としては、隣接データの符号間干渉を考慮したＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式が広く知られている。ＰＲＭＬ方式を利用した再生信号品質の評価技術として、推定ｂＥＲ（ビットエラーレート）を測定する方法がある（例えば、特許文献１参照）。これは、ある記録パターンＴが別のパターンＦに誤識別される確率から、そのｂＥＲを推定するものである。

推定ｂＥＲの求め方について説明する。パターンＴがパターンＦに誤識別される条件は、再生信号をＰＳとし、パターンＴ、パターンＦの理想信号をそれぞれＰＴ、ＰＦとしたとき、

となる。式１で求まるＤ値は、等化信号と誤りパターンとの差メトリックから、等化信号と正パターンとの差メトリックを減算したものである。式２で求めるＥ値は、Ｄ値の差メトリックの算出内容を示している。

Ｄ値が０以上の場合は、パターンＴがパターンＦに誤識別されることはない。パターンＴのパターンＦへの誤識別が発生する確率Ｆ（０）は、累積したＤ値の分布を正規分布と仮定し、その平均、標準偏差をそれぞれμ、σとすると、

で表される。これは、平均μを中心とした正規分布での−∞〜０の範囲の積分値であり、誤識別する範囲に相当する。つまり、正規分布全体に対する上記積分値が、誤り確率の推定値になる。そこで、誤りの発生確率の高いパターンＴ、Ｆに対し、式３を求めることにより、推定ｂＥＲが次のように求められる。
指定ｂＥＲ＝ΣＣ_Ｔ・Ｆ（０）・Ｈ_Ｔ，Ｆ （４）
ただし、式４におけるＣ_ＴはパターンＴの発生確率、Ｈ_Ｔ，ＦはパターンＴとパターンＦのハミング距離を示す。推定ｂＥＲは、Ｆ（０）を用いてエラーレートを推定した指標である。これを用いることで、再生信号の品質を推定でき、推定した再生信号の品質を、記録／再生に関する調整制御に反映することができる。
特開２００３−２７２３０４号公報

ここで、実際の信号品質測定方法としては、リアルタイムで結果を出力する方法と、いったん再生信号を取り込んでから、後で計算機によって信号を解析し、結果を出力する方法とがある。何れによっても同じ信号評価結果が得られるはずであるが、実際の記録再生装置、或いは、再生専用装置では、リアルタイム性が重視される。これは、実際の記録再生装置では、ディスク挿入後、記録や再生に関する調整を短時間に終え、速やかに記録又は再生を開始する必要があり、調整のための信号品質測定に多大な時間を掛けるのは好ましくないからである。

リアルタイムで結果を求めるということは、ハードウェアが主体となって推定ｂＥＲに関する回路を構成し、演算処理を行って結果を出力するということである。演算処理については、全てをハードウェアで行う場合と、ハードウェアが苦手な部分は一部ソフトウェアで処理する場合がとある。式３及び式４を参照すると、推定ｂＥＲの計算では、標準偏差σの計算の他に、ｅｘｐ（指数関数）の計算、−∞〜０までの積分が必要である。標準偏差σの計算では、分散であるσ^２を求めた後に、その平方根（ルート）を演算し、標準偏差を求めることになる。ルート演算は、ハードウェアだけで求めることはできない。このため、ソフトウェアが、求めた分散σ^２をルート演算することで標準偏差σを求めることになる。しかし、この程度であれば大した処理時間もかからないので、ハードウェアとソフトウェアとによる連携で、ほとんどリアルタイムに近い演算は可能である。

しかしながら、式３に示すＦ（０）の演算は、ハードウェアとソフトウェアによる連携でもリアルタイム演算は難しい。まず、ハードウェアで演算できない項目として、ｅｘｐがある。ｅｘｐ演算する｛−（ｘ−μ）^２／２σ^２｝部が整数であれば、ハードウェア演算も不可能でない。しかし、除算が入っており、ハードウェア演算は困難である。小数点以下の部分を丸め込むことで演算速度を上げることも考えられるが、その場合には精度が落ちる。従って、この部分の演算は、ソフトウェアで処理することになる。

次に、−∞〜０間の積分も、ハードウェア演算では対応できない。また、この部分については、ハードウェアでは演算できないどころか、計算機でも時間のかかる処理になる。−∞〜０の区間での積分を、完全なかたちで計算しようとすると、−∞からの積分が必要なため、無限大の時間がかかる。このため、実際には、計算結果に支障が出ない範囲で積分区間を省略することになる。つまり、−∞からではなく、ある負の有限値から、０までの間の積分をすることになる。

−∞〜０間の積分では、負の有限値から積分を行うとして、次に、負の有限値から０までの間をどれだけ細かく区切って積分するかが問題となる。粗すぎれば計算精度も粗くなり、細かすぎれば計算時間が膨大になる。従って、ある程度精度が取れつつ、計算時間が膨大とならないように区切りを決定し、積分値を計算することになる。しかし、積分における区切りを適切に設定したとしても、計算機での処理にも時間がかかり、とてもリアルタイムに結果を出せるものではない。

ハードウェアとソフトウェアとの連携による演算では、ハードウェア部の回路規模にも制限があることから、演算ｂｉｔ幅も限られ、そのｂｉｔ幅がオーバーフローしない程度のある一定の演算周期ごとにμやσ^２を出力してソフトウェアで演算を行うことになる。しかし、積分にはその周期を遥かに越えた演算時間が必要であり、実際にリアルタイム演算をすることは不可能である。

