CN1444223A - 信息记录和再现装置、评估方法以及信息记录和再现介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信息记录和再现装置、评估方法以及信息记录和再现介质，其中，这种评估方法使用PRML来计算识别信号，此方法包括：表(204)，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；计算器(203)，当识别信号与所述表中任一图案重合时，此计算器计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及评估单元(202)，此单元配置成基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。为容易被误认的图案创建图案表，从而可用较小的计算量来计算具有高精确度信号质量的评估值。

Description

信息记录和再现装置、评估方法 以及信息记录和再现介质

相关专利申请的交叉引用

本专利申请基于2002年3月13日提交的现有日本专利申请2002-069138，并且对此专利申请提出优先权要求，此专利申请的全部内容在本文引作参考。

技术领域

本发明涉及信息记录和再现装置、评估方法、以及信息记录介质，而且更具体地，本发明涉及对用于再现信息记录介质中所记录的信号并评估再现信号的信息记录和再现装置及评估方法的改进。

背景技术

信息记录和再现装置中的信号处理包括PRML(部分响应和最大相似性)识别方案。与使用PRML识别方案的系统中的信号质量评估有关的技术包括Sharp Co.，Ltd.的SAMER(SAM误码率)，参见ISOM’01(International Symposium On Optical Memory2001)Technical Digest第272页)的公开信息。

在PRML识别方案中，使用根据记录和再现特性的PR(部分响应)特性。作为一个实例，以下描述PR(1，2，2，1)特性。在PR(1，2，2，1)特性的情况下，使用抽头系数为1，2，2，1的4抽头FIR(有限脉冲响应)过滤器。例如，当00010000数列输入到FIR过滤器中时，获得如00012210的输出。相似地，当输入000110000时，输出000134310。当输入0001110000时，输出000135531。当输入00011110000时，输出00013565310。这些输出是位序列中的理想信号。然后，维特比译码器对再现信号和从过滤器(补偿器)输入的理想信号进行相互比较，并选择最接近的数列。引入欧几里得(Euclidean)距离的概念。欧几里得距离E²表示信号之间的距离，并且如果假设有信号S_A和S_B，那么它们定义如下。

E²＝∑(S_A-S_B)²

现在，用数字进行更具体的描述。假设以下再现信号S₁和S₂被PR补偿。

S₁＝[5.9 6.1 5.9 4.9 2.9 0.9 0.1 0.0 0.1]

S₂＝[5.8 6.0 5.8 4.7 2.7 1.1 0.2 0.1 0.2]

计算所有图案的理想信号之间的欧几里得距离，以响应两个再现信号S₁和S₂。作为比较欧几里得距离的结果，假设获得S₁和S₂之间欧几里得距离最小的理想信号[666531000](这是[111111000000]的以上过滤器的输出)，并且获得其次的最小理想信号[665310000](相似地，[111110000000]的输出)，那么，就获得以下各个欧几里得距离。

对于S₁：

E_min ²＝(6-5.9)²+(6-6.1)²+(6-5.9)²+...+(0-0.1)²＝0.08

E_next ²＝(6-5.9)²+(6-6.1)²+(6-5.9)²+...+(0-0.1)²＝8.88

对于S₂：

E_min ²＝(6-5.8)²+(6-6.0)²+(6-5.8)²+...+(0-0.2)²＝0.36

E_next ²＝(6-5.8)²+(6-6.0)²+(6-5.8)²+...+(0-0.2)²＝7.76

这里，S₁为E_next ²-E_min ²＝8.8，并且S₂为E_next ²-E_min ²＝7.4。

结果，可以说，S₁比S₂更难被误解，因为它较大。每当从补偿器输入再现信号时，SAM计算器根据上述程序以这样的方式执行计算。然后，累加E_next ²-E_min ²的计算结果，并计算它的分布，由此执行信号评估。

另一方面，SAMER计算器从SAM分布计算期望的bER(二进制误码率)。如上所述，SAM分布由E_next ²-E_min ²得到。由于维特比译码器选择与补偿器输入的补偿信号最接近的理想信号，因此，所获得的E_next ²和E_min ²之间关系总是E_next ²＞E_min ²。然而，在误选E_next而取代E_min的情况下，发生识别错误。此时，所获得的关系是E_next ²＜E_min ²。在SAM分布中，此范围未必能建立。然而，假设低于“μ”的分布部分为正态分布，标准偏差“σ”和平均值“μ”用高斯(Gaussian)概率密度函数逼近，由此估算E_next ²＜E_min ²的范围。

