雑音予測復号器及び雑音予測復号化方法
【課題】
解決しようとする課題は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号器を用いた磁気記録チャネルにおいて、媒体雑音に起因する有色性雑音が発生した場合、パスによって雑音分散が異なるため、誤ったパスの選択による性能劣化があり、また、復号器の回路規模が大きく、計算量が多い問題である。
【解決手段】
ビタビ復号器のブランチメトリック演算を逐次演算により算出する平均期待値及びトレーニングあるいは、逐次演算による雑音分散値から算出した期待値との予測誤差値を用いてブランチメトリック演算を行なう。
解決しようとする課題は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号器を用いた磁気記録チャネルにおいて、媒体雑音に起因する有色性雑音が発生した場合、パスによって雑音分散が異なるため、誤ったパスの選択による性能劣化があり、また、復号器の回路規模が大きく、計算量が多い問題である。
【解決手段】
ビタビ復号器のブランチメトリック演算を逐次演算により算出する平均期待値及びトレーニングあるいは、逐次演算による雑音分散値から算出した期待値との予測誤差値を用いてブランチメトリック演算を行なう。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はハードディスク装置（ＨＤＤ）、光ディスク装置におけるディジタル信号処理に係り、特にデータ復号でのディジタル信号処理量を削減するものである。
【背景技術】
【０００２】
ハードディスク装置（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＨＤ−ＤＶＤ（Ｈｉｇｈ Ｄｉｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），ＤＶＤ−ＲＡＭなどの光ディスク装置において、媒体から再生した信号をディジタル信号処理により“０”及び“１”の２値情報に復号する。この処理方式として、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式による復号方法が知られている。
【０００３】
図６は従来のＰＲＭＬの構成ブロック図を示す図である。２値の記録データ“０”、“１”からパーシャルレスポンス等化器、最尤復号器によるデータ復号を示している。
【０００４】
ＰＲＭＬ６は、記録データをパーシャルレスポンス方式による等化を行なうパーシャルレスポンス等化器２、ビタビ復号による最尤復号を行なう最尤復号器７で構成し、復号データ“０”、“１”を得る。
【０００５】
パーシャルレスポンス等化器２は記録媒体に記録された入力記録データ“０”、“１”を電気信号に変換（通常再生と呼ぶ、以下では再生と表現）する記録／再生部２１と既知の符号間干渉を与えるパーシャルレスポンス等化による波形等化を行ない、記録データを識別可能な等化波形に整形する波形等化器２２で構成する。波形等化器２２の入力信号には熱雑音などの白色雑音が重畳される。パーシャルレスポンス等化器２出力の等化波形は最尤復号器（ビタビ復号器）７に入力される。以下ではパーシャルレスポンス等化器出力を再生信号と記述する。
【０００６】
最尤復号器７はビタビ復号器を前提にした構成である。ＢＭ演算器７１、期待値レジスタ７２、ＭＰＵ７３、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６で構成する。期待値レジスタ７２にはＭＰＵ７３で生成する期待値ｘｉｊを保持し、演算処理に応じてＢＭ演算器７１に入力される。ビタビ復号器の動作の説明の前に前提となる図７、図８、図９で動作を説明する。
【０００７】
図７はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の等化波形を示す図である。パーシャルレスポンスは異なる時刻のシンボルの波形が干渉しあう事を許容・前提にして等化を行なう方式であり、帯域を効率的に使用できる方式として知られている。ＰＲ（１，１）の他ＰＲ（１，２，１）、ＰＲ（１，０，−１）の方式がある。ここではＰＲ（１，１）の説明を行なう。
【０００８】
ＰＲ（１，１）はあるサンプリング時刻で再生されるべき信号が、次のサンプリング時刻の信号に干渉を与える方式であり、「０、０、０、１、１、０、０、０」の記録データは図７の波形に等化される。
【０００９】
図８はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の状態遷移を示す図である。状態Ｓ０はデータが“０”、状態Ｓ１はデータが“１”となる状態をそれぞれ示す。前状態はパーシャルレスポンス等化器２入力の前時点の記録データの状態を示している。現状態は現時点のデータの状態が“０”の場合と“１”の場合を示し、再生信号は各々の前状態、現状態に対応するパーシャルレスポンス等化器出力を示している。
【００１０】
例えば前状態がＳ０で現状態が“０”の場合のＳ０⇒Ｓ０に遷移する場合の復号器入力は“−１”、Ｓ０⇒Ｓ１に遷移する場合の復号器入力は“０”を示している。
【００１１】
図９は最尤復号器（ビタビ復号器）のトレリス線図を示す図である。図８で示すＰＲ（１，１）の状態遷移を基にしたビタビ復号器のトレリス線図である。Ｓ０、Ｓ１に対する前状態、現状態及び再生信号を示している。ここで、ｌｉｊはブランチメトリック、ｙ（ｋ−１）、ｙｋは再生信号であり、ｉは時刻ｋ−１の状態、ｊは時刻ｋの状態を示す。
【００１２】
ここで、ｘｉｊは最尤復号器７への入力の期待値であり、ＭＰＵ７３で生成してＭＢ演算器７１に入力する。図８で述べた理想状態遷移結果が期待値となる。σ２はパーシャルレスポンス等化器２の入力信号に重畳される雑音の分散値である。
【００１３】
上述した図７、図８、図９の動作を基に図６の最尤復号器（ビタビ復号器）７について説明する。前述した各部ＢＭ演算器７１、ＡＣＳ３４、パスメモリ３５、パスメトリックメモリ３６、ＭＰＵ７３の機能を演算手順に沿って述べる。
１）ＢＭ演算器７１：状態Ｓ（ｋ−１）から状態Ｓｋに遷移するブランチメトリック（Ｂｒａｎｃｈ Ｍｅｔｒｉｃ）として以下の演算を行なう。
【００１４】
ブランチメトリックは式１で表される、σ２が白色雑音の分散値で一定の場合、式１を規格化し、規格化ブランチメトリックは式２となる。これより時刻ｋの再生信号ｙｋに対し、ブランチメトリックは式３となる。
【００１５】
【数１】
【００１６】
【数２】
【００１７】
【数３】
２）ＡＣＳ３４：式３で算出したブランチメトリックに（ｋ−１）時刻のＳ０、Ｓ１の状態ｍ（ｋ−１）（Ｓ０）、ｍ（ｋ−１）（Ｓ１）を加算した式４の演算を行なう。
【００１８】
【数４】
次に、時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックを比較し、小さいブランチメトリックを選択する。すなわち、式５で選択したブランチメトリックｍｋ（Ｓ０）、ｍｋ（Ｓ１）をパスメトリックとして更新しパスメトリックメモリに保持する。また、パスの選択結果はパスメモリに送る。
【００１９】
【数５】
即ち、ビタビ復号方法は連続して再生される再生波形を時刻毎に式３、式４、式５の手順により、最も確からしい遷移パスを選択しながら復号する。遷移パスは、パーシャルレスポンス等化された信号と期待値とのブランチメトリックを基にユークリッド距離（複数のパスがマージするまでの距離）を算出することで求めることが出来る。
【００２０】
図１０はビタビ復号器のパス選択原理を示す図である。上述した手順によるＳ０、Ｓ１のパス選択を図で示している。ここで、マージ（ｍｅｒｇｅ）とはある時刻において選択したパスの遷移元が同じ状態であることを示し、それ以前のパスが確定する。詳細説明は省略する。
【００２１】
上述したように従来のＰＲＭＬではパーシャルレスポンス等化器の雑音は白色雑音を仮定して計算量を削減していた。しかし、近年、垂直磁気記録方式の採用により記録データ依存の媒体雑音が支配的になり、磁気記録チャネルにおける媒体雑音に起因する有色雑音が記録再生チャネルにおいて支配的になっている。
【００２２】
図１１は磁気記録チャネルにおける媒体雑音の発生を示す図である。記録磁化遷移点の変動によるジッタとその等化波形を示している。図１１の本来破線で再生される信号がジッタによる雑音が付加された実線で示す信号となる。
【００２３】
図１２は本発明対象の磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチのある場合のトレリス線図である。磁化遷移ジッタの影響を受けない“０”から“０”への遷移ｌ００、と“１”から“１”への遷移ｌ１１に対し“０”から“１”への遷移ｌ０１と“１”から“０”への遷移ｌ１０は磁化遷移ジッタの影響を受ける。