想定される関連技術の構成を、図７に示す。ヘッド装置２０２は、ディスク２０１に記録された情報を読み出す。読み出されたアナログ再生信号は、Ａ／Ｄ変換器２０３にてディジタル再生信号に変換される。ディジタル再生信号は、等化器２０４によって、使用するＰＲ等化クラスに応じた波形へと変換される。ビタビ復号器２０５は、ＰＲ等化されたディジタル再生信号を入力し、ビタビアルゴリズムに従って２値化信号に復号する。

参照テーブル２０９には、推定ｂＥＲの算出対象となる、誤りやすいパターンが、ペアで格納されている。パターン比較器２０８は、ビタビ復号器２０５が出力する２値化データのパターンが、参照テーブル２０９に格納されているパターンに一致するか否かを判断する。一致するパターンがあるときには、該当するパターンを取り出す。その際、パターン比較器２０８は、ペアのパターンのうちで、ビタビ復号器２０５が出力するパターンに一致するパターンを正パターン、一致しない方を誤パターンとする。

理想信号生成器２０７は、ビタビ復号器２０５での復号結果に基づいて、ＰＲ等化の応答特性に応じた理想信号を生成する。Ｄ値演算器２１５は、パターン比較器２０８が、２値化データが参照テーブル２０９に格納されているパターンと一致すると判断するたびに、理想信号生成器２０７にて生成された理想信号と、等化器２０４の出力を遅延器２０６によってビタビ復号及び理想信号生成に要する時間分だけ遅延した信号とに基づいて、式１により、Ｄ値を計算する。

μ、σ^２演算器２１２は、Ｄ値演算器２１５が演算したＤ値の平均値μ、及び、分散σ^２を計算する。Ｆ（０）演算器２１６は、μ、σ^２演算器２１２にて計算されたＤ値の平均値μ、及び、分散σ^２を用い、式３に従って、Ｆ（０）を演算する。推定ｂＥＲ演算器２１４は、Ｆ（０）演算器２１６が求めたＦ（０）を用い、式４により、推定ｂＥＲを計算する。

Ｆ（０）演算器２１６での演算は、前述したようにソフトウェア（計算機）での処理が必須であり、ここでの処理に時間を要していた。推定ｂＥＲの演算に際しては、ハードウェア化により、リアルタイム演算できる処理が望まれるが、関連技術では、処理時間が長いソフトウェア処理が必要であり、リアルタイム処理は困難であった。

また、Ｆ（０）の計算の他に、計算に時間が掛かる処理としては、Ｄ値演算器２１５によるＤ値の演算がある。Ｄ値は、ある誤りやすいパターン検出時の、再生等化信号と理想信号とのユークリッド距離と、再生等化信号と誤り信号とのユークリッド距離との差を表す。そのため、ＰＲ１２２１の場合では、４サンプルに渡って、再生等化信号と理想信号、再生等化信号と誤り信号とのそれぞれのユークリッド距離の差を求める必要がある。

Ｄ値演算器２１５に想定される演算構成を、図８に示す。Ｄ値を求めるためには、３組の差分回路（加算器）２２５、２組の２乗回路２２６、Ｄ−ＦＦで構成されるシフト回路２２７、及び、積算回路（加算器）２２８が必要である。２乗回路２２６のビット幅は、例えば、等化信号が８ｂｉｔであれば、１６ｂｉｔ幅必要になる。１６ｂｉｔ幅の２乗演算は、近年の再生の高倍速化環境では１クロック内で処理しきれず、１クロック内に処理を終えるためには、２乗回路工程内においてレジスタを追加してパイプライン処理を行わせる必要がある。このような回路構成を採用すると、回路規模が大きくなる。

本発明は、再生信号の品質を評価する値を高速に求めることができる信号品質測定装置、信号品質測定方法、及び、情報再生装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の信号品質測定装置は、情報媒体から読み出した情報信号の品質を評価するための信号品質測定装置であって、ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて情報を復調する復調手段と、所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調された情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するパターン比較器と、前記パターン比較器が前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるパスメトリック差演算手段と、前記パスメトリック差演算手段が求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求める平均値分散算出手段と、前記平均値分散算出手段が求めたパスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出する評価値演算手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明の信号品質測定方法は、ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて情報を復調するステップと、所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調した情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するステップと、前記パターンを検出するステップにて前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるステップと、前記パスメトリック差相当値を求めるステップで求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求めるステップと、前記平均値と分散とを求めるステップで求めた平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出するステップと、を有することを特徴とする。

本発明の情報再生装置は、情報記録媒体の再生を行う情報再生装置であって、ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて、前記情報記録媒体から読み出した情報を復調する復調手段と、所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調された情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するパターン比較器と、前記パターン比較器が前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるパスメトリック差演算手段と、前記パスメトリック差演算手段が求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求める平均値分散算出手段と、前記平均値分散算出手段が求めたパスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出する評価値演算手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明の信号品質測定装置、信号品質測定方法、及び、情報再生装置では、誤認識が発生する確率を高速に求めることができ、信号品質の評価を、高速に行うことができる。

