(57)【要約】【課題】ノイズの多いパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無い出力の推定器が提供される。【解決手段】推定器は回帰的に動作する。各々の繰返しにおいて、推定器は、直近に受信されたＮ個のノイズの多いチャネル出力のウインドウを処理して、すべての起こり得るチャネル出力レベルについての出力レベルメトリックスを比較し、最大事後確率でノイズの無い出力のレベルを選択する。【選択図】図１
2009032390.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パーシャルレスポンスチャネルの同期的にサンプリングされた出力を受信し、前記出力はノイズによってエラーを生じ、さらに、
パーシャルレスポンスチャネルの［ｉ］番目に受信された出力において処理する方法であって、
前記処理は、
（ａ）パーシャルレスポンスチャネルの直近からＮ個のノイズの多い出力のウインドウと、
（ｂ）パーシャルレスポンスチャネルの出力において起こり得る直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスのすべてと、
（ｃ）直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスの各々についての事前確率と、
（ｄ）推定対象の、ウインドウにおけるノイズの無いサンプリングされた出力のインデックスｊと、を用い、
数値のセットを決定し、前記数値の各々は、ノイズの多いチャネル出力のウインドウである場合における、ノイズの無いシーケンスの条件付き確率に関連し、さらに、
ウインドウ内の［ｊ］番目のサンプルにおける起こり得るノイズの無いサンプリングされた出力レベルの各々について、数値のサブセットを加算することにより、メトリックを決定し、
決定されたメトリックを比較して、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを見出し、
パーシャルレスポンスチャネルの［ｉ−Ｎ＋ｊ］番目のノイズの無い出力の推定値として、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを出力することによって行なわれる、方法。
【請求項２】
ノイズの多いサンプルｙ［ｉ−Ｎ＋１］，ｙ［ｉ−Ｎ＋２］，…，ｙ［ｉ］のウインドウと、事前シーケンス確率を有する起こり得るノイズの無いシーケンスｖ［１］，ｖ［２］，…，ｖ［Ｎ］とに関連付けられる数値は、累乗項と事前シーケンス確率との積に比例する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
累乗項は、分母項で割られた分子項に等しいべき乗にまで累乗される超越数ｅ（〜２．７１８２８１８２８４５９）である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分子項は、ｄと表わされる負の距離項であり、ノイズの多いシーケンス｛ｙ［ｉ−Ｎ＋１］，ｙ［ｉ−Ｎ＋２］，…，ｙ［ｉ］｝と起こり得るノイズの無いシーケンス｛ｖ［１］，ｖ［２］，…，ｖ［Ｎ］｝との間のユークリッド距離を反映して、
ｄ＝−｛（ｙ［ｉ−Ｎ＋１］−ｖ［１］）2＋（ｙ［ｉ−Ｎ＋２］−ｖ［２］）2＋…＋（ｙ［ｉ］−ｖ［Ｎ］）2｝
の形で表される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記分母項は、推定されたノイズ分散の２倍である、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
［ｊ］番目のノイズの無いサンプル値ｗ［ｊ］についてのメトリックは、［ｊ］番目のノイズの無いサンプル値がｗ［ｊ］に等しいという特性を有する起こり得る固有のノイズの無いシーケンスの各々についての量を加算することによって決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
パーシャルレスポンスチャネルは、拡張されたクラスＩＶパーシャルレスポンス（ＥＰＲ４）チャネルである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
パーシャルレスポンスチャネルの同期的にサンプリングされた出力を受信し、前記出力はノイズによってエラーを生じ、さらに、
パーシャルレスポンスチャネルの［ｉ］番目に受信された出力において処理する方法であって、
前記処理は、
（ａ）パーシャルレスポンスチャネルの直近からＮ個のノイズの多い出力のウインドウと、
（ｂ）パーシャルレスポンスチャネルの出力において起こり得る直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスのすべてと、