【００２４】
図１３は磁気記録チャネルにおけるＰＲ（１，１）等化波形分布を示す図である。（１）の白色雑音のみ存在する場合の等化波形（−１、０、１）の分布に対し、（２）は、白色雑音に加えジッタによる有色雑音が含まれる場合の等化波形（−１、０、１）の分布を示している。白色雑音のみの場合はデータパターンに対し一様の雑音が印加されるに対し、有色雑音がある場合は磁化遷移ジッタにより等化波形“０”において雑音量が大きくなる。このため、白色雑音に加え、有色雑音が在る場合は、データパターンに依存して、パスごとに雑音分散が異なるため式２を用いた場合、正しい復号が出来なくなる問題がある。
【００２５】
このような課題に対し、非特許文献１では、自己回帰（ＡＲ：Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）モデルを用いた雑音予測復号化方法を開発している。非特許文献２では、期待値の平均値及びブランチメトリックの分散を用いた方法を提案している。
【００２６】
しかしながら、非特許文献１では各ブランチメトリック計算において、過去（既復号）の雑音量から現在の推定雑音量を計算するために膨大な計算量を要し、高速処理及び省回路化が困難となる。
【００２７】
一方、非特許文献２では各ブランチメトリック計算において、それぞれ異なる分散値を用いる。この場合、ブランチメトリック演算には分散値を加味した式１を用いる必要がある。この場合式１分散値σ２の演算は乗除演算を行うため、高速演算が難しく回路規模増大の要因となる。
【００２８】
特許文献１ではＰＲＭＬにおいて、入力信号の変動に対応して各期待値を隣あう各期待値中央値などで設定して変化させる技術が開示されているが、期待値に対する誤差を予測し期待値と誤差の予測値からブランチメトリックを演算する技術はなんら記載されていない。
【特許文献１】特開平１０−２６１２７２号公報
【非特許文献１】Ａ．Ｋａｖｃｉｓ．ｅｔ．ａｌ、“Ｔｈｅ Ｖｉｔｅｒｂｉ Ａｌｇｏｌｉｔｈｍ ａｎｄ Ｍａｒｋｏｖ Ｎｏｉｓｅ Ｍｅｍｏｒｙ”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｉｎｆｏ．Ｔｈｅｏｒｙ、ＶＯｌ．４６、ＮＯ１．２０００．
【非特許文献２】林他、“磁気記録システムにおけるジッタ性雑音を考慮したビタビ復号法の一検討”、信学技報、ＭＲ２００２−２、Ｊｕｎｅ ２００２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
解決しようとする課題はＰＲＭＬを用いた磁気記録チャネルにおいて、媒体雑音に起因する有色性雑音が発生した場合、パスによって雑音分散が異なるため、誤ったパスの選択による性能劣化があり、また、ＰＲＭＬの回路規模が大きく、計算量が多い問題である。
【課題を解決するための手段】
【００３０】
第１の発明は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器である。
【００３１】
前記雑音予測復号器は、パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、 前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、を備える。
【００３２】
第２の発明は、第１の発明記載の前記誤差予測値発生手段は、前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成する。
【００３３】
第３の発明は、第１の発明記載の前記雑音予測復号器に、さらに前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、を備える。
【００３４】
第４の発明は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法である。、
前記雑音予測復号化方法は、パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう
第５の発明は、第４の発明記載の前記雑音予測復号化方法において、前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、 前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう。
【発明の効果】
【００３５】
本発明により、媒体雑音に起因する有色性雑音を持つチャネルにおいて、正しいパス選択を行うことができ、性能改善が得られる。また、回路規模を削減でき、また、計算量の増加を抑えることが可能となる。さらに、従来から行なわれている記録・再生過程にデータの信頼性を示す誤り個数を直接観測してトレーニングを行うことにより精度の高い性能改善を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
（実施例１）
図１は本発明のＰＲＭＬ基本構成を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器３で構成する。
【００３７】
パーシャルレスポンス等化器２は記録再生部２１、波形等化器２２で構成し、図６の構成要素と同一である。説明が重複するが動作を説明する。
【００３８】
記録／再生部２１で記録媒体に記録された入力記録データ“０”、“１”を電気信号に再生し、波形等化器２２でパーシャルレスポンス等化による波形等化を行う。図６との違いは等化波形に白色雑音に加え、有色の媒体雑音が重畳される。パーシャルレスポンス等化された再生信号は雑音予測符号器３に入力する。
【００３９】
雑音予測復号器３はＢＭ演算器３１、期待値生成部３２、誤差予測値生成部３３、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６で構成する。ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６は各々、図６の最尤復号器７のＡＣＳ３４、パスメトリック３５、パスメモリ３６と同一である。図６の説明と一部重複するが動作の説明を行なう。
１）ＢＭ演算器３１：状態Ｓ（ｋ−１）から状態Ｓｋに遷移するブランチメトリック（Ｂｒａｎｃｈ Ｍｅｔｒｉｃ）として以下の演算を行なう。期待値生成部３２からの期待値ｘｉｊ、誤差予測値生成部３３からの誤差予測値αｉｊを得て磁化遷移ジッタの影響の有無に対応して以下の演算を行なう。
Ａ：磁化遷移ジッタの影響を受けないブランチ（Ｓ０⇒Ｓ０及びS１⇒S１のパス）：ｌ００、ｌ１１の場合：
ブランチメトリックは式６となる。
【００４０】
【数６】
Ｂ：磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチＳ０⇒Ｓ１及びS１⇒S０のパス）：ｌ０１、ｌ１０の場合：
ブランチメトリックは式７となる。
【００４１】
【数７】
ここで、誤差予測値αijは実際の再生信号と再生信号の期待値との予測誤差を表し有色雑音の影響を表現する任意の値である。誤差予測値αijの導出方法については後述する。
２）ＡＣＳ３４：式６、式７で算出した時刻ｋの再生信号ｙｋのブランチメトリックを用いてパスメトリックを算出する。
【００４２】
式６、式７で算出したブランチメトリックに（ｋ−１）時刻のＳ０、Ｓ１の状態ｍ（ｋ−１）（Ｓ０）、ｍ（ｋ−１）（Ｓ１）を加算した式８の演算を行なう。
【００４３】
【数８】
次に、時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックｌ’ｉｊを比較し、小さいブランチメトリックを選択する。すなわち、式９で選択したブランチメトリックｍｋ（Ｓ０）、ｍｋ（Ｓ１）をパスメトリックとして更新する。また選択したＳ０のパス、Ｓ１のパスはパスメモリ３６に送る。
【００４４】
【数９】
３）パスメトリックメモリ３５：ＡＣＳ３４で算出した時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックｌ’ｉｊ（ｉ＝０，１、ｊ＝０，１）を保持する。
４）パスメモリ３６：ＡＣＳ３４で選択したＳ０のパス、Ｓ１のパスを保持する。
【００４５】
図２は本発明の一実施形態のＰＲＭＬ構成ブロック図（その１）を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器４で構成する。パーシャルレスポンス等化器２は図１と同一である。
【００４６】