以下、図面を参照し、本発明の実施例を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施例の信号品質測定装置を含む光ディスク装置の構成を示している。光ディスク装置は、光ディスク媒体に対する記録、及び、光ディスク媒体からの情報再生を行う情報記録再生装置、又は、光ディスク媒体からの情報再生を行う情報再生装置として構成される。光ディスク装置は、ヘッド装置（ＰＵＨ）１０２、Ａ／Ｄ変換器１０３、等化器１０４、ビタビ復号器１０５、遅延器１０６、理想信号生成器１０７、パターン比較器１０８、参照テーブル１０９、等化誤差算出器１１０、ＤＤ値演算器１１１、μ^２、σ^２演算器１１２、Ｆ（０）変換テーブル１１３、及び、推定ｂＥＲ演算器１１４を有する。

ヘッド装置１０２は、ディスク１０１に記録された情報を読み出す。Ａ／Ｄ変換器１０３は、ディスク１０１から読み出されたアナログ再生信号を、ディジタル再生信号に変換する。等化器１０４は、ディジタル再生信号を、使用するＰＲ等化クラスに応じた波形へと変換する。ビタビ復号器１０５は、復号手段を構成し、ＰＲ等化されたディジタル再生信号を、ビタビアルゴリズムに従って２値化信号に復号する。理想信号生成器１０７は、ビタビ復号器１０５での復号結果に基づいて、ＰＲ等化の応答特性に応じた理想信号を生成する。理想信号は、ＰＲ特性に応じたＦＩＲフィルタ（Finite Impulse Response Filter）で生成可能である。

等化誤差算出器１１０は、理想信号生成器１０７によって生成された理想信号と、遅延器１０６によってビタビ復号及び理想信号生成に要する時間分だけ遅延された等化器１０４の出力とに基づいて、両者の差分である等化誤差を算出する。参照テーブル１０９には、推定ｂＥＲの算出対象となる、誤りやすいパターンが、ペアで格納されている。例えば、ペアとなるパターンを、パターン１及びパターン２とすると、本来検出されるべきパターンがパターン１であるとき、誤って検出されやすいパターンがパターン２となる。その逆についても同様であり、本来検出されるべきパターンがパターン２であるとき、誤って検出されやすいパターンがパターン１となる。

パターン比較器１０８は、ビタビ復号器１０５が出力する２値化データのパターンが、参照テーブル１０９に格納されているパターンに一致するか否かを判断する。パターン比較器１０８は、一致するパターンがあるときには、該当するパターンを取り出す。その際、ペアのパターンのうちで、ビタビ復号器１０５が出力するパターンに一致するパターンを正パターンとし、一致しない方のパターンを誤パターンとする。ＤＤ値演算器１１１は、パターン比較器１０８が、２値化データが参照テーブル１０９に格納されているパターンと一致すると判断するたびに、パターン検出と同じタイミングにおける等化誤差算出器１１０が出力する等化誤差を用いて、パスメトリック差に相当するＤ値相当のＤＤ値を求める。ＤＤ値演算器１１１は、パスメトリック差演算手段を構成する。

μ^２、σ^２演算器１１２は、ＤＤ値演算器１１１で求められたＤＤ値により、その平均の２乗（μ^２）、及び、分散σ^２を演算する。Ｆ（０）変換テーブル１１３は、μ^２、σ^２と、Ｆ（０）の値とを、対応付けて記憶するテーブルを有する。Ｆ（０）変換テーブル１１３は、テーブルを参照して、μ^２、σ^２演算器１１２より入力するμ^２、σ^２の値に対応するＦ（０）の値を出力する。推定ｂＥＲ演算器１１４は、信号品質評価手段を構成し、Ｆ（０）変換テーブル１１３が出力するＦ（０）を用いて、推定ｂＥＲを求める。

ＤＤ値演算について説明する。ＤＤ値演算に先立って、まず、等化信号と正パターン及び誤パターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差であるＤ値について説明する。図２に、等化信号、及び、正パターン及び誤パターンに対応する信号の波形遷移の様子を示す。ここでは、誤って検出されやすいパターンのペアとして、「０，０，０，０，１，１，１，１，１，１」のパターンと、「０，０，０，１，１，１，１，１，１，１」のパターンとを考える。このペアは、データ列のうちの０から１への変化が１つ早く又は遅く起きるビットシフトに対応したペアである。ビタビ２値信号結果は、「０，０，０，０，１，１，１，１，１，１」であるとする。すなわち、「０，０，０，０，１，１，１，１，１，１」が正パターンであり、「０，０，０，１，１，１，１，１，１，１」が誤パターンである。

正パターンに対応する理想信号、及び、誤りパターンに対応する誤り信号について、ＰＲ１２２１を例として具体値を上げて説明する。誤り信号は、誤パターンから、ＰＲ等化の応答特性に応じて生成した信号である。理想信号及び誤り信号は、４次のＦＩＲフィルタで生成することができる。２値化信号が「０，０，０，０，１」と、０から１に変化したときに、１で遷移するレベル値を１０とすると、信号の遷移は１×１０で１０になる。次に、「０，０，０，０，１，１」になると、（１＋２）×１０で３０に、「０，０，０，０，１，１，１」で（１＋２＋２）×１０で５０に、「０，０，０，０，１，１，１，１」で（１＋２＋２＋１）×１０で６０になる。以降は、いくら１が続いても「１２２１」の係数は４サンプル分にしか影響を与えないので６０を保ったままになる。