SAM和SAMER的问题是：当根据位序列产生一组欧几里得距离最小的数列时，每组的最小欧几里得距离互不相同。因而，当已计算E_next ²-E_min ²的分布时，此分布被分成多个部分，并且往往作为评估值。进而，在SAMER的“μ”或更小的范围内，就会出现分布正态性被破坏的情况，并且有可能在此时估算的bER和实际bER之间发生误差。另外，每当输入1道再现信号时，计算所有数列的理想信号及其欧几里得距离，并且选择最小值和次最小值的计算量增加。

发明内容

本发明致力于以下方法和装置，它们基本上能克服因相关技术的限制和缺点而引起的一个或多个问题。

根据本发明的一个实施例，提供一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的信息记录和再现装置，此装置包括：表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；计算器，当识别信号与所述表中任何图案重合时，此计算器计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及评估单元，此单元配置成基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

根据本发明的另一实施例，提供一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的信息记录和再现装置，此装置包括：表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；计算器，当与识别信号同步的记录信号与所述表中任何图案重合时，此计算器计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及评估单元，此单元配置成基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

附图说明

附图包含在本说明书内并构成说明书的一部分，附图与以上概述和以下实施例的详细描述一起举例说明本发明的实施例，以解释本发明的原理，在附图中：

图1为示出根据本发明第一实施例的信息记录和再现装置的框图；

图2为示出第一实施例操作的流程图；

图3为示出第一实施例参考表的视图；

图4A和4B示出根据可接受或不可接受的补偿信号的理想信号和补偿信号之间的欧几里得距离；

图5示出根据第一实施例计算评估值的原理；

图6示出根据第一实施例为每个欧几里得距离计算评估值的第一实例；

图7示出根据第一实施例为每个错误类型计算评估值的第二实例；

图8示出根据第一实施例为每个图案计算评估值的第三实例；

图9为示出根据本发明第二实施例的信息记录和再现装置的框图；

图10为示出第一实施例操作的流程图；

图11示出根据第一实施例计算评估值的原理；

图12为评估值和估算值bER计算器的框图，示出根据第一和第二实施例为每个欧几里得距离计算评估值的第一实例；

图13为评估值和估算值bER计算器的框图，示出根据第一和第二实施例为每个错误类型计算评估值的第二实例；以及

图14为评估值和估算值bER计算器的框图，示出根据第一和第二实施例为每个图案计算评估值的第三实例。

具体实施方式

以下结合附图描述根据本发明的信息记录和再现装置、信号评估方法以及信息记录和再现介质的实施例。

在具体描述实施例之前，先总结本发明。这里，在PRML方案中，让我们分析被误认为另一图案F的某个记录图案T。当再现信号为S并且图案T和F的理想信号分别是PT和PF时，图案T被误认为图案F的条件如下：

D＝E² _F，S-E² _T，S＜0                     (1) $E_{\mathrm{1,2}}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2}----\left(2\right)$

在D值等于或大于0的情况下，图案T不被误认为图案F。假设累加的D值(由公式(1)定义)的分布是正态分布并且平均值和标准偏差分别是“μ”和“σ”，图案T被误认为图案F的概率就表达如下： $F\left(0\right)=\underset{-\∞}{\overset{0}{\∫}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2\}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}\mathrm{dx}---\left(3\right)$

F(0)根据错误发生概率较高的图案T和F而获得，从而获得评估值和bER估算值如下：

评估值＝∑C_T·μ/σ·H_T，F              (4)

估算值bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F            (5)

这里，C_T代表出现图案T的概率，H_T，F代表图案T和图案F之间的汉明(Hamming)距离。

现在，在这描述用于选择图案T和F的方法。对于选择图案T和F的方法，有效地是利用公式(2)中的欧几里得距离。一般而言，随着图案T和图案F之间欧几里得距离E_T，F的增加，发生错误的概率以幂函数方式减小。从而，从已定义的其欧几里得距离E_T，F等于或小于预定值的图案中可获得估算值bER。