雑音予測復号器４は期待値／誤差予測値レジスタ４１、判定／α値設定部４２、データ比較／誤りカウンタ部４３、ＭＰＵ４４で構成する。期待値／誤差予測値レジスタ４１、判定／α値設定部４２、データ比較／誤りカウンタ部４３、ＭＰＵ４４の機能を、図３のトレーニングによる誤差予測値の生成と併せて説明する。ここで用いる期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊの算出方法については後述する。
【００４７】
その他の構成要素であるパーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器４のＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６は図１で説明した内容と同一なので、説明を省略する。
５）ＭＰＵ４４：誤差予測値αｉｊの初期値及び検索の可変範囲より誤差予測値の算出演算を行なう。また期待値ｘｉｊは選定したパーシャルレスポンス方式における状態遷移の理論値を算出する。
６）データ比較／誤りカウント部４３：試しデータに対する記録データと復号データを比較し誤りをカウントする。
７）判定／α値設定部４２：誤りの回数よりＭＰＵと連携して最良の誤差予測値αｉｊを生成する。
８）期待値／誤差予測値レジスタ４１：算出した期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊを保持する。
【００４８】
図３は本発明のトレーニングによる誤差予測値生成方法を示す図である。トレーニングは、試し記録・再生時に実施する。試し記録・再生の実施タイミングは、機器の電源投入時、一定時間を経過した時、記録ゾーンが変わったときなど任意の時間に実施する。記録再生に通常実行される等化フィルタの係数補正や、記録・再生のパワー調整などが行うタイミングと同じでよい。
【００４９】
固定のテストパターンによるテスト記録により復号結果の評価判定を行ない、判定した磁化遷移の影響を受ける組み合わせに対し誤差予測値αｉｊの値を選択する。ここで、テストパターンは磁化遷移の発生の可能性あるパターンの全て、あるいは全ての磁化遷移の組み合わせについて行なう。
Ｓ１：対象の磁化遷移の影響を受ける組み合わせを選択する。
Ｓ２：対象の誤差予測値αｉｊの初期値を設定する。例えば誤差がないαｉｊ＝０、あるいは最新のトレーニング結果の誤差予測値で設定する。
Ｓ３：再生を行なう。
Ｓ４：記録したデータと固定のテストパターンでのデータとの一対一比較を行い、誤り数をカウントし、評価判定を行なう。
Ｓ５：対象の誤差予測値αｉｊについて以下の基準で評価判定を行う。
ア．誤差予測値αが所定の値に到達した場合：その時のαｉｊを誤差予測値とする。
イ．所定の検索範囲を終えた場合：検索範囲での誤りカウントが最小となるαｉｊを誤差予測値とする。
Ｓ６、Ｓ７：対象の誤差予測値αｉｊの評価判定が終了した場合はＳ８に進む。未の場合は所定の手順（所定のステップ幅で誤差予測値をインンクリメントする等）で誤差予測値を再設定してＳ３に戻る。
Ｓ８：次の処理を行なう。
ア．全ての組み合わせが終了している場合は終了となる。
イ．残りの組み合わせがある場合は次ぎの組み合わせを選択してＳ２に戻る。
【００５０】
図４の（２）は誤差予測値αと誤り個数の関係を示している。誤差予測値αを複数個求める場合、例えばα１０、α０１は全ての予測値を探索してもよい。あるいは、ＰＲ（１，２，１）やＰＲ（１，０，−１）のようにビタビ復号器の状態が４状態（Ｓ０〜Ｓ３）（ｉ、ｊ＝｛０，１，２，３｝）である場合、誤差予測値をグループ毎に分け（例えばα０１＝α２１、α１２＝α３２）、グループ毎に探索しても良い。ここで、４状態では、状態Ｓｉ及びＳｊはそれぞれ（ｋ−２、ｋ−１）時刻の状態、（ｋ−１、ｋ）時刻の状態を示し、状態Ｓ０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３はそれぞれ（０，０）、（０，１）、（１，０）、（１，１）のデータとなる状態である。
【００５１】
グループ分けの例として、現時刻のデータに影響を与える過去の遷移を考慮して誤差予測値をグループ分けする。例えば、ｋ−１時刻までが影響を与える（それ以前のデータの影響が小と）とすれば、遷移（ｋ−２，ｋ−１，ｋ）＝（０，０，１）と（１，０，１）はｋ−１時刻までは同様のパターンであるため、α０１＝α２１のように同じ値としても良い。
【００５２】
また、誤差予測値と誤り個数の関係をビジュアル化することにより各αの感度、初期値の設定を容易にし、また、誤り個数を直接観測しながら精度の良い誤差予測値を得ることが可能となる。
【００５３】
図４の手順で生成した誤差予測値αｉｊをＭＰＵ４４のマイクロプロセッサの制御により、判定条件及びα値の可変範囲を判定／α値設定部４２に設定し、データ比較／誤りカウント４３の演算を制御し、期待値／誤差予測値レジスタ４１への書き込みを行なう。
【００５４】
期待値／誤差予測値レジスタ４１から期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊ得てＢＭ演算器３１において、図１の動作で述べたブランチメトリックの演算を行なう。
【００５５】
図４は本発明（実施例１）の雑音予測復号器と従来復号器の性能比較例を示す図である。再生信号品質（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）とセクタ誤り率との関係を本発明と従来法と比較して示している。図に示すようにＳＮＲが改善される。
（実施例２）
図５は本発明の一実施形態のＰＲＭＬ構成ブロック図（その２）を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器５で構成し、平均期待値χｉｊから期待値ｘｉｊと誤差予測値αｉｊをデータ再生時に逐次算出する手法を実現する回路構成を示している。
【００５６】
雑音予測復号器５は、ＢＭ演算器３１、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５に加え、平均・分散推定部５０で構成する。
【００５７】
平均・分散推定部５０は、遅延器５１、ＤＥＭＵＸ５２、メモリ“００”５３−１、メモリ“０１”５３−２、メモリ“１０”５３−３、メモリ“１１”５３−４、平均・分散計算“００”５４−１、平均・分散計算“０１”５４−２、平均・分散計算“１０”５４−３、平均・分散計算“１１”５４−４、α計算部５５、ＭＰＵ５６で構成する。
【００５８】
図１の構成要素と異なる平均・分散推定部５０の動作について説明する。その他の構成要素は図１で説明した内容と同一なので、説明を省略する。
【００５９】
平均・分散推定部５０を構成する各要素の処理機能を説明する前にビタビ復号における逐次演算により平均期待値χｉｊ及と雑音分散値σ２ｉｊの算出方法を先に説明する。ＢＭ演算に用いる期待値期待値ｘｉｊと誤差予測値αｉｊは逐次演算により算出した平均期待値χｉｊ及と雑音分散値σ２ｉｊから算出する。
【００６０】
図１４はビタビ復号での平均期待値と分散の逐次算出を示す図である。ビタビ復号における逐次演算による平均期待値と分散を算出する方法として知られているので、簡単に述べる。
（１）各時刻ｋとその時刻における再生信号ｙｋがビタビ復号され、γ時間後に復号データが得られる。復号データｄｋ’はγ時間後の再生信号ｙｋに対応する復号データである。ここで、ｋ’＝ｋ＋γである。
【００６１】
以下の手順は代表して復号データ“００”について説明する、残りのデータ“０１”、“１０”、“１１”についても同じ計算を行なう。
（２）シフトレジスタにより遅延したγ時間遅延した再生信号ｙｋ’と期待値初期値ｘ００より、ＤＥＭＵＸ（データ分配）により復号データが“００”になった時、それに対応する遅延再生信号ｙｋ’をメモリ“００”に振り分ける。メモリ“００”では１段目に再生信号を保持し、１〜Ｌ断目に保持する情報は順次シフトし、Ｌ段目の情報は破棄される。
（３）平均計算“００”として、メモリに保持する１〜Ｌ段の値を式１０により平均した結果を出力する。計算結果が時刻ｋ’+１＝ｋ＋γ+１における平均期待値であり、ＢＭ演算の期待値として用いる。
【００６２】
【数１０】
（４）分散計算“００”ではメモリに保持する１〜Ｌ段の値から式１１で求めた結果を出力する。この逐次演算により算出した分散を用い、後述するα計算部でＢＭ演算で用いる誤差予測値を算出する。
【００６３】
【数１１】
上記の平均期待値χｉｊ及び分散σ２ｉｊを基に平均・分散推定部５０の各構成要素の説明を行なう。
１）遅延器５１:再生信号ｙｋを遅延する。
２）ＤＥＭＵＸ５２:復号データを分配する。
３）メモリ“００”５３−１〜メモリ“１１”５３−４：各々データ“００”〜データ“１１”を保持する。