等化信号が、「０，０，０，２，１３，３４，５５，６０，６０，６０」と遷移したとする。この場合の正パターンに対応する理想信号は、「０，０，０，０，１０，３０，５０，６０，６０，６０」である。また、誤パターンに対応する誤り信号は「０，０，０，１０，３０，５０，６０，６０，６０，６０」である。等化信号と誤り信号のユークリッド距離、等化信号と理想信号のユークリッド距離との差分がＤ値なので、
Ｄ値＝（（１０−２）^２＋（３０−１３）^２＋（５０−３４）^２＋（６０−５５）^２）
−（（０−２）^２＋（１０−１３）^２＋（３０−３４）^２＋（５０−５５）^２）
＝６３４−５４＝５８０
となる。

等化信号が理想信号と一致していた場合のＤ値は、
（（１０−０）^２＋（３０−１０）^２＋（５０−３０）^２＋（６０−５０）^２）−０＝１０００
となる。一方、等化信号が誤り信号と一致していたとすると、Ｄ値は、
０−（（０−１０）^２＋（１０−３０）^２＋（３０−５０）^２＋（５０−６０）^２）＝−１０００
となる。また、等化信号が理想信号と誤り信号の中点に位置していた場合は、
（（１０−５）^２＋（３０−２０）^２＋（５０−４０）^２＋（６０−５５）^２）−（（０−５）^２＋（１０−２０）^２＋（３０−４０）^２＋（５０−５５）^２）＝０
となる。誤りのない正常な再生信号では、等化信号は理想信号に近いはずで、このシステムの場合、Ｄ値は、大体１０００に近い値になるはずである。

続いて、本実施例において、上記Ｄ値に代わる値として用いるＤＤ値について説明する。図３に、ＤＤ値演算器１１１の構成を示す。この構成は、１ビット分のビットシフトが発生しているときのＤＤ値算出に対応した構成である。ＤＤ値演算器１１１は、遅延器１２１、乗算器１２２、及び、加算器１２４を有する。ここでは、ＰＲ等化クラスとして、ＰＲ（ａｂｂａ）を考える。遅延器（シフタ）１２１は、直列に接続された３つの遅延器（１２１−１、１２１−２、１２１−３）で構成される。各遅延器は、等化誤差算出器１１０より入力する等化誤差信号を、１時刻ずつ遅延して出力する。初段の遅延器１２１−１に入力された等化誤差信号は、その１時刻後に次段の遅延器１２１−２に送られ、その更に１時刻後に、３段目の遅延器１２１−３に送られる。

乗算器１２２は、４つの乗算器（１２２−１、１２２−２、１２２−３、１２２−４）で構成される。各乗算器は、ＰＲクラスに応じた係数を、各遅延器の出力又は入力に乗算した値を出力する。各乗算器が乗算する係数は、ＰＲクラスに応じて設定される。ＰＲ（ａｂｂａ）では、乗算器１２２−１の係数はａ、乗算器１２２−２の係数はｂ、乗算器１２２−３の係数はｂ、乗算器１２２−４の係数はａに設定される。具体的には、ＰＲ（１２２１）では、乗算器１２２−１は、等化誤差信号に１を乗算し、乗算器１２２−２は、遅延器１２１−１の出力（１時刻前の等化誤差信号）に２を乗算し、乗算器１２２−３は、遅延器１２１−２の出力（２時刻前の等化誤差信号）に２を乗算し、乗算器１２２−４は、遅延器１２１−３の出力（３時刻前の等化誤差信号）に１を乗算する。

遅延器１２１及び乗算器１２２は、ＰＲクラスの次数に応じた個数が配置される。例えば、ＰＲ（ａｂａ）では、遅延器１２１の個数は２つ、乗算器１２２の個数は３つとなり、ＰＲ（ａｂｂｂａ）では、遅延器１２１の個数は４つ、乗算器１２２の個数は５つとなる。また、通常用いられるＰＲ特性は、ＰＲ１２２１やＰＲ１３３１のように、ａ，ｂには、比較的小さな整数が用いられる。乗算器１２２にて乗算する係数が比較的小さいときには、ビットシフタや加算器などを用いて、乗算と同様な演算を実現できるので、乗算器１２２を、純粋な乗算器で構成する必要はない。例えば、係数が１の乗算器は、入力信号をそのまま出力する回路で構成でき、係数が２の乗算器は、入力信号を１ビットシフトする回路で構成できる。係数が３の乗算器は、入力信号を１ビットシフトした後に入力信号を加算する回路で構成できる。このような回路構成とすることで、乗算器１２２を、小さな構成にすることができる。

図２の波形遷移を例にとると、等化誤差信号は０，０，０，２，３，４，５，０，０，０である。正パターン検出時の乗算器出力は、乗算器１２２−４側から順に、１×２、２×３、２×４、１×５になる。すなわち、２，６，８，５になる。ＤＤ値は、正パターンと誤パターンとのユークリッド距離から得られる値（以下、ＥＤ値とする）と、各乗算器出力の総和値とから求めることができる。ＰＲ１２２１のビットシフトの場合の正パターンと誤パターンとのユークリッド距離は、１^２＋２^２＋２^２＋１^２から１０である。ただし、ＥＤ値は、実際の遷移量も加味した１０^２＋２０^２＋２０^２＋１０^２＝１０００という値を基準とし、ここでは、その１／２０の５０としておく。

