(57)【要約】  レベル平均値算出器は、ビタビ検出器が出力する検出データ列と、等化器の出力とから、ビタビ検出器におけるブランチメトリック算出の基準値を生成する。エラーベクトル算出器は、互いに誤りやすい信号列のペアのパス間における基準値の差を求め、基準値の差に基づく値を成分とするエラーベクトルを生成する。実効ノイズ算出器は、エラーベクトルと、ビタビ誤差算出器にて求められたビタビ誤差の時系列データを要素とするベクトルとの内積を求め、内積の２乗平均を算出する。評価指標算出器は、エラーベクトルの大きさと、実効ノイズ算出器にて算出された内積の２乗平均とに基づいて、信号品質評価値を算出する。
2009041598.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報記録媒体から読み出された再生信号を等化し、該等化した再生信号からビタビ検出によりデータ判別を行うデータ再生装置における再生信号の品質評価方法であって、
ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いられる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、
互いに誤りやすい信号列を含む信号ペアの双方のパス間で、クロック周期ごとの状態に対応する前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく成分を有する第１のベクトルを生成し、
前記基準値と等化再生信号との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、該求めたビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有する第２のベクトルを生成し、
前記第１のベクトルと第２のベクトルとの内積を求め、前記第１のベクトルの大きさを信号振幅として、該信号振幅と前記内積とに基づいて信号評価値を求め、該信号評価値により再生信号の信号品質を評価することを特徴とする再生信号品質評価方法。
【請求項２】
前記第１のベクトルをＥＶとし、前記第２のベクトルをｎとし、Ｅ［  ］を平均値を求める関数として、前記信号評価値を、
ＳＮＲ＝｜ＥＶ｜４／｛４×Ｅ［（ｎ・ＥＶ）２］｝
により算出することを特徴とする、請求項１に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項３】
複数の信号列ペアについて前記基準値の差を求め、該求めた基準値の差の平均値を、前記第１のベクトルの成分とすることを特徴とする、請求項１又は２に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項４】
前記複数の信号列ペアを、信号誤り発生の原因に対応する複数のパターンに区分し、該区分された複数のパターンごとに、前記第１のベクトルを求めることを特徴とする、請求項３に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項５】
前記区分された複数のパターンごとに求めた第１のベクトルを用いて、前記複数のパターンごとに前記信号評価値を求め、該求めた信号評価値のうちの最小値を用いて、前記再生信号の信号品質を評価することを特徴とする、請求項４に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項６】
前記ビタビ検出の拘束長をＬとし、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する再生信号出力の平均値を求め、該求めた平均値を前記一連の基準値とすることを特徴とする、請求項１〜５の何れか一に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項７】
前記ビタビ検出の拘束長をＬとし、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する等化再生信号の平均値を求め、該求めた平均値を前記一連の基準値とすることを特徴とする、請求項１〜５の何れか一に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項８】
情報記録媒体から読み出された再生信号を等化し、該等化した再生信号からビタビ検出によりデータ判別を行うデータ再生装置における再生信号の品質評価方法であって、
ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、
等化再生信号と対応する１つの前記基準値との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、
ビタビ誤差が信号品質に及ぼす実効ノイズ（σ２）を前記ビタビ誤差の自己相関の積和演算により算出することを特徴とする再生信号品質評価方法。
【請求項９】
前記ビタビ誤差の自己相関をＲｉとし、前記積和演算における乗算係数をβｉとして、実効ノイズσ２を、
σ２＝Σｉ＝１，ｍβｉ×Ｒｉ（ｍは２以上の自然数）
により算出することを特徴とする、請求項８に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項１０】
少なくとも４種類の信号誤り発生の原因に対応するパターン毎に、前記積和演算における乗算係数を用意し、各パターンに対して前記実効ノイズσ２を算出することを特徴とする、請求項８又は９に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項１１】
互いに誤りやすい信号列を含む信号列ペアの双方のパスについて前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく値を成分とする第１のベクトルを生成し、該第１のベクトルの大きさと、前記実効ノイズσ２とに基づいて信号評価値を求めることを特徴とする、請求項８〜１０の何れか一に記載の再生信号品質評価方法。
【請求項１２】
等化器とビタビ検出器とを有する情報再生装置における再生信号品質を評価する信号品質評価装置であって、