４）平均・分散計算“００”５４−１〜平均・分散計算“１１”５４−４：平均期待値χｉｊと分散σ２ｉｊを算出し、平均期待値χｉｊは期待値ｘｉｊとしてＢＭ演算器３１に送り、分散σ２ｉｊはα計算部に送る。
５）α計算部５５：ＭＰＵ５６からの誤差予測値αｉｊの初期値及び各平均・分散計算部５４−ｎで算出した各分散値σｉｊ２（ｉ＝０，１、ｊ＝０，１）より時刻ｋ’+１＝ｋ＋γ+１における誤差予測値α０１、α１０を式１２で算出する。α００、α１１は遷移が無いためα００＝α１１＝０とする。
【００６４】
【数１２】
３）ＭＰＵ５６：期待値ｘｉｊの初期値、誤差予測値αｉｊの初期値を設定する。
【００６５】
ＢＭ演算器３１は平均・分散推定部５１で算出した期待値、誤差予測値を用いてブランチメリックの演算を行なう。
【００６６】
即ち、実施例１でのＢＭ演算ではパーシャルレスポンス等化に従った理論値を期待値xｉｊとし、トレーニングにより発生した誤差予測値αｉｊを用いるのに対し、実施例２では、ビタビ復号の逐次演算により算出した再生信号に近い平均期待値χｉｊと雑音分散から算出した期待値xｉｊと誤差予測値αｉｊによりＢＭ演算を行なう例を示している。
【００６７】
以上、図１、図２、図５はＰＲ（１，１）型のパーシャルレスポンスの例で説明したが、ＰＲ（１，１）型以外、例えばＰＲ（１，２，１）、ＰＲ（１，０，−１）などのパーシャルレスポンス方式についても適用できる。
【００６８】
また、ビタビ復号を例にとって説明したが、本発明はブランチメトリックを用いて復号するもの全てに適応可能であり、例えば、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ，Ｃｏｃｋｅ，Ｊｅｌｎｅｋ，Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム、Ｍａｘ−ｌｏｇ−ＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ａ Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）アルゴリズムあるいはＳＯＶＡ（Ｓｏｆｔ−Ｏｕｔｐｕｔ Ｖｉｔｅｒｂｉ−Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等で適用可能である。
（付記１）
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器であって、
前記雑音予測復号器は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、
前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、
を備えたことを特徴とする雑音予測復号器。
（付記２）
付記１記載の前記誤差予測値発生手段は、
前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成することを特徴とする付記１記載の雑音予測復号器。
（付記３）
付記１記載の前記雑音予測復号器は、
前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、
前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、
前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、
を備えたことを特徴とする付記１記載の雑音予測復号器。
（付記４）
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法であって、
前記雑音予測復号化方法は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする雑音予測復号化方法。
（付記５）
付記４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、
前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
（付記６）
付記４記載の前記雑音予測復号化法において、
前記発生する誤差予測値は前記ビタビ復号での逐次演算により雑音分散値を算出し、
前記算出した雑音分散値から前記誤差予測値を算出して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
（付記７）
付記４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する期待値はパーシャルレスポンス等化の状態遷移理論値あるいは前記ビタビ復号で逐次演算により発生した平均期待値であることを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】図１は本発明のＰＲＭＬ基本構成を示す図である。
【図２】図２は本発明の一実施形態のＰＲＭＬの構成（その１）を示す図である。
【図３】図３は本発明のトレーニングによる誤差予測値生成方法を示す図である。
【図４】図４は本発明（実施例１）の雑音予測復号器と従来復号器の性能比較例を示す図である。
【図５】図５は本発明の一実施形態のＰＲＭＬの構成（その２）を示す図である。
【図６】図６は従来のＰＲＭＬの構成ブロック図を示す図である。
【図７】図７はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の等化波形を示す図である。
【図８】図８はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の状態遷移を示す図である。
【図９】図９は最尤復号器（ビタビ復号器）のトレリス線図を示す図である。
【図１０】ビタビ復号器のパス選択原理を示す図である。
【図１１】図１１は磁気記録チャネルにおける媒体雑音の発生を示す図である。
【図１２】図１２は本発明対象の磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチのある場合のトレリス線図である。
【図１３】図１３は磁気記録チャネルにおけるＰＲ（１，１）等化波形分布を示す図である。
【図１４】図１４はビタビ復号での平均期待値と分散の逐次算出を示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１ ＰＲＭＬ
２ パーシャルレスポンス等化器
３ 雑音予測復号器（基本構成）
４ 雑音予測復号器（実施例１）
５ 雑音予測復号器（実施例２）
６ ＰＲＭＬ（従来構成）
７ 最尤復号器（ビタビ復号器）
２１ 記録／再生部
２２ 波形等化器
３１ ＢＭ演算器
３２ 期待値生成部
３３ 誤差予測値生成部
３４ ＡＣＳ
３５ パスメトリックメモリ
３６ パスメモリ
４１ 期待値／誤差予測値レジスタ
４２ 判定／α値設定部
４３ データ比較／誤りカウント部
４４ ＭＰＵ（実施例１）
５０ 平均・分散推定部
５１ 遅延器
５２ ＤＥＭＵＸ
５３−１〜５３−４ メモリ
５４−１〜５４−４ 平均・分散計算
５５ α計算部
５６ ＭＰＵ（実施例２）
７１ ＢＭ演算器（従来構成）
７２ 期待値レジスタ
７３ ＭＰＵ（従来構成）
【技術分野】
【０００１】
本発明はハードディスク装置（ＨＤＤ）、光ディスク装置におけるディジタル信号処理に係り、特にデータ復号でのディジタル信号処理量を削減するものである。
【背景技術】
【０００２】
ハードディスク装置（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＨＤ−ＤＶＤ（Ｈｉｇｈ Ｄｉｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），ＤＶＤ−ＲＡＭなどの光ディスク装置において、媒体から再生した信号をディジタル信号処理により“０”及び“１”の２値情報に復号する。この処理方式として、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式による復号方法が知られている。
【０００３】
図６は従来のＰＲＭＬの構成ブロック図を示す図である。２値の記録データ“０”、“１”からパーシャルレスポンス等化器、最尤復号器によるデータ復号を示している。
【０００４】
ＰＲＭＬ６は、記録データをパーシャルレスポンス方式による等化を行なうパーシャルレスポンス等化器２、ビタビ復号による最尤復号を行なう最尤復号器７で構成し、復号データ“０”、“１”を得る。
【０００５】