ここで、パス間における正パターンと誤パターンとの遷移値について考慮する。図２に示すエッジシフトでは、正パターンに対応するパスと誤パターンに対応するパスとが分岐してから、合流するまでには４時刻分の時間が掛かる。また、図２に示すエッジシフトによる１ｂｉｔの差は、ＰＲ１２２１で等化すると、１、２、２、１の比率の差が表れる。具体的には、正パターンに着目し、正パターンから誤パターンの各時刻における理想値を減ずると、０−１０、１０−３０、３０−５０、５０−６０から−１０，−２０，−２０，−１０となる。逆に、誤パターンに着目し、誤パターンから正パターンの各時刻における理想値を減ずると、１０−０、３０−１０、５０−３０、６０−５０から１０，２０，２０，１０となる。正パターンと誤パターンとの差は、ＰＲ１２２１で等化しているので、１，２，２，１の比率の差が得られるが、どちらのパターンに着目するかで、正負が逆の結果になる。

そこで、ＤＤ値は、正パターンに着目して負の結果になるときは、ＥＤ値から各乗算器出力総和値を減算した値として定義し、逆に、正の結果になるときは、ＥＤ値に各乗算器出力総和値を加算した値として定義する。言い換えれば、誤パターンに着目して正の結果になるときは、ＥＤ値から各乗算器出力総和値を減算した値として定義し、負の結果になるときには、ＥＤ値に各乗算器出力総和値を加算した値として定義する。よって、図２での正パターンを検出したときのＤＤ値は、「正パターン−誤パターン」が負になることから、ＥＤ値１２３の値「５０」から、加算器１２４が出力する乗算器出力総和「２１（＝２＋６＋８＋５）」を減算した「２９」になる。

等化信号が理想信号と一致していた場合は、等化誤差信号は全て０になるので、図３の乗算器出力は全て０になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」から乗算器出力総和０を減算した「５０」になる。また、等化信号が誤り信号と一致していた場合には、等化誤差信号は１０，２０，２０，１０になるので、乗算器出力は、乗算器１２２−４側から順に、１０×１、２０×２、２０×２、１０×１となり、その総和は１００になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」から乗算器出力総和「１００」を減算した−５０になる。等化信号が理想信号と誤り信号の中点に位置していた場合は、等化誤差信号は５，１０，１０，５になるので、乗算器出力は、乗算器１２２−４から順に、５×１、１０×２、１０×２、５×１となり、その総和は５０になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」から乗算器出力総和「５０」を減算した０になる。

上記本実施例で用いるＤＤ値と、ユークリッド距離との差分から求めたＤ値とを比較してみる。図２の場合、ユークリッド距離との差分から求めたＤ値は５８０で、ＤＤ値は２９である。等化信号が理想信号と一致していた場合は、Ｄ値及びＤＤ値は、それぞれ１０００と５０になる。また、等化信号が誤り信号と一致していた場合は、Ｄ値及びＤＤ値は、それぞれ−１０００と−５０になる。等化信号が理想信号と誤り信号の中点に位置していたときには、Ｄ値及びＤＤ値は、共に０になる。

上記から、本実施例で用いるＤＤ値は、ユークリッド距離との差分から求めたＤ値の１／２０になっていることが分かる。Ｆ（０）を求める際には、Ｄ値の大小は関係なく、その比率関係があっていれば正しく求めることができる。従って、Ｄ値を、ＤＤ値に置き換えて、Ｆ（０）を求めることができる。

上記では、ＥＤ値を、ユークリッド距離を１／２０にした５０とした。しかし、ＥＤ値は、これには限定されず、他の値でもよい。例えば、ＥＤ値を、ユークリッド距離を１／１０にした１００とすることもできる。この場合、ＤＤ値は、等化信号が理想信号と一致していたときには１００になり、等化信号が誤り信号と一致していたときには０になる。また、等化信号が理想信号と誤り信号の中点に位置していたときには、５０になる。この場合のＤＤ値は、（Ｄ値＋１０００）／２０になっていることが分かる。よって、ＥＤ値は、このように考えられる値であれば、正パターンと誤パターンとのユークリッド距離から任意に規定することができる。

図４に、誤パターンが１ビット後ろにシフトした場合を示す。この場合、正パターンは「０，０，０，１，１，１，１，１，１，１」であり、誤パターンは「０,０，０，０，１，１，１，１，１，１」である。等化信号は、「０，０，０，８，２７，４６，５５，６０，６０，６０」と遷移したとする。正パターンに対応した理想信号は、「０，０，０，１０，３０，５０，６０，６０，６０，６０」であり、誤パターンに対応した誤り信号は、「０，０，０，０，１０，３０，５０，６０，６０，６０」となる。Ｄ値は、等化信号と誤り信号、等化信号と理想信号とのユークリッド距離の差分で求められ、
Ｄ値＝（（０−８）^２＋（１０−２７）^２＋（３０−４６）^２＋（５０−５５）^２）
−（（１０−８）^２＋（３０−２７）^２＋（５０−４６）^２＋（６０−５５）^２）
＝６３４−５４＝５８０
となる。