第一实施例

图1示出根据本发明第一实施例的信息记录和再现装置。在光盘11中记录为标记或空白的信息由光头器件(PUH)12读出，成为弱模拟信号。弱模拟信号由前置放大器13放大到足够大的水平。放大后的模拟再现信号被模拟/数字(A/D)转换器14转换成数字再现信号。

补偿器15根据使用的PR特性对数字再现信号的波形进行补偿，补偿后的信号传输到维特比(Viterbi)译码器16和评估值计算器200。在维特比译码器16中，数字再现信号根据维特比算法被译码成二进制标识数据。标识数据传输到后级电路(未示出)，进行所需的解调处理或纠错处理，并且提供给用户。

另外，标识数据也传输到评估值计算器200中。评估值计算器200用补偿器15的输出和维特比译码器16的输出来计算评估值。

评估值计算器200包括延迟器201、评估值或估算值bER计算器202、图案比较器203和参考表204。延迟器201用作对补偿器15输出进行时间调节的延迟器件。图案比较器203把从维特比译码器16输出的标识数据与储存在参考表204中的每一个图案进行比较，并向评估值或估算值bER计算器202提供比较结果。以下描述比较处理的内容。当评估值或估算值bER计算器202执行计算时，计算器202用延迟器201的再现信号来计算评估值或估算值bER。

参考表204的内容可记录在盘(记录介质)中并可通过读出它们来使用。另外，此器件本身可自动地产生内容。

图2示出计算评估值的程序。评估值计算器200根据从维特比译码器16输入的标识数据，查阅参考表204中的每个图案(步骤B1)。参考图案不能事先创建，而是由计算器200自动产生。在参考表204中描述容易被误认的图案对。图案A容易被误认为图案B，反之亦然。根据这些对，图案A及其理想信号、图案B及其理想信号、以及图案A和B之间欧几里得距离的平方(以下称作E² _AB)储存在参考表204(参见图3)中。

在此使用的理想信号是每个图案的FIR过滤器输出。理想信号容易由图案产生，反之亦然，因而，在参考表204中描述图案和理想信号中的一个。为响应输入的标识数据，当在表中与此数据相同的图案是图案A或图案B时，进行E_AS、E_BS的计算。否则，执行与下一输入有关的相似处理。在图案A和B中，与标识数据重合的图案定义为图案T，而另一个则定义为图案F。例如，当图案A与标识数据重合时，结果是D＝E² _FS-E² _TS＝E² _BS-E² _AS。在此E_AS、E_BS(E_TS、E_FT)的计算中，使用从补偿器15输入的再现信号。计算的D值用后述方法根据预定规则进行分类，并且储存在存储器中(步骤B2)。图6、图7和图8都是举例说明以上方法的视图。以下给出详细描述。当补偿器15和维特比译码器16的输入中止(步骤B3)时，或者当已输入计算评估值和估算值bER所需的数据时，计算储存在存储器中的D值的分布(步骤B4)。通过使用此分布的标准偏差“σ”和平均值“μ”来计算评估值和估算值bER。以下详细描述每一项内容。

(1-1)用欧几里得距离创建图案表的方法

(在图2步骤B1中查阅的)参考表204包括图案A及其理想信号、图案B及其理想信号、图案A和图案B之间的欧几里得距离E² _AB、以及图案号。图案A和图案B的位长根据调制码和PR特性而改变。现在，假设n个码位1称作nT标记，并且n个码位0称作nT空白，位长根据每个调制码中最短的T和最长的T而改变。在以下实施例中，例如，当对调制码使用RLL(1，7)码(RLL：扫描宽度受限)时，获得在记录数据中出现的数列：2T-8T标记以及空白。考虑到Ts的此范围而确定参考表204的位长。当考虑到一对图案A和图案B时，分析其中第一个和最后一个n位相同的图案。“n”值根据PR特性的限定长度“k”而改变，并且，得到n＝k-1。PR[1221]的限定长度是4。我们分析其中第一个和最后一个n位相同的图案。例如，我们分析第一个三位[011]和最后一个三位[010]互相重合的情况，如[011101010]与位序列[011111010]。在以上条件下，图案A和图案B之间的最小欧几里得距离根据PR特性和调制码而改变。例如，在PR[1221]、RLL(1，7)代码的情况下，最小欧几里得距离是10，随后这些距离是12，14，16，...，在参考表204中描述错误发生概率高的配对。当图案号增加时，可获得准确的值。然而，缺点是需要更多的处理。根据所需的规格确定图案的数量。在本实施例中，使用PR[1221]和RLL(1，7)。在此情况下，描述欧几里得距离E² _AB为10、12、14的图案是合适的，并且因而在参考表中描述具有此欧几里得距离的配对。具体地，如图3所示描述此配对。参考表204根据调制码和PR特性而创建。