パーシャルレスポンス等化器２は記録媒体に記録された入力記録データ“０”、“１”を電気信号に変換（通常再生と呼ぶ、以下では再生と表現）する記録／再生部２１と既知の符号間干渉を与えるパーシャルレスポンス等化による波形等化を行ない、記録データを識別可能な等化波形に整形する波形等化器２２で構成する。波形等化器２２の入力信号には熱雑音などの白色雑音が重畳される。パーシャルレスポンス等化器２出力の等化波形は最尤復号器（ビタビ復号器）７に入力される。以下ではパーシャルレスポンス等化器出力を再生信号と記述する。
【０００６】
最尤復号器７はビタビ復号器を前提にした構成である。ＢＭ演算器７１、期待値レジスタ７２、ＭＰＵ７３、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６で構成する。期待値レジスタ７２にはＭＰＵ７３で生成する期待値ｘｉｊを保持し、演算処理に応じてＢＭ演算器７１に入力される。ビタビ復号器の動作の説明の前に前提となる図７、図８、図９で動作を説明する。
【０００７】
図７はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の等化波形を示す図である。パーシャルレスポンスは異なる時刻のシンボルの波形が干渉しあう事を許容・前提にして等化を行なう方式であり、帯域を効率的に使用できる方式として知られている。ＰＲ（１，１）の他ＰＲ（１，２，１）、ＰＲ（１，０，−１）の方式がある。ここではＰＲ（１，１）の説明を行なう。
【０００８】
ＰＲ（１，１）はあるサンプリング時刻で再生されるべき信号が、次のサンプリング時刻の信号に干渉を与える方式であり、「０、０、０、１、１、０、０、０」の記録データは図７の波形に等化される。
【０００９】
図８はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の状態遷移を示す図である。状態Ｓ０はデータが“０”、状態Ｓ１はデータが“１”となる状態をそれぞれ示す。前状態はパーシャルレスポンス等化器２入力の前時点の記録データの状態を示している。現状態は現時点のデータの状態が“０”の場合と“１”の場合を示し、再生信号は各々の前状態、現状態に対応するパーシャルレスポンス等化器出力を示している。
【００１０】
例えば前状態がＳ０で現状態が“０”の場合のＳ０⇒Ｓ０に遷移する場合の復号器入力は“−１”、Ｓ０⇒Ｓ１に遷移する場合の復号器入力は“０”を示している。
【００１１】
図９は最尤復号器（ビタビ復号器）のトレリス線図を示す図である。図８で示すＰＲ（１，１）の状態遷移を基にしたビタビ復号器のトレリス線図である。Ｓ０、Ｓ１に対する前状態、現状態及び再生信号を示している。ここで、ｌｉｊはブランチメトリック、ｙ（ｋ−１）、ｙｋは再生信号であり、ｉは時刻ｋ−１の状態、ｊは時刻ｋの状態を示す。
【００１２】
ここで、ｘｉｊは最尤復号器７への入力の期待値であり、ＭＰＵ７３で生成してＭＢ演算器７１に入力する。図８で述べた理想状態遷移結果が期待値となる。σ２はパーシャルレスポンス等化器２の入力信号に重畳される雑音の分散値である。
【００１３】
上述した図７、図８、図９の動作を基に図６の最尤復号器（ビタビ復号器）７について説明する。前述した各部ＢＭ演算器７１、ＡＣＳ３４、パスメモリ３５、パスメトリックメモリ３６、ＭＰＵ７３の機能を演算手順に沿って述べる。
１）ＢＭ演算器７１：状態Ｓ（ｋ−１）から状態Ｓｋに遷移するブランチメトリック（Ｂｒａｎｃｈ Ｍｅｔｒｉｃ）として以下の演算を行なう。
【００１４】
ブランチメトリックは式１で表される、σ２が白色雑音の分散値で一定の場合、式１を規格化し、規格化ブランチメトリックは式２となる。これより時刻ｋの再生信号ｙｋに対し、ブランチメトリックは式３となる。
【００１５】
【数１】
【００１６】
【数２】
【００１７】
【数３】
２）ＡＣＳ３４：式３で算出したブランチメトリックに（ｋ−１）時刻のＳ０、Ｓ１の状態ｍ（ｋ−１）（Ｓ０）、ｍ（ｋ−１）（Ｓ１）を加算した式４の演算を行なう。
【００１８】
【数４】
次に、時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックを比較し、小さいブランチメトリックを選択する。すなわち、式５で選択したブランチメトリックｍｋ（Ｓ０）、ｍｋ（Ｓ１）をパスメトリックとして更新しパスメトリックメモリに保持する。また、パスの選択結果はパスメモリに送る。
【００１９】
【数５】
即ち、ビタビ復号方法は連続して再生される再生波形を時刻毎に式３、式４、式５の手順により、最も確からしい遷移パスを選択しながら復号する。遷移パスは、パーシャルレスポンス等化された信号と期待値とのブランチメトリックを基にユークリッド距離（複数のパスがマージするまでの距離）を算出することで求めることが出来る。
【００２０】
図１０はビタビ復号器のパス選択原理を示す図である。上述した手順によるＳ０、Ｓ１のパス選択を図で示している。ここで、マージ（ｍｅｒｇｅ）とはある時刻において選択したパスの遷移元が同じ状態であることを示し、それ以前のパスが確定する。詳細説明は省略する。
【００２１】
上述したように従来のＰＲＭＬではパーシャルレスポンス等化器の雑音は白色雑音を仮定して計算量を削減していた。しかし、近年、垂直磁気記録方式の採用により記録データ依存の媒体雑音が支配的になり、磁気記録チャネルにおける媒体雑音に起因する有色雑音が記録再生チャネルにおいて支配的になっている。
【００２２】
図１１は磁気記録チャネルにおける媒体雑音の発生を示す図である。記録磁化遷移点の変動によるジッタとその等化波形を示している。図１１の本来破線で再生される信号がジッタによる雑音が付加された実線で示す信号となる。
【００２３】
図１２は本発明対象の磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチのある場合のトレリス線図である。磁化遷移ジッタの影響を受けない“０”から“０”への遷移ｌ００、と“１”から“１”への遷移ｌ１１に対し“０”から“１”への遷移ｌ０１と“１”から“０”への遷移ｌ１０は磁化遷移ジッタの影響を受ける。
【００２４】
図１３は磁気記録チャネルにおけるＰＲ（１，１）等化波形分布を示す図である。（１）の白色雑音のみ存在する場合の等化波形（−１、０、１）の分布に対し、（２）は、白色雑音に加えジッタによる有色雑音が含まれる場合の等化波形（−１、０、１）の分布を示している。白色雑音のみの場合はデータパターンに対し一様の雑音が印加されるに対し、有色雑音がある場合は磁化遷移ジッタにより等化波形“０”において雑音量が大きくなる。このため、白色雑音に加え、有色雑音が在る場合は、データパターンに依存して、パスごとに雑音分散が異なるため式２を用いた場合、正しい復号が出来なくなる問題がある。
【００２５】
このような課題に対し、非特許文献１では、自己回帰（ＡＲ：Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）モデルを用いた雑音予測復号化方法を開発している。非特許文献２では、期待値の平均値及びブランチメトリックの分散を用いた方法を提案している。
【００２６】
しかしながら、非特許文献１では各ブランチメトリック計算において、過去（既復号）の雑音量から現在の推定雑音量を計算するために膨大な計算量を要し、高速処理及び省回路化が困難となる。
【００２７】
一方、非特許文献２では各ブランチメトリック計算において、それぞれ異なる分散値を用いる。この場合、ブランチメトリック演算には分散値を加味した式１を用いる必要がある。この場合式１分散値σ２の演算は乗除演算を行うため、高速演算が難しく回路規模増大の要因となる。
【００２８】
特許文献１ではＰＲＭＬにおいて、入力信号の変動に対応して各期待値を隣あう各期待値中央値などで設定して変化させる技術が開示されているが、期待値に対する誤差を予測し期待値と誤差の予測値からブランチメトリックを演算する技術はなんら記載されていない。
【特許文献１】特開平１０−２６１２７２号公報
【非特許文献１】Ａ．Ｋａｖｃｉｓ．ｅｔ．ａｌ、“Ｔｈｅ Ｖｉｔｅｒｂｉ Ａｌｇｏｌｉｔｈｍ ａｎｄ Ｍａｒｋｏｖ Ｎｏｉｓｅ Ｍｅｍｏｒｙ”、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｉｎｆｏ．Ｔｈｅｏｒｙ、ＶＯｌ．４６、ＮＯ１．２０００．
【非特許文献２】林他、“磁気記録システムにおけるジッタ性雑音を考慮したビタビ復号法の一検討”、信学技報、ＭＲ２００２−２、Ｊｕｎｅ ２００２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
解決しようとする課題はＰＲＭＬを用いた磁気記録チャネルにおいて、媒体雑音に起因する有色性雑音が発生した場合、パスによって雑音分散が異なるため、誤ったパスの選択による性能劣化があり、また、ＰＲＭＬの回路規模が大きく、計算量が多い問題である。