等化信号が理想信号と一致していた場合のＤ値は、
（（１０−０）^２＋（３０−１０）^２＋（５０−３０）^２＋（６０−５０）^２）−０＝１０００
となり、等化信号が誤り信号と一致していたときのＤ値は、
０−（（０−１０）^２＋（１０−３０）^２＋（３０−５０）^２＋（５０−６０）^２）＝−１０００
となる。また、等化信号が理想信号と誤り信号の中点に位置していた場合は、
（（１０−５）^２＋（３０−２０）^２＋（５０−４０）^２＋（６０−５５）^２）−（（０−５）^２＋（１０−２０）^２＋（３０−４０）^２＋（５０−５５）^２）＝０
となる。

図４では、等化誤差信号は、「０，０，０，−２，−３，−４，−５，０，０，０」であり、正パターン検出時の乗算器出力は、乗算器１２２−４（図３）側から順に、１×（−２）、２×（−３）、２×（−４）、１×（−５）の、−２，−６，−８，−５になる。ＥＤ値は、前述と同様に、「５０」とする。図４で正パターンを検出したときのＤＤ値は、「正パターン−誤パターン」が正になることから、ＥＤ値「５０」に乗算器出力総和「−２１（＝−２−６−８−５）」を加算した「２９」になる。

等化信号が理想信号と一致していた場合は、等化誤差信号は全て０になるので、乗算器出力は全て０になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」に乗算器出力総和０を加算した「５０」になる。等化信号が誤り信号と一致していたときは、等化誤差信号は−１０，−２０，−２０，−１０になり、乗算器出力は、乗算器１２２−４側から順に、１０×（−１）、２０×（−２）、２０×（−２）、１０×（−１）となり、その総和は−１００になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」に乗算器出力総和「−１００」を加算した「−５０」になる。等化信号が理想信号と誤り信号との中点に位置していた場合は、等化誤差信号は−５，−１０，−１０，−５になり、乗算器出力は、乗算器１２２−４側から順に、５×（−１）、１０×（−２）、１０×（−２）、５×（−１）となり、その総和は−５０になる。この場合、ＤＤ値は、ＥＤ値「５０」に乗算器出力総和「−５０」を加算した０になる。

よって、図４の場合も、図２と同様に、Ｄ値とＤＤ値とは同じ比率関係になることが分かる。従って、ＤＤ値を用いて、Ｆ（０）及び推定ｂＥＲの演算が可能である。Ｄ値と、本実施例で用いるＤＤ値とを比較すると、Ｄ値演算では、２乗演算回路が必要であるのに対し、ＤＤ値演算では、２乗演算は不要である。また、ＤＤ値は、Ｄ値に比して小さな値で求めることができるので、大きなビット幅も不要である。従って、ＤＤ値演算器１１１の回路構成は、Ｄ値演算器２１５（図７）の回路構成に比して簡易な構成とすることができ、Ｄ値を用いる場合に比して、回路規模を削減できる。

続いて、Ｆ（０）（誤り確率の推定値）をリアルタイムで求めるための構成と動作について説明する。式（３）に示すＦ（０）の計算を、ハードウェア処理で行うことができないこと、及び、ハードウェアとソフトウェアとの連動により計算する場合に、演算量が多く、リアルタイム処理できないことについては、前述の通りである。そこで、本実施例では、テーブルを用いることで、ハードウェア主体でのＦ（０）演算を行う。

Ｆ（０）の演算では、まず、積分項内が容易に演算できない。平均μは、前述のＤＤ値の平均なので、ＤＤ総和値をＤＤ値総検出数で除算すれば求められる。しかし、標準偏差σについては、分散σ^２のルート結果であり、ハードウェアだけでは求めることはできない。その代わり、分散σ^２は、ＤＤ値さえあれば、下記式５で求めることはできる。

ただし、Ｘ_ｋはＤＤ値、Ｎは、ＤＤ値総検出数である。

上記のように、ハードウェア演算で、平均μ、分散σ^２までは求めることはできる。しかし、ｅｘｐ演算、積分はハードウェアだけでは行えない。そこで、平均μ、分散σ^２を引数としてＦ（０）を求めることができる変換テーブルを作成し、それをハードウェアに組み込んでおく。この部分は、図１のＦ（０）変換テーブル１１３に相当する。Ｆ（０）変換テーブル１１３は、μ、σ^２に関する値が入力されると、変換テーブルを参照し、Ｆ（０）の少なくとも近似値を出力する。このように変換テーブルを用いることで、高速にＦ（０）を求めることができ、リアルタイム処理が可能となる。

変換テーブルは、下記手順で作成できる。すなわち、Ｆ（０）は正規分布における−∞〜０間の面積を求めることに相当しており、まずは平均μ、標準偏差σから別途プログラムで面積を求める。次に、平均μ、分散σ^２から面積結果を得られるようなプログラムを作成し、変換テーブルを作成する。