ビタビ検出の拘束長をＬとし、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する再生信号出力の平均値、又は、データ列Ａに対応する前記等化器の出力の平均値を算出し、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出のための一連の基準値を生成するレベル平均値算出器と、
互いに誤りやすい信号列を含む信号列ペアが通るそれぞれのパス間で前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく値を成分とする第１のベクトルを生成するエラーベクトル算出器と、
前記等化器出力と前記レベル平均値算出器によって算出された平均値との差であるビタビ誤差を求めるビタビ誤差算出器と、
前記ビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有するベクトルを第２のベクトルとし、前記第１のベクトルと前記第２のベクトル２との内積を求め、該内積の２乗平均を算出する実効ノイズ算出器とを備えることを特徴とする信号品質評価装置。
【請求項１３】
等化器とビタビ検出器とを有し、光ディスクに対する情報の記録・情報の再生を行う情報記録再生装置であって、
ビタビ検出の拘束長をＬ、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する再生信号出力の平均値、又は、データ列Ａに対応する前記等化器の出力の平均値を算出し、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出のための一連の基準値を生成するレベル平均値算出器と、
互いに誤りやすい信号列を含む信号列ペアが通るそれぞれのパス間で前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく値を成分とする第１のベクトルを生成するエラーベクトル算出器と、
前記等化器出力と前記レベル平均値算出器によって算出された平均値との差であるビタビ誤差を求めるビタビ誤差算出器と、
前記ビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有するベクトルを第２のベクトルとし、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの内積を求め、該内積の２乗平均を算出する実効ノイズ算出器と、
前記エラーベクトル算出器が生成した第１のベクトルの大きさと、前記実効ノイズ算出器が算出した内積の２乗平均とに基づいて、信号品質評価値を算出する評価指標算出器を備えることを特徴とする情報記録再生装置。
【請求項１４】
情報記録媒体からの再生信号を、前記評価指標算出器にて評価し、該評価結果に基づいて、前記情報記録媒体の再生条件、及び、記録条件の少なくとも一方を制御する記録再生条件調整器を備えることを特徴とする、請求項１３に記載の情報記録再生装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号品質評価装置、方法、及び、情報記録再生装置に関し、更に詳しくは、情報記録媒体から得られた再生信号を等化してビタビ検出によりデータ判別を行うデータ再生にて再生信号の品質を評価する信号品質評価装置、方法、及び、情報記録再生装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光ディスクは、あらかじめデータが記録された再生専用の光ディスクと、情報の記録が可能な光ディスクの２種類に分類される。再生専用の光ディスクでは、通常マスタリングプロセスと呼ばれる露光プロセスを利用し、光ディスク上にエンボス（物理的な凹凸）を形成することでデータが記録される。記録が可能な光ディスクでは、光ディスクに集光されたレーザ光を照射して、記録膜の何らかの物理的な特性を変化させることで記録が行われる。これまで、光ディスクに記録された信号の品質評価は、光ディスクにレーザを照射して得られる再生信号のジッタ特性を測定して行われるのが一般的であった。ジッタによる信号品質評価は、再生信号のゼロクロス点が精度良く検出できる場合、すなわち、レベルスライスによって情報の２値化が安定にできる場合に適している。【０００３】
光ディスクの記録密度を高めていくと、再生信号の信号振幅が減少し、再生信号のゼロクロス点が検出しにくくなる。このような高密度条件下でデータを再生する有効な手法として、ＰＲＭＬ（Partial-Response Maximum-Likelihood）と呼ばれる信号検出方法が知られている。この手法では、ノイズ成分を高めないように、再生波形を、符号間干渉を有する波形に等化（ＰＲ等化）し、ビタビ復号（ＭＬ）と呼ばれる手法でデータを識別する。ＰＲ等化は、データ周期（クロック）ごとの振幅で規定され、例えば、ＰＲ（ａ，ｂ，ｃ）は、時刻０での振幅がａ、時刻Ｔでの振幅がｂ、時刻２Ｔでの振幅がｃ、それ以外の時刻での振幅は０となる。振幅が０でない成分の総数は、拘束長と呼ばれる。【０００４】
ＰＲＭＬでは、エッジ位置を検出してデータを復号するのではなく、再生波形をクロック周期ごとにサンプリングして得られた値を用いて、ビタビ復号によりデータを復号する。このため、ジッタのようなエッジ位置の時間的な揺らぎ情報だけでは、ＰＲＭＬの検出性能を推測することは困難である。ＰＲＭＬにおける再生信号の品質評価法として、特許文献１に記載の方法がある。特許文献１では、所定のデータ列及び所定のパーシャルレスポンス特性から目標信号を求め、当該目標信号と、クロック周期ごとの再生信号との差異である等化誤差をクロック周期ごとに算出し、当該等価誤差の自己相関に基づいて信号品質を評価する。ここでいう所定のデータ列とは、媒体に記録された１／０（あるいは１／−１）データ列を意味し、所定のパーシャルレスポンス特性とは、例えば、ＰＲ（１，２，２，２，１）のようなＰＲ多項式を意味する。
【特許文献１】特開２００４−２１３８６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＰＲＭＬでは、線型な符号間干渉を前提としているため、アシンメトリなどの非線型な歪みや高記録密度下で観測される非線型な再生波形歪みに対して弱いという問題があった。非線型な歪みへの耐性を改善する手法として、適応型ＰＲＭＬという手法が近年用いられるようになってきた。適応型ＰＲＭＬでは、例えば、（１）従来のＰＲＭＬと同様にＰＲ多項式から算出される目標信号を用いて等化を行い、（２）等化後のレベル分布特性に応じてビタビ検出時のブランチメトリック算出の際の基準値を適応的に変化させ、（３）（２）で定められた基準値に基づいてビタビ検出を行ってデータ（１／０（又は−１））の判別を行う、という手順で、データの再生（データ判別）が行われる。【０００６】