【課題を解決するための手段】
【００３０】
第１の発明は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器である。
【００３１】
前記雑音予測復号器は、パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、 前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、を備える。
【００３２】
第２の発明は、第１の発明記載の前記誤差予測値発生手段は、前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成する。
【００３３】
第３の発明は、第１の発明記載の前記雑音予測復号器に、さらに前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、を備える。
【００３４】
第４の発明は、パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法である。、
前記雑音予測復号化方法は、パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう
第５の発明は、第４の発明記載の前記雑音予測復号化方法において、前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、 前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう。
【発明の効果】
【００３５】
本発明により、媒体雑音に起因する有色性雑音を持つチャネルにおいて、正しいパス選択を行うことができ、性能改善が得られる。また、回路規模を削減でき、また、計算量の増加を抑えることが可能となる。さらに、従来から行なわれている記録・再生過程にデータの信頼性を示す誤り個数を直接観測してトレーニングを行うことにより精度の高い性能改善を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
（実施例１）
図１は本発明のＰＲＭＬ基本構成を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器３で構成する。
【００３７】
パーシャルレスポンス等化器２は記録再生部２１、波形等化器２２で構成し、図６の構成要素と同一である。説明が重複するが動作を説明する。
【００３８】
記録／再生部２１で記録媒体に記録された入力記録データ“０”、“１”を電気信号に再生し、波形等化器２２でパーシャルレスポンス等化による波形等化を行う。図６との違いは等化波形に白色雑音に加え、有色の媒体雑音が重畳される。パーシャルレスポンス等化された再生信号は雑音予測符号器３に入力する。
【００３９】
雑音予測復号器３はＢＭ演算器３１、期待値生成部３２、誤差予測値生成部３３、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６で構成する。ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６は各々、図６の最尤復号器７のＡＣＳ３４、パスメトリック３５、パスメモリ３６と同一である。図６の説明と一部重複するが動作の説明を行なう。
１）ＢＭ演算器３１：状態Ｓ（ｋ−１）から状態Ｓｋに遷移するブランチメトリック（Ｂｒａｎｃｈ Ｍｅｔｒｉｃ）として以下の演算を行なう。期待値生成部３２からの期待値ｘｉｊ、誤差予測値生成部３３からの誤差予測値αｉｊを得て磁化遷移ジッタの影響の有無に対応して以下の演算を行なう。
Ａ：磁化遷移ジッタの影響を受けないブランチ（Ｓ０⇒Ｓ０及びS１⇒S１のパス）：ｌ００、ｌ１１の場合：
ブランチメトリックは式６となる。
【００４０】
【数６】
Ｂ：磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチＳ０⇒Ｓ１及びS１⇒S０のパス）：ｌ０１、ｌ１０の場合：
ブランチメトリックは式７となる。
【００４１】
【数７】
ここで、誤差予測値αijは実際の再生信号と再生信号の期待値との予測誤差を表し有色雑音の影響を表現する任意の値である。誤差予測値αijの導出方法については後述する。
２）ＡＣＳ３４：式６、式７で算出した時刻ｋの再生信号ｙｋのブランチメトリックを用いてパスメトリックを算出する。
【００４２】
式６、式７で算出したブランチメトリックに（ｋ−１）時刻のＳ０、Ｓ１の状態ｍ（ｋ−１）（Ｓ０）、ｍ（ｋ−１）（Ｓ１）を加算した式８の演算を行なう。
【００４３】
【数８】
次に、時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックｌ’ｉｊを比較し、小さいブランチメトリックを選択する。すなわち、式９で選択したブランチメトリックｍｋ（Ｓ０）、ｍｋ（Ｓ１）をパスメトリックとして更新する。また選択したＳ０のパス、Ｓ１のパスはパスメモリ３６に送る。
【００４４】
【数９】
３）パスメトリックメモリ３５：ＡＣＳ３４で算出した時刻ｋにおける状態Ｓ０、Ｓ１に接続するブランチメトリックｌ’ｉｊ（ｉ＝０，１、ｊ＝０，１）を保持する。
４）パスメモリ３６：ＡＣＳ３４で選択したＳ０のパス、Ｓ１のパスを保持する。
【００４５】
図２は本発明の一実施形態のＰＲＭＬ構成ブロック図（その１）を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器４で構成する。パーシャルレスポンス等化器２は図１と同一である。
【００４６】
雑音予測復号器４は期待値／誤差予測値レジスタ４１、判定／α値設定部４２、データ比較／誤りカウンタ部４３、ＭＰＵ４４で構成する。期待値／誤差予測値レジスタ４１、判定／α値設定部４２、データ比較／誤りカウンタ部４３、ＭＰＵ４４の機能を、図３のトレーニングによる誤差予測値の生成と併せて説明する。ここで用いる期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊの算出方法については後述する。
【００４７】
その他の構成要素であるパーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器４のＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５、パスメモリ３６は図１で説明した内容と同一なので、説明を省略する。
５）ＭＰＵ４４：誤差予測値αｉｊの初期値及び検索の可変範囲より誤差予測値の算出演算を行なう。また期待値ｘｉｊは選定したパーシャルレスポンス方式における状態遷移の理論値を算出する。
６）データ比較／誤りカウント部４３：試しデータに対する記録データと復号データを比較し誤りをカウントする。
７）判定／α値設定部４２：誤りの回数よりＭＰＵと連携して最良の誤差予測値αｉｊを生成する。
８）期待値／誤差予測値レジスタ４１：算出した期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊを保持する。
【００４８】
図３は本発明のトレーニングによる誤差予測値生成方法を示す図である。トレーニングは、試し記録・再生時に実施する。試し記録・再生の実施タイミングは、機器の電源投入時、一定時間を経過した時、記録ゾーンが変わったときなど任意の時間に実施する。記録再生に通常実行される等化フィルタの係数補正や、記録・再生のパワー調整などが行うタイミングと同じでよい。
【００４９】
固定のテストパターンによるテスト記録により復号結果の評価判定を行ない、判定した磁化遷移の影響を受ける組み合わせに対し誤差予測値αｉｊの値を選択する。ここで、テストパターンは磁化遷移の発生の可能性あるパターンの全て、あるいは全ての磁化遷移の組み合わせについて行なう。
Ｓ１：対象の磁化遷移の影響を受ける組み合わせを選択する。
Ｓ２：対象の誤差予測値αｉｊの初期値を設定する。例えば誤差がないαｉｊ＝０、あるいは最新のトレーニング結果の誤差予測値で設定する。
Ｓ３：再生を行なう。
Ｓ４：記録したデータと固定のテストパターンでのデータとの一対一比較を行い、誤り数をカウントし、評価判定を行なう。
Ｓ５：対象の誤差予測値αｉｊについて以下の基準で評価判定を行う。
ア．誤差予測値αが所定の値に到達した場合：その時のαｉｊを誤差予測値とする。
イ．所定の検索範囲を終えた場合：検索範囲での誤りカウントが最小となるαｉｊを誤差予測値とする。
Ｓ６、Ｓ７：対象の誤差予測値αｉｊの評価判定が終了した場合はＳ８に進む。未の場合は所定の手順（所定のステップ幅で誤差予測値をインンクリメントする等）で誤差予測値を再設定してＳ３に戻る。