変換テーブルの作成に際しては、ハードウェアには回路規模の制限があるので、搭載する変換テーブルの回路規模を考慮する必要がある。そこで、推定ｂＥＲがどういう値になるかを考える。推定ｂＥＲは、エラーが多いときには、１０^−２や１０^−３といった大きめの値をとり、エラー数の減少に伴って小さくなっていき、１０^−４、１０^−５、……、１０^−１０、……、１０^−２０となっていく。実際に、推定ｂＥＲが１０^−１０ともなれば、ほとんどエラーがない状態であり、そのようなエラーレートの良いところには、あまり精度は必要としない。他方、エラーレートの悪いところは性能を改善したいところであり、細かな情報が欲しいので、こちらは精度を必要としている。推定ｂＥＲは、Ｆ（０）結果が支配的であるので、変換テーブルにおいて、エラーレートの悪いところにより多くの情報を割り当て、エラーレートの良いところには少ない情報を割り当てることが望ましい。

図５に、複数の平均μと標準偏差σとの組合せについての、Ｆ（０）の算出結果を示す。図５に示すグラフにおける斜線で塗りつぶした部分の面積が、Ｄ値の積分値（面積）に相当し、Ｆ（０）に相当する。図５では、σを固定して大凡の正規分布曲線を描き、μを変えた場合の面積を、別途作成した面積を求めるプログラム結果から示した。図５において、−∞〜＋∞間の面積を１とすると、μ＝０の場合、−∞〜０間の面積は正規分布の左半分の面積になるので０．５になる。μ＝１、２、３、４、……となると、−∞〜０間の面積は徐々に左にシフトしていき、０．５から小さな値になっていく。更にμが大きな値になっていくと、限りなく０に近づいていくのが分かる。

図５を参照すると、μ^２／σ^２が同じ値であれば、μ、σに因らず、Ｆ（０）はほぼ同じ値になることが分かる。μ^２／σ^２は、式３の積分の分子項にあるμ^２と１／σ^２とを取り出したものであり、これが支配的になっていることが分かる。よって、μ^２／σ^２を規定することで。Ｆ（０）を求めることができる。

そこで、μ^２／σ^２を基準にして変換テーブルを作成する。σ^２を固定値とした場合、μ^２の変化に応じて指数関数として値が変わることになる。これは、μの値が小さい範囲でのμの値の変化に対するＦ（０）の変化よりも、μの値が大きい範囲でのμの値の変化に対するＦ（０）の変化が格段に大きくなることを意味している。前述したように、変換テーブルは、エラーレートが悪いところでは求められるＦ（０）の精度が高いことが要求され、エラーレートが良いところでは高い精度は要求されない。これは、μが小さいときにはＦ（０）の変化が少なく、μが大きいときにはＦ（０）の変化が大きいことと関連づけられる。

具体的な例として、図６に、μ^２／σ^２とＦ（０）との関係例を示す。横軸（μ^２／σ^２）をある間隔で区切ったとき、μ^２／σ^２の値が大きいほど、縦軸（Ｆ（０））の変動量が大きくなる。つまり、変換刻みを概ね均等にすると、μ^２／σ^２値が大きくなるほど出力値の精度が粗くなる。これはμ^２／σ^２値が小さいところで精度が高く、大きいところで精度が粗くという要求と合致している。よって、μ^２／σ^２による変換刻みを概ね均等にし、その値に応じてＦ（０）値を出力する変換テーブルを作成することとする。これにより、ＤＤ値からμ^２／σ^２を求め、Ｆ（０）変換テーブルを参照することでＦ（０）が求まり、ハードウェアだけで推定ｂＥＲを求めることができるようになる。なお、μ^２／σ^２を等区分する割合は、ハードウェア回路規模に応じて適宜設定する。これにより、適切な回路規模の変換テーブルを得ることができる。

本実施例では、Ｆ（０）変換テーブル１１３を用いて、Ｆ（０）の値を求める。Ｆ（０）変換テーブル１１３を、ハードウェアで構成することで、ソフトウェア処理に頼らずにＦ（０）の値（推定値）を求めることができ、リアルタイムで、Ｆ（０）を求めることができる。これにより、リアルタイムで推定ｂＥＲを求めることができ、再生・記録への調整を高速に行うことができる信号品質評価装置を提供することができる。また、本実施例では、Ｄ値に代えて、Ｄ値相当のＤＤ値を用いる。ＤＤ値の演算では、等化信号を２乗する回路が不要であり、レジスタを追加してパイプライン処理を行わなくても、１クロック以内に処理を完了することができるため、Ｄ値演算を行う場合に比して回路規模を小さくすることができる。

なお、上記実施例では、Ｄ値相当のＤＤ値の平均の２乗（μ^２）と、分散（σ^２）とを求めて、Ｆ（０）変換テーブル１１３によりＦ（０）の推定値を得る例について説明したが、ＤＤ値に代えて、Ｄ値を用いることもできる。この場合、ＤＤ値を用いる場合に比して、Ｄ値を演算する部分の回路規模は多少大きくなる。しかし、推定ｂＥＲの演算において処理に時間が掛かる部分はＦ（０）を求める部分であり、この部分を、Ｄ値の平均の２乗と分散とからテーブルを引いて求める構成とすることで、推定ｂＥＲのリアルタイム処理は可能である。

また、上記では、Ｆ（０）変換テーブルをハードウェアで構成する例について説明したが、この変換テーブルを、ソフトウェアが持つ構成としてもよい。その場合は、μ^２／σ^２をハードウェア或いはソフトウェアで求め、以降は、ソフトウェアでＦ（０）を求めればよい。この場合も、テーブルを用いることで、式３に従ってＦ（０）を演算する場合に比して、高速にＦ（０）を求めることができ、推定ｂＥＲをリアルタイムに演算することが可能である。