对于描述的错误类型，在获得的图案中，在实际再现信号中容易发生识别错误，例如每个T的边缘移位一位或两位并且在望远镜方式中连续2T移位。在本实施例中，图3中图案的位长对于每个欧几里得距离而言是可变的长度。然而，各个位长偶尔会相互重合。在此情况下，对于每个图案的位长，根据最长的位长创建表。在本实施例中，欧几里得距离E² _AB＝14的图案是最长的，因而，根据此最长长度创建表。参照此表连续地进行处理。

(1-2)D＝E² _FS-E² _TS的计算

以下结合图5描述图2步骤B2中D值的计算。补偿器15的再现信号输入到评估值计算器200中，并且维特比译码器16译码的标识数据也输入其中。在存储器中，输入数据加上表中的最长位长。在本实施例中，再现信号的长度是8位，而标识数据的长度是11位。每次进行处理时，新的再现信号和译码的标识数据在存储器空间内相加。与此同时，存储器数据移位一位，并更新。根据此位序列查阅表，执行判断：此位序列是与图案A还是与图案B重合。现在，假设从维特比译码器16输入的标识数据的位序列是[11111111000]，表中相对应的是图案号2(图案A)的1111000的边缘移位图案、6531(理想信号)、1110000(图案B)、5310(理想信号)和10(E² _AB)。

当位序列因而与表中的图案A或图案B重合时，计算图案A和再现信号之间的欧几里得距离E_AS以及图案B和再现信号之间的欧几里得距离E_BS，并计算D值。

在补偿信号是可接受的情况下，真实图案的理想信号和补偿信号基本互相重合，如图4A所示，并且欧几里得距离接近于0。此时，在±E² _AB附近，D值分布的方差较小。然而，在补偿信号不可接受的情况下，出现这样的状态：D值分布从E² _AB偏移，如图4B所示，或者方差增加。计算的D值根据评估值和估算值bER计算方法而按图案或欧几里得距离分类(在本实施例中分成E² _AB＝10、12和14三种类型)，并且，所述D值储存在存储器中。执行此程序，直到补偿器15和维特比译码器16的输入已经估算为止。

(1-3)评估值和估算值bER的计算

对每个图案计算的D值根据以下三种方法的任一种进行分类。并且从包含每个分类D值的每个分布的“σ”和“μ”计算评估值和估算值bER。

(1-3-1)采用欧几里得距离的计算方法

在(1-2)中计算的D值按欧几里得距离分类，计算所述分布的各个“σ”和“μ”，并且计算评估值和估算值bER。按欧几里得距离分类的分布基本上与图6所示正态分布重合。在这些分布中，与根据公式(1)的错误相对应的部分在D＜0的范围内。从而，所述分布用高斯概率(高斯概率)密度函数逼近，并且在D＜0的范围内对逼近方程积分，从而，对于每种欧几里得距离和μ/σ类型，获得发生误认的概率F(0)。现在，有三种欧几里得距离(10，12，14)，因而有三个D值分布。获得的μ/σ用于计算所述分布的评估值，而获得的F(0)用于计算估算值bER。使用这些值根据公式(4)计算评估值，并根据公式(5)计算估算值bER。按欧几里得距离执行分类的理由是汉明距离(代码之间的距离)互不相同。具体地，例如，在欧几里得距离“d”为10的情况下，对于其中0000111被误认为0001111的图案，汉明距离是1。例如，在欧几里得距离“d”为12的情况下，对于其中000011000被误认为000110000的图案，汉明距离是2。例如，在欧几里得距离“d”为14的情况下，对于其中00001100111被误认为00011001111的图案，汉明距离是3。与以下计算方法一样，高斯概率密度函数是非线性函数，因而必需根据汉明距离对D值分布进行分类。另外，公式(4)和(5)中的C_T根据PR特性和调制码确定。这是因为：在记录数据中每个图案出现的概率因PR特性和调制码而不同。因此确定的系数C_T、H_T，F每次由计算器计算，或者事先储存在存储器中。