Ｓ８：次の処理を行なう。
ア．全ての組み合わせが終了している場合は終了となる。
イ．残りの組み合わせがある場合は次ぎの組み合わせを選択してＳ２に戻る。
【００５０】
図４の（２）は誤差予測値αと誤り個数の関係を示している。誤差予測値αを複数個求める場合、例えばα１０、α０１は全ての予測値を探索してもよい。あるいは、ＰＲ（１，２，１）やＰＲ（１，０，−１）のようにビタビ復号器の状態が４状態（Ｓ０〜Ｓ３）（ｉ、ｊ＝｛０，１，２，３｝）である場合、誤差予測値をグループ毎に分け（例えばα０１＝α２１、α１２＝α３２）、グループ毎に探索しても良い。ここで、４状態では、状態Ｓｉ及びＳｊはそれぞれ（ｋ−２、ｋ−１）時刻の状態、（ｋ−１、ｋ）時刻の状態を示し、状態Ｓ０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３はそれぞれ（０，０）、（０，１）、（１，０）、（１，１）のデータとなる状態である。
【００５１】
グループ分けの例として、現時刻のデータに影響を与える過去の遷移を考慮して誤差予測値をグループ分けする。例えば、ｋ−１時刻までが影響を与える（それ以前のデータの影響が小と）とすれば、遷移（ｋ−２，ｋ−１，ｋ）＝（０，０，１）と（１，０，１）はｋ−１時刻までは同様のパターンであるため、α０１＝α２１のように同じ値としても良い。
【００５２】
また、誤差予測値と誤り個数の関係をビジュアル化することにより各αの感度、初期値の設定を容易にし、また、誤り個数を直接観測しながら精度の良い誤差予測値を得ることが可能となる。
【００５３】
図４の手順で生成した誤差予測値αｉｊをＭＰＵ４４のマイクロプロセッサの制御により、判定条件及びα値の可変範囲を判定／α値設定部４２に設定し、データ比較／誤りカウント４３の演算を制御し、期待値／誤差予測値レジスタ４１への書き込みを行なう。
【００５４】
期待値／誤差予測値レジスタ４１から期待値ｘｉｊ、誤差予測値αｉｊ得てＢＭ演算器３１において、図１の動作で述べたブランチメトリックの演算を行なう。
【００５５】
図４は本発明（実施例１）の雑音予測復号器と従来復号器の性能比較例を示す図である。再生信号品質（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）とセクタ誤り率との関係を本発明と従来法と比較して示している。図に示すようにＳＮＲが改善される。
（実施例２）
図５は本発明の一実施形態のＰＲＭＬ構成ブロック図（その２）を示す図である。パーシャルレスポンス等化器２、雑音予測復号器５で構成し、平均期待値χｉｊから期待値ｘｉｊと誤差予測値αｉｊをデータ再生時に逐次算出する手法を実現する回路構成を示している。
【００５６】
雑音予測復号器５は、ＢＭ演算器３１、ＡＣＳ３４、パスメトリックメモリ３５に加え、平均・分散推定部５０で構成する。
【００５７】
平均・分散推定部５０は、遅延器５１、ＤＥＭＵＸ５２、メモリ“００”５３−１、メモリ“０１”５３−２、メモリ“１０”５３−３、メモリ“１１”５３−４、平均・分散計算“００”５４−１、平均・分散計算“０１”５４−２、平均・分散計算“１０”５４−３、平均・分散計算“１１”５４−４、α計算部５５、ＭＰＵ５６で構成する。
【００５８】
図１の構成要素と異なる平均・分散推定部５０の動作について説明する。その他の構成要素は図１で説明した内容と同一なので、説明を省略する。
【００５９】
平均・分散推定部５０を構成する各要素の処理機能を説明する前にビタビ復号における逐次演算により平均期待値χｉｊ及と雑音分散値σ２ｉｊの算出方法を先に説明する。ＢＭ演算に用いる期待値期待値ｘｉｊと誤差予測値αｉｊは逐次演算により算出した平均期待値χｉｊ及と雑音分散値σ２ｉｊから算出する。
【００６０】
図１４はビタビ復号での平均期待値と分散の逐次算出を示す図である。ビタビ復号における逐次演算による平均期待値と分散を算出する方法として知られているので、簡単に述べる。
（１）各時刻ｋとその時刻における再生信号ｙｋがビタビ復号され、γ時間後に復号データが得られる。復号データｄｋ’はγ時間後の再生信号ｙｋに対応する復号データである。ここで、ｋ’＝ｋ＋γである。
【００６１】
以下の手順は代表して復号データ“００”について説明する、残りのデータ“０１”、“１０”、“１１”についても同じ計算を行なう。
（２）シフトレジスタにより遅延したγ時間遅延した再生信号ｙｋ’と期待値初期値ｘ００より、ＤＥＭＵＸ（データ分配）により復号データが“００”になった時、それに対応する遅延再生信号ｙｋ’をメモリ“００”に振り分ける。メモリ“００”では１段目に再生信号を保持し、１〜Ｌ断目に保持する情報は順次シフトし、Ｌ段目の情報は破棄される。
（３）平均計算“００”として、メモリに保持する１〜Ｌ段の値を式１０により平均した結果を出力する。計算結果が時刻ｋ’+１＝ｋ＋γ+１における平均期待値であり、ＢＭ演算の期待値として用いる。
【００６２】
【数１０】
（４）分散計算“００”ではメモリに保持する１〜Ｌ段の値から式１１で求めた結果を出力する。この逐次演算により算出した分散を用い、後述するα計算部でＢＭ演算で用いる誤差予測値を算出する。
【００６３】
【数１１】
上記の平均期待値χｉｊ及び分散σ２ｉｊを基に平均・分散推定部５０の各構成要素の説明を行なう。
１）遅延器５１:再生信号ｙｋを遅延する。
２）ＤＥＭＵＸ５２:復号データを分配する。
３）メモリ“００”５３−１〜メモリ“１１”５３−４：各々データ“００”〜データ“１１”を保持する。
４）平均・分散計算“００”５４−１〜平均・分散計算“１１”５４−４：平均期待値χｉｊと分散σ２ｉｊを算出し、平均期待値χｉｊは期待値ｘｉｊとしてＢＭ演算器３１に送り、分散σ２ｉｊはα計算部に送る。
５）α計算部５５：ＭＰＵ５６からの誤差予測値αｉｊの初期値及び各平均・分散計算部５４−ｎで算出した各分散値σｉｊ２（ｉ＝０，１、ｊ＝０，１）より時刻ｋ’+１＝ｋ＋γ+１における誤差予測値α０１、α１０を式１２で算出する。α００、α１１は遷移が無いためα００＝α１１＝０とする。
【００６４】
【数１２】
３）ＭＰＵ５６：期待値ｘｉｊの初期値、誤差予測値αｉｊの初期値を設定する。
【００６５】
ＢＭ演算器３１は平均・分散推定部５１で算出した期待値、誤差予測値を用いてブランチメリックの演算を行なう。
【００６６】
即ち、実施例１でのＢＭ演算ではパーシャルレスポンス等化に従った理論値を期待値xｉｊとし、トレーニングにより発生した誤差予測値αｉｊを用いるのに対し、実施例２では、ビタビ復号の逐次演算により算出した再生信号に近い平均期待値χｉｊと雑音分散から算出した期待値xｉｊと誤差予測値αｉｊによりＢＭ演算を行なう例を示している。
【００６７】
以上、図１、図２、図５はＰＲ（１，１）型のパーシャルレスポンスの例で説明したが、ＰＲ（１，１）型以外、例えばＰＲ（１，２，１）、ＰＲ（１，０，−１）などのパーシャルレスポンス方式についても適用できる。
【００６８】
また、ビタビ復号を例にとって説明したが、本発明はブランチメトリックを用いて復号するもの全てに適応可能であり、例えば、ＢＣＪＲ（Ｂａｈｌ，Ｃｏｃｋｅ，Ｊｅｌｎｅｋ，Ｒａｖｉｖ）アルゴリズム、Ｍａｘ−ｌｏｇ−ＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ａ Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）アルゴリズムあるいはＳＯＶＡ（Ｓｏｆｔ−Ｏｕｔｐｕｔ Ｖｉｔｅｒｂｉ−Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等で適用可能である。
（付記１）
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器であって、
前記雑音予測復号器は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、
前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、
を備えたことを特徴とする雑音予測復号器。
（付記２）
付記１記載の前記誤差予測値発生手段は、
前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成することを特徴とする付記１記載の雑音予測復号器。
（付記３）
付記１記載の前記雑音予測復号器は、
前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、
前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、