ＰＲＭＬ検出における誤り率を推定するための指標を得るには、データ判別が行われるビタビ検出における誤り率を推定する必要がある。誤り率推定には、レベルスライスにおける信号振幅に相当するユークリッド距離、及び、歪みを含めたノイズの実効成分（有色ノイズの場合には、ノイズの自己相関を考慮した実効成分）を算出する必要がある。通常のＰＲＭＬでは、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出の際の基準値（ノイズ０）が、所定のデータ列と所定のパーシャルレスポンス特性との畳み込み演算で決定される。この場合、特許文献１に記載されているように、ユークリッド距離はＰＲ多項式から導出することが可能である。また、ビタビ検出におけるノイズの実効成分を算出するためのノイズの自己相関に対する重み付け係数も、ＰＲ多項式から導出することが可能である。従って、ユークリッド距離とノイズの実効成分の比を算出して、信号品質評価を行うことができる。【０００７】
しかしながら、適応型ＰＲＭＬでは、ブランチメトリック算出の際の基準値は、等化の目標信号レベルと必ずしも一致しないため、ユークリッド距離やノイズの自己相関に乗ずる係数をＰＲ多項式から求めることができない。このため、信号品質評価を行うための指標を定式化することが困難であった。また、適応型ＰＲＭＬでは信号品質を評価できる適当な指標がないために、非線型な歪みが生じる再生条件下で、記録或いは再生条件を最適化することが困難であった。【０００８】
ビタビ検出では、等化再生出力列ｕｉと所定のデータ列との間の状態遷移に応じて規定される基準出力列との距離（ブランチメトリック）を算出し、最小のブランチメトリックを与えるデータ列を選択して、１／−１の２値データ列判定を行う。ビタビ検出で誤りが生じるのは、誤った基準出力列が最小のブランチメトリックを与える場合であり、このような誤検出は、基準出力列間のユークリッド距離が小さい場合に起きやすい。なお、２値データの表現については、２値データを１／−１と表現する場合と、１／０と表現する場合とがあるが、ここでは１／−１の表現を用いることとする。１／０の表現を用いた場合の説明も同様である。【０００９】
以下、ＰＲ（１，２，２，２，１）の場合を例に説明する。誤りやすいデータ列として、データ列Ａ「１１１１１−１−１−１−１」と、データ列Ｂ「１１１１−１−１−１−１−１」とを考える。データ列Ａの基準出力列ｖ１は、「１、３、５、７、８、６、２、−２、−６、−７、−５、−３、−１」となる。また、データ列Ｂの基準データ列ｖ２は、「１、３、５、７、６、２、−２、−６、−８、−７、−５、−３、−１」となる。データ列Ａとデータ列Ｂとでは、５時刻目のビットが異なっている。その結果、基準出力列ｖ１とｖ２との間には、５時刻目以降に、２×（１，２，２，２，１）という違いが生じている。データ列Ａとデータ列Ｂとの間のユークリッド距離は、Σ（ｖ１，ｉ−ｖ２，ｉ）２＝４×１４となる。【００１０】
ビタビ検出器に入力される等化再生出力列をｕｉとする。ビタビ検出器では、データ列Ａに対応するブランチメトリック値Ｍ１＝Σ（ｕｉ−ｖ１，ｉ）２と、データ列Ｂに対応
する距離Ｍ２＝Σ（ｕｉ−ｖ２，ｉ）２とが計算され、両者の大小関係が比較される。も
ともとディスクに記録されてあったデータ列がデータ列Ａであった場合、Ｍ１＜Ｍ２であれば、データは正しく再生されたことになる。しかし、ノイズの影響でＭ１＞Ｍ２となっていると、データ列Ｂが選択され、検出誤りが生じることになる。従って、検出誤りが起こる確率は、ＤＭ＝Ｍ２−Ｍ１＜０となる確率と等価である。【００１１】
ディスクに記録されてあったデータ列をデータ列Ａとし、ノイズの時系列データをｎｉとすると、ｕｉ＝ｖ１，ｉ＋ｎｉであり、ＤＭは、
ＤＭ＝Σ（ｖ１，ｉ−ｖ２，ｉ＋ｎｉ）２−Σｎｉ２＝Σ（ｖ１，ｉ−ｖ２，ｉ）２−
２Σｎｉ×（ｖ１，ｉ−ｖ２ｉ）
と表現される。１項目を振幅Ｓ、２項目をノイズＮとみなせば、ＤＭ＜０となる確率は、通常の振幅検出において誤検出が起きる確率と同等であり、その信号品質を表すＳＮＲは、ユークリッド距離をＥＤとして、ＳＮＲ＝Ｓ２／σ２＝ＥＤ２／σ２となる。ノイズが白色であれば、σ２＝ＥＤ×Ｅ［ｎｉ２］となるので、ＳＮＲ＝ＥＤ／Ｅ［ｎｉ２］となり、分子がユークリッド距離、分母が白色ノイズの分散であり、一般に良く知られているＳＮＲに帰着される。ここで、Ｅ［  ］は［  ］内の数値について加算平均を求めることを表す演算子である。【００１２】
しかしながら、ノイズは一般には白色ではないので、自己相関も含めて、σ２＝４Ｅ［（Σｎｉ×（ｖ１，ｉ−ｖ２ｉ））２］を計算しなければならない。エラーベクトルＥＶとして、ＥＶ＝ｖ１−ｖ２、ノイズベクトルｎとしてｎ＝［ｎ１，ｎ２，ｎ３，．．．］
と定義し、Ｓ＝Σ（ｖ１，ｉ−ｖ２，ｉ）２、Ｎ＝−２Σｎｉ×（ｖ１，ｉ−ｖ２ｉ）、
｜ＥＶ｜２＝Σ（ｖ１，ｉ−ｖ２，ｉ）２、σ２＝Ｅ［Ｎ２］を、ＳＮＲ＝Ｓ２／σ２に
代入すれば、
ＳＮＲ＝｜ＥＶ｜４／（４×Ｅ［（ｎ・ＥＶ）２］）（“・”は内積を表す）
となる。これが、ビタビ検出におけるＳＮＲの一般化された式である。従って、ＥＶが定義できれば、ビタビ検出におけるＳＮＲを求めることが可能となる。【００１３】
通常のＰＲＭＬでは、基準出力列はデータと既知（目標）のＰＲ多項式との畳込みで規定されるので、ＥＶ＝（Ａ−Ｂ）×Ｈとあらわに表現できる。ここでＡ，Ｂは、データ列Ａ、Ｂに相当するベクトルである。ビットシフトのエラーであれば、Ａ−Ｂ＝１、２ＴシフトのエラーであればＡ−Ｂ＝［１、０、−１］、２Ｔ連続シフトのエラーであればＡ−Ｂ＝［１、０、−１、０、１］となり、ＰＲ（１，２，２，２，１）に対しては、ＥＶはそれぞれ２［１、２、２、２、１］，２［１、２、１、０、−１、−２、−１］，２［１、２、１、０、０、０、１、２、１］となる。このＥＶを用いて算出したＳＮＲが、特許文献１で開示されているＳＮＲである。【００１４】