图12是描述以上(1-3-1)中估算值bER计算方法的流程的框图。为响应从维特比译码器16输入的标识数据，首先，图案比较器203比较标识数据和参考表204。当在参考表204中有图案(A或B)与标识数据重合时，理想信号发生器301产生此图案的理想信号，或者理想信号采集器302获得参考表204中的理想信号。D值计算器303从由补偿器通过延迟器201输入的再现信号(补偿信号)及其理想信号来计算D值。计算的D值按照参考表中与标识数据重合的图案的E² _AB(10或12或14)，借助D值选择器304而储存在D值存储器305中。当每个D值存储器305中试样数量足够时，计算器308获得对于公式(3)中所示每种类型欧几里得距离的每个μ/σ和误认发生概率F(0)。计算器309计算这些值的总计、评估值或估算值bER。

(1-3-2)采用错误类型的计算方法

在(1-2)中计算的D值按错误类型分类，计算每个分布的“σ”和“μ”，并且计算评估值和估算值bER。按错误类型分类的分布每一个都与图7所示正态分布重合。现在描述错误类型。在欧几里得距离“d”为10或14的情况下，如果图案A被误认为图3所示的图案B，就发生标记边缘减少的错误。否则，就发生标记边缘增加的错误。在信号发生偏移的情况下，在中心，D＝E² _FS-E² _TS＝E² _BS-E² _AS的分布与D＝E² _FS-E² _TS＝E² _AS-E² _BS的不同。在此情况下，分布的正态性降低。从而，在此情况下，E² _AS是10和14的D值分别分类为D＝E² _FS-E² _TS＝E² _BS-E² _AS和D＝E² _FS-E² _TS＝E² _AS-E² _BS，如图7所示，并且，获得四个分布的总计。另外，在E² _AB为12的情况下，此图案与图3所示的2T移位错误相关。然而，如图7所示，这些图案可分为2T标记图案和2T空白图案。具体地，图案号11、12、15和16与2T标记有关，而图案号9、10、13和14与2T空白有关。如果再现信号不对称，2T标记和2T空白的分布在中心互不相同。在此情况下，分布的正态性降低。从而，D值被分为2T标记图案和2T空白图案，这提供两种分布。在本实施例中，E² _AB具有三种类型10、12和14，并因而计算六个“σ”和“μ”的总计。计算评估值和估算值bER的方法与在(1-3-1)中描述的方法相同。

图13是描述以上(1-3-2)中估算值bER计算方法的流程的框图。为响应从维特比译码器16输入的标识数据，首先，图案比较器203比较标识数据和参考表204。当在参考表204中有图案(A或B)与标识数据重合时，理想信号发生器301产生此图案的理想信号，或者理想信号采集器302获得参考表204中的理想信号。D值计算器303从由补偿器通过延迟器201输入的再现信号(补偿信号)及其理想信号来计算D值。计算的D值按照参考表中与标识数据重合的图案的错误类型(短标记错误、长标记错误、2T空白错误、2T标记错误、连续2T错误(由短标记引起))而储存在D值存储器306中。当每个D值存储器306中的试样数量不够时，计算器308获得对于公式(3)中所示的每种类型欧几里得距离的每个μ/σ和误认发生概率F(0)。计算器309计算这些值的总计以及评估值或估算值bER。

(1-3-3)采用每个图案的计算方法

在(1-2)中计算的D值按每个图案分类，并基于其分布计算评估值和估算值bER。根据图案A被误认为图案B和图案B被误认为图案A而对D值进行分类。在本实施例中，图案的总数是24。如图8所示，每个分布都是正态分布。在本实施例中，图案的总数是24，因而，计算48个“σ”和“μ”的总计。计算评估值和估算值bER的方法与在(1-3-1)中描述的方法相同。