以上、本発明をその好適な実施例に基づいて説明したが、本発明の信号品質測定装置、信号品質測定方法、及び、情報再生装置は、上記実施例にのみ限定されるものではなく、上記実施例の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。

本発明の一実施例の情報再生装置の構成を示すブロック図。 等化信号と、正パターン及び誤パターンに対応する信号とを示す波形図。 ＤＤ値演算器の構成を示すブロック図。 等化信号と、正パターン及び誤パターンに対応する信号とを示す波形図。 複数の平均μと標準偏差σとの組合せについての、Ｆ（０）の算出結果を示すグラフ。 Ｆ（０）とμ^２／σ^２との関係を示すグラフ。 関連技術の情報再生装置の構成を示すブロック図。 Ｄ値演算器に想定される構成を示すブロック図。

符号の説明

１０１：ディスク
１０２：ヘッド装置
１０３：Ａ／Ｄ変換器
１０４：等化器
１０５：ビタビ復号器
１０６：遅延器
１０７：理想信号生成器
１０８：パターン比較器
１０９：参照テーブル
１１０：等化誤差算出器
１１１：ＤＤ値演算器
１１２：μ^２、σ^２演算器
１１３：Ｆ（０）変換テーブル
１１４：推定ｂＥＲ演算器
１２１：遅延器（Ｄ−ＦＦ）
１２２：固定値乗算器
１２３：ＥＤ値
１２４：加算器

Claims (6)

1. 情報媒体から読み出した情報信号の品質を評価するための信号品質測定装置であって、
   ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて情報を復調する復調手段と、
   所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調された情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するパターン比較器と、
   前記パターン比較器が前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるパスメトリック差演算手段と、
   前記パスメトリック差演算手段が求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求める平均値分散算出手段と、
   前記平均値分散算出手段が求めたパスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出する評価値演算手段と、
   を備えたことを特徴とする信号品質測定装置。
2. 前記変換テーブルは、前記パスメトリック差相当値の平均値をμ、分散をσ^２としたとき、μ^２／σ^２の値から前記誤り確率の推定値を与える、
   請求項１に記載の信号品質測定装置。
3. 前記変換テーブルでは、前記μ²／σ²値の変換刻みは均等であり、μ^２／σ^２値が大きくなるほどテーブル値の変化量が大きくなる、
   請求項２に記載の信号品質測定装置。
4. 前記パスメトリック差演算手段は、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻における、前記ペアとなる第１のパターンと第２のパターンとのうちで、前記復調された情報パターンに含まれる方のパターンの前記理想信号から、他方のパターンの前記理想信号を減算した差分値と、ＰＲ等化クラスの各係数とを比較し、各時刻での差分値の比率がＰＲ等化クラス値と一致するときには、前記ユークリッド距離に基づいて規定される値から前記総和値を減算して前記パスメトリック差相当値とし、前記差分値の比率がＰＲ等化クラス値の正負を反転した値と一致するときには、前記ユークリッド距離に基づいて規定される値に前記総和値を加算して前記パスメトリック差相当値とする、
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の信号品質測定装置。
5. ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて情報を復調するステップと、
   所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調した情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するステップと、
   前記パターンを検出するステップにて前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるステップと、
   前記パスメトリック差相当値を求めるステップで求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求めるステップと、
   前記平均値と分散とを求めるステップで求めた平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出するステップと、
   を有することを特徴とする信号品質測定方法。
6. 情報記録媒体の再生を行う情報再生装置であって、
   ＰＲＭＬ（Partial Response Most Likelihood）方式を用いて、前記情報記録媒体から読み出した情報を復調する復調手段と、
   所定の第１のパターンと、該第１のパターンと誤検出される可能性がある第２のパターンとのペアを記憶する参照テーブルを参照し、前記復調された情報パターンから、前記第１又は第２のパターンを検出するパターン比較器と、
   前記パターン比較器が前記第１又は第２のパターンを検出すると、当該第１のパターンと第２のパターンとの分岐から合流に至るパス間における、ＰＲ等化した等化信号と前記第１のパターン及び第２のパターンのそれぞれに対応する２本のパスとのパスメトリックの差に相当する値であるパスメトリック差相当値を、前記パスが分岐する時刻から合流する時刻までの間の各時刻にて、前記等化信号から、前記復調された情報パターンにＰＲ等化クラスの係数を乗算器で乗算して生成した理想信号を減算器で減算して得られた等化誤差に、遅延器と乗算器を用いてＰＲ等化クラスの係数を乗算し、該乗算により得られた値を加算器を用いて加算した総和値に、前記第１のパターンと前記第２のパターンとの間のユークリッド距離に基づいて規定される値を加減算器を用いて加減算して求めるパスメトリック差演算手段と、
   前記パスメトリック差演算手段が求めたパスメトリック差相当値から、前記パスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、を加算器と乗算器と除算器とを用いて求める平均値分散算出手段と、
   前記平均値分散算出手段が求めたパスメトリック差相当値の平均値μと、分散σ ^２ と、に基づいて誤り確率の推定値を求める変換テーブルを参照して誤り確率の推定値を求め、該求めた誤り確率の推定値から再生信号の品質を評価する値を算出する評価値演算手段と、
   を備えたことを特徴とする情報再生装置。

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