適応型ＰＲＭＬでは、アシンメトリなどの非線型外乱に対するロバスト性を高めるために、データ列とパーシャルレスポンス波形との畳込みではなく、等化再生出力列のレベル平均値で基準出力が規定される。例えば、ラン長制限ｄ＝１の変調方式と拘束長５のＭＬの組み合わせでは、許容される１６種類の５時刻ビット列組み合わせ（［１１１１１］、［１１１１０］、［１１１００］、．．．）ごとに基準出力が規定される。基準出力は、等化再生波形から各ビット列に対応する出力を抽出し平均化するのが一般的である。このように、適応型ＰＲＭＬでは基準出力が一様には定義されないので、ＥＶを一様に定義することができず、ＳＮＲを求めることが困難であった。【００１５】
本発明は、ブランチメトリック算出の際の基準値がＰＲ多項式に基づいて定められない適応型ＰＲＭＬで、再生信号の信号品質を評価することができる評価指標を求めることができる信号品質評価装置、方法、及び、情報記録再生装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、第１の態様において、情報記録媒体から読み出された再生信号を等化し、該等化した再生信号からビタビ検出によりデータ判別を行うデータ再生装置における再生信号の品質評価方法であって、
ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いられる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、
互いに誤りやすい信号列を含む信号ペアの双方のパス間で、クロック周期ごとの状態に対応する前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく成分を有する第１のベクトルを生成し、
前記基準値と等化再生信号との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、該求めたビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有する第２のベクトルを生成し、
前記第１のベクトルと第２のベクトルとの内積を求め、前記第１のベクトルの大きさを信号振幅として、該信号振幅と前記内積とに基づいて信号評価値を求め、該信号評価値により再生信号の信号品質を評価することを特徴とする再生信号品質評価方法を提供する。【００１７】
本発明は、第２の態様において、情報記録媒体から読み出された再生信号を等化し、該等化した再生信号からビタビ検出によりデータ判別を行うデータ再生装置における再生信号の品質評価方法であって、
ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、
等化再生信号と対応する１つの前記基準値との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、
ビタビ誤差が信号品質に及ぼす実効ノイズ（σ２）を前記ビタビ誤差の自己相関の積和演算により算出することを特徴とする再生信号品質評価方法を提供する。【００１８】
本発明は、第３の態様において、等化器とビタビ検出器とを有する情報再生装置における再生信号品質を評価する信号品質評価装置であって、
ビタビ検出の拘束長をＬとし、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する再生信号出力の平均値、又は、データ列Ａに対応する前記等化器の出力の平均値を算出し、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出のための一連の基準値を生成するレベル平均値算出器と、
互いに誤りやすい信号列を含む信号列ペアが通るそれぞれのパス間で前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく値を成分とする第１のベクトルを生成するエラーベクトル算出器と、
前記等化器出力と前記レベル平均値算出器によって算出された平均値との差であるビタビ誤差を求めるビタビ誤差算出器と、
前記ビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有するベクトルを第２のベクトルとし、前記第１のベクトルと前記第２のベクトル２との内積を求め、該内積の２乗平均を算出する実効ノイズ算出器とを備えることを特徴とする信号品質評価装置を提供する。【００１９】
本発明は、第４の態様において、等化器とビタビ検出器とを有し、光ディスクに対する情報の記録・情報の再生を行う情報記録再生装置であって、
ビタビ検出の拘束長をＬ、１又は０を成分とする長さＬのデータ列ＡをＡ＝［ａ１，ａ２，．．．，ａＬ］として、取り得るデータ列Ａのそれぞれについて、データ列Ａに対応する再生信号出力の平均値、又は、データ列Ａに対応する前記等化器の出力の平均値を算出し、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出のための一連の基準値を生成するレベル平均値算出器と、
互いに誤りやすい信号列を含む信号列ペアが通るそれぞれのパス間で前記基準値の差を求め、該基準値の差に基づく値を成分とする第１のベクトルを生成するエラーベクトル算出器と、
前記等化器出力と前記レベル平均値算出器によって算出された平均値との差であるビタビ誤差を求めるビタビ誤差算出器と、
前記ビタビ誤差の時系列データを要素とし、前記第１のベクトルと同じ成分数を有するベクトルを第２のベクトルとし、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの内積を求め、該内積の２乗平均を算出する実効ノイズ算出器と、
前記エラーベクトル算出器が生成した第１のベクトルの大きさと、前記実効ノイズ算出器が算出した内積の２乗平均とに基づいて、信号品質評価値を算出する評価指標算出器を備えることを特徴とする情報記録再生装置を提供する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の信号品質評価装置、方法、及び、情報記録再生装置では、通常のＰＲＭＬでは信号の再生が困難な高記録密度条件下あるいは非線型な再生波形に対して、情報記録媒体に記録された信号の品質を評価することができる。【００２１】