前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、
を備えたことを特徴とする付記１記載の雑音予測復号器。
（付記４）
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法であって、
前記雑音予測復号化方法は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする雑音予測復号化方法。
（付記５）
付記４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、
前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
（付記６）
付記４記載の前記雑音予測復号化法において、
前記発生する誤差予測値は前記ビタビ復号での逐次演算により雑音分散値を算出し、
前記算出した雑音分散値から前記誤差予測値を算出して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
（付記７）
付記４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する期待値はパーシャルレスポンス等化の状態遷移理論値あるいは前記ビタビ復号で逐次演算により発生した平均期待値であることを特徴とする付記４記載の雑音予測復号化方法。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】図１は本発明のＰＲＭＬ基本構成を示す図である。
【図２】図２は本発明の一実施形態のＰＲＭＬの構成（その１）を示す図である。
【図３】図３は本発明のトレーニングによる誤差予測値生成方法を示す図である。
【図４】図４は本発明（実施例１）の雑音予測復号器と従来復号器の性能比較例を示す図である。
【図５】図５は本発明の一実施形態のＰＲＭＬの構成（その２）を示す図である。
【図６】図６は従来のＰＲＭＬの構成ブロック図を示す図である。
【図７】図７はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の等化波形を示す図である。
【図８】図８はパーシャルレスポンスＰＲ（１，１）の状態遷移を示す図である。
【図９】図９は最尤復号器（ビタビ復号器）のトレリス線図を示す図である。
【図１０】ビタビ復号器のパス選択原理を示す図である。
【図１１】図１１は磁気記録チャネルにおける媒体雑音の発生を示す図である。
【図１２】図１２は本発明対象の磁化遷移ジッタの影響を受けるブランチのある場合のトレリス線図である。
【図１３】図１３は磁気記録チャネルにおけるＰＲ（１，１）等化波形分布を示す図である。
【図１４】図１４はビタビ復号での平均期待値と分散の逐次算出を示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１ ＰＲＭＬ
２ パーシャルレスポンス等化器
３ 雑音予測復号器（基本構成）
４ 雑音予測復号器（実施例１）
５ 雑音予測復号器（実施例２）
６ ＰＲＭＬ（従来構成）
７ 最尤復号器（ビタビ復号器）
２１ 記録／再生部
２２ 波形等化器
３１ ＢＭ演算器
３２ 期待値生成部
３３ 誤差予測値生成部
３４ ＡＣＳ
３５ パスメトリックメモリ
３６ パスメモリ
４１ 期待値／誤差予測値レジスタ
４２ 判定／α値設定部
４３ データ比較／誤りカウント部
４４ ＭＰＵ（実施例１）
５０ 平均・分散推定部
５１ 遅延器
５２ ＤＥＭＵＸ
５３−１〜５３−４ メモリ
５４−１〜５４−４ 平均・分散計算
５５ α計算部
５６ ＭＰＵ（実施例２）
７１ ＢＭ演算器（従来構成）
７２ 期待値レジスタ
７３ ＭＰＵ（従来構成）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器であって、
前記雑音予測復号器は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、
前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、
を備えたことを特徴とする雑音予測復号器。
【請求項２】
請求項１記載の前記誤差予測値発生手段は、
前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成することを特徴とする請求項１記載の雑音予測復号器。
【請求項３】
請求項１記載の前記雑音予測復号器は、
前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、
前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、
前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載の雑音予測復号器。
【請求項４】
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法であって、
前記雑音予測復号化方法は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする雑音予測復号化方法。
【請求項５】
請求項４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、
前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする請求項４記載の雑音予測復号化方法。
【請求項１】
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号器であって、
前記雑音予測復号器は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生する期待値発生手段と、
前記出力信号と前記期待値の誤差の予測値を発生する誤差予測値発生手段と、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なう手段と、
を備えたことを特徴とする雑音予測復号器。
【請求項２】
請求項１記載の前記誤差予測値発生手段は、
前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生する手段と、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を発生する手段とで構成することを特徴とする請求項１記載の雑音予測復号器。
【請求項３】
請求項１記載の前記雑音予測復号器は、
前記ビタビ復号での逐次演算により平均期待値と雑音分散値を発生する手段と、
前記発生した平均期待値を前記期待値として発生する手段と、
前記発生した雑音分散値から前記誤差予測値を発生する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載の雑音予測復号器。
【請求項４】
パーシャルレスポンス等化器とビタビ復号を行なう雑音予測復号器で構成し、記録データパターンに依存した有色雑音と記録データパターンに依存しない白色雑音が含まれる記録再生装置の記録再生処理を行なうＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の雑音予測復号化方法であって、
前記雑音予測復号化方法は、
パーシャルレスポンス等化器の出力信号の期待値を発生し、
前記出力信号と前記期待値の誤差の誤差予測値を発生し、
前記出力信号の期待値と前記誤差予測値を使用して前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする雑音予測復号化方法。
【請求項５】
請求項４記載の前記雑音予測復号化方法において、
前記発生する誤差予測値は前記記録データを再生する前に所定の記録データパターンを発生し、
前記発生した所定の記録パターンに対する復号結果が所定の誤り以下となる誤差予測値を判定し、
前記所定の誤り以下の誤差予測値により前記ビタビ復号のブランチメトリックの演算を行なうことを特徴とする請求項４記載の雑音予測復号化方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２００８−１９８３００（Ｐ２００８−１９８３００Ａ）
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−３３９５２（Ｐ２００７−３３９５２）
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]