图14是描述以上(1-3-3)中估算值bER计算方法的流程的框图。为响应从维特比译码器16输入的标识数据，首先，图案比较器203比较标识数据和参考表204。在参考表204中有图案(A或B)与标识数据重合的情况下，理想信号发生器301产生此图案的理想信号，或者理想信号采集器302获得参考表204中的理想信号。D值计算器303从由补偿器15通过延迟器201输入的再现信号(补偿信号)及其理想信号来计算D值。计算的D值按照参考表中与标识数据重合的图案(这里，图案号为1的图案A被误认为图案B，图案号为1的图案B被误认为图案A，或者，图案号为2的图案A被误认为图案B，...)而储存在D值存储器307中。当每个D值存储器307中的试样数量足够时，计算器308获得对于公式(3)中所示每种类型欧几里得距离的每个μ/σ和误认发生概率F(0)。计算器309计算这些值的总计以及评估值或估算值bER。

例如，对于此评估值，10^-3或更小的值是比较现实的。

尽管以上实施例已使用PR(1，2，2，1)进行了描述，但本实施例甚至可通过使用其它的PR特性而应用。尽管本实施例已使用RLL(1，7)码进行了描述，但本实施例甚至可通过使用其它的调制码而应用。

如上所述，根据第一实施例，对于容易被误认的图案创建图案表，从而可用较小的计算量来计算评估值和估算值bER。另外，对每个图案计算分布，可从具有良好正态性的分布计算具有高精确度的评估值和估算值bER。在常规SAMER技术中，如果对预定的位序列创建欧几里得距离最小的一组位序列，每组中最小的欧几里得距离就互不相同。因而，当已计算E_next ²-E_min ²的分布时，此分布被分成多个分布，并且不用作评估值。另外，在SAMER技术中，考虑到在平均值μ或更小的范围内正态性被破坏的情况。有可能在此时估算的bER和实际bER之间发生误差。进而，在SAMER技术中，每次输入1道再现信号时，计算所有数列的理想信号及其欧几里得距离，并且选择最小值和次最小值。因而增加计算量。

以下根据本发明的其它实施例描述信息记录和再现装置、其信号评估方法以及信息记录和再现介质。在这些其它实施例的描述中，与第一实施例相似的元件分配相同的参考号。在此忽略其详细描述。

第二实施例

图9示出第二实施例的配置。在光盘11中记录为标记或空白的信息由PUH12读出，成为弱模拟信号。弱模拟信号由前置放大器13放大到足够大的水平。放大后的模拟再现信号被模拟/数字(A/D)转换器14转换成数字再现信号。补偿器15根据使用的PR特性对数字再现信号的波形进行补偿。补偿后的信号传输到维特比译码器和评估值计算器200B。译码后的标识数据传输到后级电路(未示出)，进行所需的解调处理或纠错处理等，并且提供给用户。

评估值计算器200B通过使用补偿器15的输出和与此输出同步的记录数据(经过延迟器18)来计算评估值。评估值计算器200B包括评估值或估算值bER计算器202、图案比较器203和参考表204。延迟器18用作对评估值计算器200B提供与补偿器15输出同步的记录数据17的延迟器件。图案比较器203把记录数据17与储存在参考表204中的每一个图案进行比较，并向评估值或估算值bER计算器202提供比较结果。以下描述比较处理的内容。评估值或估算值bER计算器202通过使用延迟器201的再现信号来计算评估值。

图10示出用于计算评估值的程序。评估值计算器200B在从补偿器15输入的补偿信号和记录数据17之间执行同步(步骤C1)。一旦它们互相同步时，评估值或估算值bER计算器202就查阅事先创建的或由计算器202自动产生的参考表204(步骤C2)。为响应输入的记录数据，在与此数据相同的图案与表中图案A或图案B相对应的情况下，就进行E_AS、E_BS的计算。否则，执行与下一输入有关的相似处理。此时，在图案A和B中，与标识数据重合的图案定义为图案T，而另一个则定义为图案F。例如，在图案A与记录数据重合的情况下，得到D＝E² _FS-E² _TS＝E² _BS-E² _AS。在此E_AS、E_BS(E_TS、E_FS)的计算中，使用从补偿器15输入的再现信号。