本発明の上記、及び、他の目的、特徴及び利益は、図面を参照する以下の説明により明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態の信号品質評価装置を含む情報再生装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施例１における信号対雑音比（ＳＮＲ）とビットエラーレート（ｂＥＲ）との関係を示すグラフ。
【図３】本発明の実施例２の信号品質評価装置を含む情報再生装置の構成を示すブロック図。
【図４】実施例２における信号対雑音比（ＳＮＲ）とビットエラーレート（ｂＥＲ）との関係を示すグラフ。
【図５】本発明の信号品質評価装置を含む情報記録再生装置の構成を示すブロック図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態の信号品質評価装置を含む情報再生装置を示している。情報再生装置１０は、少なくとも、Ａ／Ｄ変換器（ＡＤＣ）１１、ＰＬＬ回路１２、等化器１３、ビタビ検出器１４、タップ係数算出器１５、ＦＩＲフィルタ１６、レベル平均値算出器１７、エラーベクトル算出器１８、評価指標算出器１９、ビタビ誤差算出器２０、及び、実効ノイズ算出器２１を有する。なお、図１では、Ａ／Ｄ変換器１１の出力をＰＬＬ回路１２に入力する構成としているが、Ａ／Ｄ変換器１１とＰＬＬ回路１２との順序を逆にした構成も可能である。また、等化器１３に至る信号経路に、信号の周波数特性等を補正するプリ等化器を設けてもよい。【００２４】
Ａ／Ｄ変換器１１は、情報媒体を再生して得られた再生信号を、デジタル信号に変換する。ＰＬＬ回路１２は、Ａ／Ｄ変換器１１の出力を入力し、入力チャネル周波数に同期するように位相制御を行い、固定サンプリングレートのデータ列から補間したサンプリング信号を出力する。等化器１３は、ＰＬＬ回路１２の出力を波形等化して出力する。ビタビ検出器１４は、等化器１３が出力する等化信号を入力し、ビタビ検出により、等化信号に対応する２値の検出データ（１／−１）を出力する。【００２５】
ＦＩＲフィルタ１６は、ビタビ検出器１４の出力データ列と、所定のパーシャルレスポンス波形、例えば、図示したレスポンス波形（１，２，２，２，１）との畳み込み演算を行い、等化目標信号を生成する。タップ係数算出器１５は、等化器１３が出力する等化信号と、ＦＩＲフィルタ１６から入力する等化目標信号との２乗誤差がほぼ最小となるように、等化器１３におけるタップ係数を制御する。【００２６】
レベル平均値算出器１７は、等化器１３が出力する等化信号と、ビタビ検出器１４が出力する検出データとを入力する。レベル平均値算出器１７は、検出データを、拘束長（ＰＲ（１，２，２，２，１）であれば「５」）ごとのデータ列に分類し、分類したデータ列ごとに等化信号の平均値を算出する。ビタビ検出器１４は、レベル平均値算出器１７にて分類されたデータ列ごとの等化信号の平均値を、ブランチメトリック算出時の基準値として、最尤検出を行う。【００２７】
拘束長「５」の適応型ＰＲＭＬにおけるブランチメトリック算出時の基準値は、以下のように表すことができる：
［−１−１−１−１−１］→Ｚ１;
［１−１−１−１−１］→Ｚ２;
［１−１−１−１１］→Ｚ３;
［−１−１−１−１１］→Ｚ４;
［−１−１−１１１］→Ｚ５;
［１−１−１１１］→Ｚ６;
［−１−１１１−１］→Ｚ７;
［−１−１１１１］→Ｚ８;
［１１−１−１−１］→Ｚ９;
［１１−１−１１］→Ｚ１０;
［−１１１−１−１］→Ｚ１１;
［１１１−１−１］→Ｚ１２;
［−１１１１−１］→Ｚ１３;
［１１１１−１］→Ｚ１４;
［−１１１１１］→Ｚ１５;
［１１１１１］→Ｚ１６。
通常のＰＲＭＬでは、ブランチメトリック（Ｚ１〜Ｚ１６）は、ＰＲ多項式とデータ列（例えば［−１−１−１−１−１］）との畳み込みで定められる。これに対し、適応型ＰＲＭＬでは、再生信号の特性に基づいて、Ｚ１〜Ｚ１６を適応的に決定する。Ｚ１〜Ｚ１６の算出は、レベル平均値算出器１７にて行う。【００２８】
レベル平均値算出器１７は、ビタビ検出器１４の出力データ列を調べ、所定のデータ列ごとに、そのデータ列に対応する等化後の再生信号出力の平均値を取って、上記Ｚ１〜Ｚ１６を求める。レベル平均値算出器１７は、例えば、データ列［１１１１１］に対応するレベル平均値Ｚ１６を、Ｅ［ｗｉ（１１１１１）］により、算出する。ここで、ｗｉ（１１１１１）は、等化器１３の出力ｗｉのうちのデータ列［１１１１１］に対応する値を表している。Ｅ［  ］は［  ］内の数値について加算平均を求めることを表す演算子である。なお、レベル平均値算出器１７にて、等化信号に代えて、等化前の再生信号の平均値により、上記Ｚ１〜Ｚ１６を求めても良い。【００２９】
エラーベクトル算出器１８は、レベル平均値算出器１７の出力に基づいて、エラーベクトルＥＶを算出する。以下、適応型ＰＲＭＬにて、エラーベクトルＥＶを求める方法について説明する。なお、以下では、拘束長「５」、ラン長制限「ｄ＝１」の場合について説明するが、拘束長やラン長制限が異なる場合であっても算出の手順は変わらない。【００３０】
ビタビ検出において誤りが生じやすいエラーは、２種類のデータ列（信号ペア）間で１ビットのビットが異なるビットシフトエラー、２Ｔのビットがシフトする２Ｔシフトエラー、２Ｔのビットが連続してシフトする２Ｔ連続シフトエラーの３種類にほぼ集約できる。この３種類のエラーは、マークの伸び縮み、スペースの伸び縮みに応じて、更に２通りに分類されるので、合計３×２＝６種類の誤りやすいエラーが存在することになる。これらのエラーパタンは、拘束長５、ラン長制限ｄ＝１の場合には、表１に示したデータ列に分類できる。なお、表１では、データ表記を、１／−１ではなく、１／０で表記している。
【表１】
2009041598.tif 000003
【００３１】
表１におけるマークの伸び縮みに対応するビットシフトエラーに対応するパターンのうちで、データ列Ａ「１１１１１−１−１−１−１」と、データ列Ｂ「１１１１−１−１−１−１−１」との組合せを考える。表２に、データ列と、ブランチメトリック基準出力列との関係を示す。データ列Ａは、拘束長５に対応する５ビットの時系列データが［１１１１１］、［１１１１−１］、［１１１−１−１］、［１１−１−１−１］［１−１−１−１−１］と変化するので、ブランチメトリックの基準出力列は、Ｚ１６、Ｚ１４、Ｚ１２、Ｚ９、Ｚ２となる。一方、データ列Ｂは、５ビットの時系列データが［１１１１−１］［１１１−１−１］［１１−１−１−１］［１−１−１−１−１］［−１−１−１−１−１］と変化するので、ブランチメトリックの基準出力列は、Ｚ１４、Ｚ１２、Ｚ９、Ｚ２、Ｚ１となる。従って、データ列Ａとデータ列Ｂ間のエラーベクトルは、（Ｚ１６−Ｚ１４，Ｚ１４−Ｚ１２，Ｚ１２−Ｚ９，Ｚ９−Ｚ２，Ｚ２−Ｚ１）で求められることになる。
【表２】
2009041598.tif 000004
【００３２】
表１にデータ列を示した信号ペアのうち、マークの伸び縮みに対応するビットシフトエラーに対応する他の８種類のビットシフトエラーパタンについても、対応するエラーベクトルを、上記と同様に算出することができる。マークの伸び縮みに対応するビットシフトエラーに対応する９種類のエラーベクトルは、必ずしも同一になるとは限らないので、９種類のエラーベクトルの加算平均により、ビットシフトエラーに対するエラーベクトルＥＶ（１）を定義することとする。表１に示したデータ列の出現頻度は、各パタンでそれほど大きくは異ならないので、対応するエラーベクトルを平均することで、検出性能を見積もることは妥当であると考えられる。９種類のエラーベクトルの平均を求めた結果をまとめると、
ＥＶ（１）＝［１／３（Ｚ８＋Ｚ１５＋Ｚ１６−Ｚ７−Ｚ１３−Ｚ１４），１／３（Ｚ
１３＋２×Ｚ１４−Ｚ１１−２×Ｚ１２），Ｚ１２−Ｚ９，１／３（Ｚ１０＋２×Ｚ９−Ｚ３−２×Ｚ２），１／３（Ｚ２＋Ｚ３＋Ｚ６−Ｚ１−Ｚ４−Ｚ５）］    （１）
となる。【００３３】
スペースが伸び縮みする場合のエラーベクトルＥＶ（２）、２Ｔマークがシフトする場合のエラーベクトルＥＶ（３）、２Ｔスペースがシフトする場合のエラーベクトルＥＶ（４）、２Ｔマーク、２Ｔスペースがシフトする場合のエラーベクトルＥＶ（５）、２Ｔスペース、２Ｔマークがシフトする場合のエラーベクトルＥＶ（６）についても、上記と同様に、各々の９種類のエラーベクトル間の平均で求められる。すなわち、下記式２〜６により、ＥＶ（２）〜ＥＶ（６）が求まる。
ＥＶ（２）＝［１／３（Ｚ３＋Ｚ４＋Ｚ１０−Ｚ１−Ｚ２−Ｚ９），１／３（Ｚ６＋２×Ｚ５−Ｚ３−２×Ｚ４），Ｚ８−Ｚ５，１／３（Ｚ１３＋２×Ｚ１５−Ｚ７−２×Ｚ８），  １／３（Ｚ１２＋Ｚ１４＋Ｚ１６−Ｚ１１−Ｚ１３−Ｚ１５）］    （２）
ＥＶ（３）＝［１／３（Ｚ８＋Ｚ１５＋Ｚ１６−Ｚ７−Ｚ１３−Ｚ１４），１／３（Ｚ
１３＋２×Ｚ１４−Ｚ１１−２×Ｚ１２），Ｚ１２−Ｚ１０，Ｚ１０−Ｚ６，Ｚ６−Ｚ８，１／３（Ｚ７＋２×Ｚ８−Ｚ１３−２×Ｚ１５），１／３（Ｚ１１＋Ｚ１３＋Ｚ１５−Ｚ１２−Ｚ１４−Ｚ１６）］                  （３）
ＥＶ（４）＝［１／３（Ｚ３＋Ｚ４＋Ｚ１０−Ｚ１−Ｚ２−Ｚ９），１／３（Ｚ６＋２×Ｚ５−Ｚ３−２×Ｚ４），Ｚ７−Ｚ５，Ｚ１１−Ｚ７，Ｚ９−Ｚ１１，１／３（Ｚ３＋２×Ｚ２−Ｚ１０−２×Ｚ９），１／３（Ｚ１＋Ｚ４＋Ｚ５−Ｚ２−Ｚ３−Ｚ６）］
（４）
ＥＶ（５）＝［１／３（Ｚ８＋Ｚ１５＋Ｚ１６−Ｚ７−Ｚ１３−Ｚ１４），１／３（Ｚ
１３＋２×Ｚ１４−Ｚ１１−２×Ｚ１２），Ｚ１２−Ｚ１０，Ｚ１０−Ｚ６，Ｚ６−Ｚ７，Ｚ７−Ｚ１１，Ｚ１１−Ｚ９，１／３（Ｚ１０＋２×Ｚ９−Ｚ３−２×Ｚ２），１／３（Ｚ２＋Ｚ３＋Ｚ６−Ｚ１−Ｚ４−Ｚ５）］        （５）
ＥＶ（６）＝［１／３（Ｚ３＋Ｚ４＋Ｚ１０−Ｚ１−Ｚ２−Ｚ９），１／３（Ｚ６＋２×Ｚ５−Ｚ３−２×Ｚ４），Ｚ７−Ｚ５，Ｚ１１−Ｚ７，Ｚ１０−Ｚ１１，Ｚ６−Ｚ１０，Ｚ８−Ｚ６，１／３（Ｚ１３＋２×Ｚ１５−Ｚ７−２×Ｚ８），１／３（Ｚ１２＋Ｚ１４＋Ｚ１６−Ｚ１１−Ｚ１３−Ｚ１５）］          （６）
エラーベクトル算出器１８は、レベル平均値算出器１７により求められたＺ１〜Ｚ１６を、式１〜式６にあてはめ、６通りのＥＶ（１）〜ＥＶ（６）を算出する。表１のデータ列は、エラーベクトルＥＶ（１）〜ＥＶ（６）を、ブランチメトリックＺ１〜Ｚ１６に基づいて算出するための係数を定めるために使用される。【００３４】
ビタビ誤差算出器２０は、等化器１３の出力とレベル平均値算出器１７の出力との差で定義されるビタビ検出誤差を計算する。実効ノイズ算出器２１は、エラーベクトルとビタビ検出誤差とを用いて、６種類の誤りやすいエラーのそれぞれについて、実効ノイズ成分σ２を算出する。評価指標算出器１９は、エラーベクトルと実効ノイズ成分σ２とに基づいて、６種類の誤りやすいエラーのそれぞれについて、ＳＮＲを計算する。計算した６通りのＳＮＲのうちの最小の値を、信号品質を表す評価指標として定義する。ＳＮＲの算出には、ＳＮＲ＝｜ＥＶ｜４／｛４×Ｅ［（ｎ・ＥＶ）２］）｝を用いる。この式におけるＥＶはエラーベクトルであり、ｎは等化信号とブランチメトリック算出時の基準値との差で定義されるビタビ誤差である。【００３５】
以下、６通りのＳＮＲの計算について、説明する。まず、ビットシフトエラーに対応するＳＮＲについて説明する。ビットシフトエラーに対応するエラーベクトルＥＶ（１）を、ＥＶ（１）＝［ｅ１＿１，ｅ１＿２，ｅ１＿３，ｅ１＿４，ｅ１＿５］とする。式１より、
ｅ１＿１＝１／３（Ｚ８＋Ｚ１５＋Ｚ１６−Ｚ７−Ｚ１３−Ｚ１４）、
ｅ１＿２＝１／３（Ｚ１３＋２×Ｚ１４−Ｚ１１−２×Ｚ１２）、
ｅ１＿３＝１／３（Ｚ２＋Ｚ３＋Ｚ６−Ｚ１−Ｚ４−Ｚ５）、
ｅ１＿４＝Ｚ１２−Ｚ９、
ｅ１＿５＝１／３（Ｚ１０＋２×Ｚ９−Ｚ３−２×Ｚ２）である。
このＥＶ（１）を、ＳＮＲ＝｜ＥＶ｜４／（４×Ｅ［（ｎ・ＥＶ）２］）に代入して得られるＳＮＲをＳＮＲ（１）とすると、
【数１】
2009041598.tif 000005
【数２】
2009041598.tif 000006
であるので、ＳＮＲ（１）は、下記式７で表される。
【数３】
2009041598.tif 000007
式７において、ｎｉは時刻ｉにおけるビタビ誤差であり、Ｍは実効ノイズを算出するためのサンプル数である。Ｍが十分に大きければ、ＳＮＲは、ほぼＭに依存せず収束した値となる。Ｍは、例えば１００００以上の値にする。【００３６】