计算的D值分别用前述计算方法根据预定的规则进行分类，并且储存在存储器中(步骤C3)。图6、图7和图8是举例说明各个方法的视图。当补偿器15的输入中止(步骤C4)时，或者当已输入计算评估值或估算值bER所需的数据时，计算储存在存储器中的D值的分布(步骤C5)。通过使用此分布的标准偏差“σ”和平均值“μ”来计算评估值和估算值bER。

(2-1)用欧几里得距离创建图案表的方法

(在图10步骤C2中查阅的)参考表204以与第一实施例相同的方式，通过使用欧几里得距离，根据调制码和PR特性而创建容易被误认的图案。参考表204的内容可记录在盘(记录介质)中并通过读出它们来使用。另外，器件自身可自动地产生内容。

(2-2)D＝E² _FS-E² _TS的计算

以下结合图11描述图10步骤C3中D值的计算。补偿器15的再现信号输入到评估值或估算值bER计算器200中，并且与补偿信号同步的记录数据17也输入其中。在存储器中，输入数据加上表中的最长位长。在本实施例中，再现信号的长度是8位，而标识数据的长度是11位。每次进行处理时，新的再现信号和与标识数据同步的记录数据在存储器空间内相加。与此同时，存储器数据移位一位，并更新。根据此位序列查阅表，执行判断：所有图案是与图案A还是与图案B重合。现在，假设从维特比译码器16输入的标识数据的位序列是[11111111000]，表中相对应的是图案号2(图案A)的1111000的边缘移位图案、6531(理想信号)、1110000(图案B)、5310(理想信号)和10(E² _AB)。对于每个欧几里得距离E² _AB，表中所述图案的位序列互不相同。当每个图案的位序列与存储器中的位序列重合时，以相同的方式执行检测。当位序列因而与表中的图案A或图案B重合时，计算图案A和再现信号之间的欧几里得距离E_AS以及图案B和再现信号之间的欧几里得距离E_BS，并计算D值。计算得到的D值根据与第一实施例中计算评估值和估算值bER相同的方法，按图案或欧几里得距离进行分类(在本实施例中分成E² _AB＝10、12和14三种类型)，并且所述D值储存在存储器中。执行此程序，直到补偿器15的输入结束为止。

(2-3)评估值和估算值bER的计算

对每个图案计算的D值根据与第一实施例中相同的三种方法的任一种进行分类。并且计算评估值和估算值bER。

如上所述，根据第二实施例，对于容易被误认的图案事先创建图案表，从而可用较小的计算量来计算评估值和估算值bER。另外，对每个图案计算分布，从而可从具有良好正态性的分布计算具有高精确度的评估值和估算值bER。

虽然以上描述涉及本发明的具体实施例，但应该理解，只要不偏离本发明的精神，可作出许多变化。后附权利要求用于涵盖这些变化，以使它们在本发明的真实范围和精神之内。因而，目前公开的实施例不管从哪个方面考虑都是示例性的，而不是限制性的，本发明的范围由后附权利要求确定，而不是由前面的描述确定，因而在权利要求的等效意义和范围内的所有改变都包括在本发明中。例如，本发明可应用为计算机可读记录介质，在此介质中安装允许计算机用作预定装置、允许计算机实现预定功能、或允许计算机指导预定装置的程序。

Claims (18)

1.一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的信息记录和再现装置，本装置特征在于包括：

表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；

计算器，当识别信号与所述表中任何图案重合时，此计算器计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及

评估单元，此单元配置成基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

2.如权利要求1所述的装置，特征在于评估单元计算：

估算值bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F

这里，C_T代表出现真实图案T的概率，H_T，F代表图案T和错误图案F之间的汉明距离，而F(0)代表把图案T误认为图案F的发生概率，并定义如下： $F\left(0\right)=\underset{-\∞}{\overset{0}{\∫}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2\}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}\mathrm{dx}$

这里，再现信号定义为S，图案T和F的理想信号定义为PT和PF；以及

D＝E² _F，S-E² _T，S

在这， $E_{\mathrm{1,2}}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2},$ 以及