他の誤りやすいエラーについても、同様に、ＥＶ（２）〜ＥＶ（６）をＳＮＲの算出式に代入することで、ＳＮＲ（２）〜ＳＮＲ（６）を求めることができる。ＳＮＲ（２）〜ＳＮＲ（６）は、ＥＶ（２）〜ＥＶ（６）の各要素を、ＥＶ（ｉ）＝［ｅｉ＿１  ｅｉ＿2 ｅｉ＿３  ．．．］で表せば、下記式８〜１２で表すことができる。
【数４】
2009041598.tif 000008
【数５】
2009041598.tif 000009
【数６】
2009041598.tif 000010
【数７】
2009041598.tif 000011
【数８】
2009041598.tif 000012
評価指標算出器１９は、上記式７〜１２により、ＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）を算出し、
ＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）のうちの最小値を、信号品質指標とする。【００３７】
なお、本発明者らの検討により、ＳＮＲ（１）とＳＮＲ（２）とはほぼ近い値となること、及び、ＳＮＲ（５）とＳＮＲ（６）とはほぼ近い値となることが多いことが分かった。従って、評価指標算出器１９にて、６種類のＳＮＲを算出することは必ずしも必要ではなく、ＳＮＲ（１）及びＳＮＲ（２）の何れか一方、ＳＮＲ（３）、ＳＮＲ（４）、並びに、ＳＮＲ（５）及びＳＮＲ（６）の何れか一方を計算すればよい。つまり、ＳＮＲの計算は、少なくとも４通りの誤りやすいエラーについて行えばよい。【００３８】
ところで、式７〜式１２の分母は、
Σ（ｎｉｅｉ＿１＋ｎｉ＋１ｅｉ＿２＋ｎｉ＋２ｅｉ＿３＋．．．）２
となっている。この式を展開し、サンプル数が十分に大きい場合には、
Ｅ［ｎｉｎｉ＋ｍ］＝Ｅ［ｎｉ＋１ｎｉ＋１＋ｍ］＝Ｅ［ｎｉ＋ｋｎｉ＋ｋ＋ｍ］が（ｋ，ｍは任意の０以上の整数）成り立つことを利用し、自己相関Ｒｍを、
【数９】
2009041598.tif 000013
と定義すれば、式７〜式１２の分母はΣβｉＲｉの形で表現できる。従って、実効ノイズ
σ２は、
【数１０】
2009041598.tif 000014
で算出できる。実効ノイズ算出器２１は、このような計算を用いて、実効ノイズ成分σ２を算出してもよい。この場合、評価指標算出器１９におけるＳＮＲの算出式は、
【数１１】
2009041598.tif 000015
となる。【００３９】
以上、説明したように、上記実施形態の再生信号の品質評価方法では、本発明方法の第１の態様の基本構成である、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いられる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、互いに誤りやすい信号列を含む信号ペアの双方のパス間で、クロック周期ごとの状態に対応する基準値の差を求め、該基準値の差に基づく成分を有する第１のベクトルを生成し、基準値と等化再生信号との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、該求めたビタビ誤差の時系列データを要素とし、第１のベクトルと同じ成分数を有する第２のベクトルを生成し、第１のベクトルと第２のベクトルとの内積を求め、第１のベクトルの大きさを信号振幅として、該信号振幅と内積とに基づいて信号評価値を求め、該信号評価値により再生信号の信号品質を評価する構成を採用したことにより、通常のＰＲＭＬでは信号の再生が困難な高記録密度条件下あるいは非線型な再生波形に対して、情報記録媒体に記録された信号の品質を適切に評価することができるという効果を奏する。【００４０】
また、上記実施形態の再生信号の品質評価方法の変形例では、ビタビ検出におけるブランチメトリック算出に用いる一連の基準値を再生信号の出力分布に基づいて算出し、等化再生信号と対応する１つの前記基準値との差であるビタビ誤差をクロック周期ごとに求め、ビタビ誤差が信号品質に及ぼす実効ノイズ（σ２）を前記ビタビ誤差の自己相関の積和演算により算出する構成を採用することもでき、同様な効果を奏することができる。
上記実施形態の品質評価装置では、まず、レベル平均値算出器１７は、ビタビ検出器１４から出力される出力列を判別する。次いで、ブランチメトリックＺ１〜Ｚ１６のどの基準値が等化目標値であるかを判別し、ビタビ誤差算出器２０で、等化器１３の出力と等化目標値の等化器１３の出力との差をビタビ誤差（等化誤差）として算出する。その後、実効ノイズ算出器２１が、ＳＮＲの定義式に基づいて評価指標を算出する。情報再生装置は、評価指標が最大となる記録条件及び再生条件を採用する。【００４１】
以下、実施例について説明する。はじめに、実施例１について説明する。厚さ０．６ｍｍで、ピッチ０．４μｍ、深さ２５ｎｍの案内溝が形成されたポリカーボネート基板上に、相変化光ディスクを作成し、波長４０５ｎｍ、対物レンズのＮＡ＝０．６５の光ヘッドを用いて記録再生評価を行った。線速度５ｍ／ｓ、クロック周波数６４．８ＭＨｚで、（１−７）変調されたデータを記録し、ＰＲＭＬによる検出を行い、誤り率（ビットエラーレート：ｂＥＲ）の評価を行った。本記録条件では、ディスク上に形成される最短マークの長さは約１００ｎｍであり、光学的なカットオフと同等の非常に記録密度の高い条件である。【００４２】
等化のためのパーシャルレスポンス特性は（１，２，２，２，１）とし、等化再生信号のレベル平均値を、ブランチメトリック算出時の基準値としてビタビ検出を行った。下記表３に、ブランチメトリック算出時の基準値を示す。通常のＰＲ（１，２，２，２，１）に対するビタビ検出であれば、振幅が±１となるように規格化した場合、基準値は「−１，−０．７５，−０．５，−０．２５，０，０．２５，０．５，０．７５，１」の９通りとなる。本条件下での等化後レベル出力平均値（ブランチメトリック算出時の基準値Ｚ１〜Ｚ１６）は、表３に示すようになり、通常のＰＲＭＬにおける９通りの値とは異なる値となっている。
【表３】
2009041598.tif 000016
【００４３】
表４に、表２の基準値Ｚ１〜Ｚ１６を、式１〜６に代入して得られたエラーベクトルを示す。また、表４のエラーベクトルに基づいてビタビ誤差の自己相関に乗ずる係数、すなわち、式１３における係数βを算出すると、下記表５が得られる。
【表４】
2009041598.tif 000017
【表５】
2009041598.tif 000018
【００４４】
表６に、表４のエラーベクトルを式７〜式１２することで算出されたＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）を示す。なお、表５のβを、式１３に代入してＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）を求めても、同じ結果が得られる。
【表６】
2009041598.tif 000019
表６から、本実施例条件下での再生信号品質を表すＳＮＲは１７．３であることが分かる。一方、実際のｂＥＲは、４×１０−５であった。【００４５】
記録線速を４．８ｍ／ｓ〜５．１ｍ／ｓの間で変化させることで記録密度を変化させ、各条件下で、上記と同様にＳＮＲとｂＥＲを計測し、両者の関係を調べた。図２に、結果を示す。図２の横軸は各条件下におけるＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）の最小値を表し、縦軸は各条件下におけるｂＥＲを表している。図２を参照すると、評価指標算出器１９（図１）で算出される品質評価指標（ＳＮＲの最小値）とｂＥＲとは、非常に良く相関しており、信号品質評価指標として有効であることが確認できる。【００４６】
続いて、実施例２について説明する。実施例１では、前記実施形態の構成に従って、ブランチメトリック算出時の基準値を、等化再生出力から求めた。本実施例では、上記実施形態の変形例に従って、ブランチメトリック算出時の基準値を、等化前の再生信号から求める。この変形例の構成を、図３に示す。レベル平均値算出器１７の出力を用いて評価指標を算出するまでの流れは、図１と図３とで同じである。図３の構成の図１に示す構成との相違点は、レベル平均値算出器１７の入力が、等化器１３の出力からＰＬＬ回路１２の出力に変更されている点である。また、図１では、ＦＩＲフィルタ１６で、ビタビ検出器１４の出力データ列と所定のパーシャルレスポンス波形との畳み込み演算を行い、その結果の信号を等化目標信号としていた。これに対し、図３の構成では、レベル平均値算出器１７の出力を、等化目標として用いる。【００４７】
以下、実施例１で用いた線速５ｍ／ｓ条件における再生信号を、図３の構成で評価した結果について説明する。ＰＬＬ回路１２の出力から求めたブランチメトリック基準値は、表７の通りであった。
【表７】
2009041598.tif 000020
表７の基準値を、式１〜式６に代入してエラーベクトルを算出すると、表８の通りとなる。また、表８のエラーベクトルに基づいてビタビ誤差の自己相関に乗ずる係数、すなわち、式１３における係数βを算出すると、表９の通りとなる。
【表８】
2009041598.tif 000021
【表９】
2009041598.tif 000022
【００４８】
表１０に、表８のエラーベクトルを式７〜式１２することで算出されたＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）を示す。なお、表９のβを、式１３に代入してＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）を求めても、同じ結果が得られる。
【表１０】
2009041598.tif 000023
表１０から、本実施例条件下での再生信号品質を表すＳＮＲは２２．８であることが分かる。一方、実際のｂＥＲは、３×１０−６であった。【００４９】
記録線速を４．８ｍ／ｓ〜５．１ｍ／ｓの間で変化させることで記録密度を変化させ、
各条件下で、上記と同様にＳＮＲとｂＥＲを計測し、両者の関係を調べた。図４に、結果を示す。図４の横軸は各条件下におけるＳＮＲ（１）〜ＳＮＲ（６）の最小値を表し、縦軸は各条件下におけるｂＥＲを表している。また、図４には、実施例１の結果も併せて示した。図４を参照すると、ブランチメトリック算出時の基準値を、等化前の再生信号から算出した場合及び等化後の再生信号から算出した場合の双方において、評価指標算出器１９で算出される品質評価指標（ＳＮＲの最小値）とｂＥＲは非常に良く相関しており、信号品質評価指標として有効であることが確認できる。なお、図４において、ＳＮＲが最も良好な条件では誤りが検出されなかったので便宜上１０−７にデータを示してある。【００５０】
評価指標算出器１９にて算出された評価指標は、記録又は再生の種々の条件を最適化することに用いることができる。図５に、信号品質評価装置を含む情報記録再生装置の構成を示す。光ディスクからの再生信号は、Ａ／Ｄ変換器１１（図１又は図３）に入力される。評価指標算出器１９にて算出された評価指標は、記録・再生条件の調整を行うコントローラ３１に入力される。コントローラ３１は、光ディスクに対する記録又は光ディスクからの情報再生に際しては、入力される評価指標が最大となるように、光ヘッド３２における記録又は再生条件を制御する。【００５１】
コントローラ３１は、例えば、ＲＯＭに記録されたデータを再生に際しては、評価指標が最大となるように、光ヘッド３２におけるチルトを制御する。このようにすることで、誤り率が最小となる条件で、再生を行うことが可能となる。また、コントローラ３１は、書き換え型或いは追記型の光ディスクに記録を行う際には、記録ストラテジパラメータと評価指標との関係を調べ、評価指標が最大となるストラテジパラメータで記録を行う。このようにすることで、再生波形に非線型な歪みが生じる条件下であっても、誤り率が最小となる条件で、記録再生を行うことが可能となる。【００５２】
本発明を特別に示し且つ例示的な実施形態を参照して説明したが、本発明は、その実施形態及びその変形に限定されるものではない。当業者に明らかなように、本発明は、添付のクレームに規定される本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、種々の変更が可能である。【００５３】
本出願は、２００７年９月２６日出願に係る日本特許出願２００７−２４９６１４号を基礎とし且つその優先権を主張するものであり、引用によってその開示の内容の全てを本出願の明細書中に加入する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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