累加D的分布的平均值和标准偏差定义为μ和σ。

3.如权利要求2所述的装置，特征在于评估单元进一步计算：

评估值＝∑C_T·μ/σ·H_T，F。

4.如权利要求1所述的装置，特征在于识别信号包括通过对再现信号进行译码而得到的信号。

5.一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的信息记录和再现装置，本装置特征在于包括：

表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；

计算器，当与识别信号同步的记录信号与所述表中任何图案重合时，此计算器计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及

评估单元，此单元配置成基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

6.如权利要求5所述的装置，特征在于评估单元计算：

估算值bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F

这里，C_T代表出现真实图案T的概率，H_T，F代表图案T和错误图案F之间的汉明距离，而F(0)代表把图案T误认为图案F的发生概率，并定义如下： $F\left(0\right)=\underset{-\∞}{\overset{0}{\∫}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2\}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}\mathrm{dx}$

这里，再现信号定义为S，图案T和F的理想信号定义为PT和PF；以及

D＝E² _F，S-E² _T，S

在这， $E_{\mathrm{1,2}}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2},$ 以及

累加D的分布的平均值和标准偏差定义为μ和σ。

7.如权利要求6所述的装置，特征在于评估单元进一步计算：

评估值＝∑C_T·μ/σ·H_T，F。

8.如权利要求5所述的装置，特征在于识别信号包括通过对再现信号进行译码而得到的信号。

9.一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的评估方法，本方法特征在于包括：

查阅一个表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；

当识别信号与所述表中任一图案重合时，计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及

基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

10.如权利要求9所述的方法，特征在于所述评估包括计算：

估算值bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F

这里，C_T代表出现真实图案T的概率，H_T，F代表图案T和错误图案F之间的汉明距离，而F(0)代表把图案T误认为图案F的发生概率，并定义如下： $F\left(0\right)=\underset{-\∞}{\overset{0}{\∫}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2\}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}\mathrm{dx}$

这里，再现信号定义为S，图案T和F的理想信号定义为PT和PF；以及

D＝E² _F，S-E² _T，S

在这， $E_{\mathrm{1,2}}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2},$ 以及

累加D的分布的平均值和标准偏差定义为μ和σ。

11.如权利要求10所述的方法，特征在于所述评估进一步包括计算：

评估值＝∑C_T·μ/σ·H_T，F。

12.一种通过使用部分响应和最大相似性识别方案来计算识别信号的评估方法，本方法特征在于包括：

查阅一个表，此表储存真实图案及其理想信号、与真实图案对应的错误图案及其理想信号、以及真实图案和错误图案之间的欧几里得距离；

当与识另信号同步的记录信号与所述表中任何图案重合时，计算真实图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离与错误图案的理想信号和再现信号之间欧几里得距离的差；以及

基于所述差的分布的平均值和标准偏差来评估再现信号。

13.如权利要求12所述的方法，特征在于所述评估包括计算：

估算值bER＝∑C_T·F(0)·H_T，F

这里，C_T代表出现真实图案T的概率，H_T，F代表图案T和错误图案F之间的汉明距离，而F(0)代表把图案T误认为图案F的发生概率，并定义如下： $F\left(0\right)=\underset{-\∞}{\overset{0}{\∫}}\frac{\exp \{-{(x-\mathrm{\μ})}^2/2{\mathrm{\σ}}^2\}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}\mathrm{dx}$

这里，再现信号定义为S，图案T和F的理想信号定义为PT和PF；以及

D＝E² _F，S-E² _T，S

在这， $E_{\mathrm{1,2}}=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{({P1}_i-{P2}_i)}^2},$ 以及

累加D的分布的平均值和标准偏差定义为μ和σ。

14.如权利要求13所述的方法，特征在于所述评估进一步包括计算：

评估值＝∑C_T·μ/σ·H_T，F。

15.一种通过如权利要求1所述的信息记录和再现装置来记录信息的信息记录介质，并且当评估结果比预定值更糟时，执行预定的改进处理。

16.一种通过如权利要求5所述的信息记录和再现装置来记录信息的信息记录介质，并且当评估结果比预定值更糟时，执行预定的改进处理。

17.一种信息再现介质，其中，通过如权利要求10所述的评估方法计算的估算值bER小于1×10^-3。

18.一种信息再现介质，其中，通过如权利要求13所述的评估方法计算的估算值bER小于1×10^-3。

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