（ｃ）直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスの各々についての事前確率と、
（ｄ）推定対象の、ウインドウにおけるノイズの無いサンプリングされた出力のインデックスｊと、を用い、
数値のセットを決定し、前記数値の各々は、ノイズの多いチャネル出力のウインドウである場合における、ノイズの無いシーケンスの条件付き確率に関連し、さらに、
ウインドウ内の［ｊ］番目のサンプルにおける起こり得るノイズの無いサンプリングされた出力レベルの各々について、数値のサブセットを加算することによってサブメトリックを決定し、
決定されたサブメトリックを処理して、しきい値のセットを決定し、
チャネルの［ｉ−Ｎ＋ｊ］番目のノイズの多い出力を決定されたしきい値と比較し、
比較出力を論理的に組合せて、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを決定し、
パーシャルレスポンスチャネルの［ｉ−Ｎ＋ｊ］番目のノイズの無い出力の推定値として、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを出力することによって行なわれる、方法。
【請求項９】
ノイズの多いサンプルｙ［ｉ−Ｎ＋１］，ｙ［ｉ−Ｎ＋２］，…，ｙ［ｉ］のウインドウと、事前シーケンス確率を有する起こり得るノイズの無いシーケンスｖ［１］，ｖ［２］，…，ｖ［Ｎ］とに関連付けられる数値は、累乗項と事前シーケンス確率との積に比例する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
累乗項は、分母項で割られた分子項に等しいべき乗にまで累乗される超越数ｅ（〜２．７１８２８１８２８４５９）である、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
分子項は、ｄと表わされる負の距離項と、ｅと表わされる二乗項との合計に等しく、
ｄ＝−｛（ｙ［ｉ−Ｎ＋１］−ｖ［１］）2＋（ｙ［ｉ−Ｎ＋２］−ｖ［２］）2＋…＋（ｙ［ｉ］−ｖ［１］）2｝、および
ｅ＝（ｙ［ｉ−Ｎ＋ｊ］−ｖ［ｊ］2の形で表される、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
分母項は推定されたノイズ分散の２倍である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
［ｊ］番目のノイズの無いサンプル値ｗ［ｊ］についてのサブメトリックは、［ｊ］番目のノイズの無いサンプル値がｗ［ｊ］に等しいという特性を有する起こり得る固有のノイズの無いシーケンスの各々についての量を加算することによって決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
ノイズの無い出力のレベルＬについてのサブメトリックをＳＭ［Ｌ］と表わし、次の出力レベルＬ＋１についてのサブメトリックをＳＭ［Ｌ＋１］と示し、推定されたノイズ分散をｖと表わし、レベルＬとＬ＋１との間のしきい値は、
ｖ*ｌｎ｛ＳＭ［Ｌ］−ＳＭ［Ｌ＋１］｝＋Ｌ＋１／２
であり、ここで、ｌｎ｛ｘ｝は、ｘの底をｅとする対数または自然対数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
レベルＬとＬ＋１との間の第１のしきい値と、レベルＬ＋１とＬ＋２との間の第２のしきい値との比較の結果により、第１のしきい値が第２のしきい値よりも大きい場合の検出エラーが決定される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ノイズの多いパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無い出力を連続的に推定するための装置であって、
パーシャルレスポンスチャネルのノイズの多い出力を格納するよう動作するメモリと、
論理回路とを含み、前記論理回路は、
メモリにアクセスして、ノイズの多いチャネル出力の直近からＮ個のサンプルを取得し、
パーシャルレスポンスチャネルの直近からＮ個のノイズの無い出力の起こり得るシーケンスのすべてのセットと、このような起こり得るシーケンスの各々の事前確率とを用い、
回路構成を用いることにより、パーシャルレスポンスチャネルのＮ個の最新のノイズの無い出力のすべての起こり得るシーケンスのセットを処理するよう動作し、前記回路構成は、
このような起こり得るすべてのシーケンスのセットの各要素に関連付けるようシーケンスメトリックを決定し、
起こり得るノイズの無いサンプルレベルの各々に関連付けるようレベルメトリックを合計ユニットで決定して、直近からＮ個のノイズの無い出力サンプルのウインドウ内の選択サンプルにおける前記レベルを呈する各シーケンスについて、決定されたシーケンスメトリックスを加算し、
前記レベルメトリックスを比較し、
前記レベルメトリックスのセットにおける最大のレベルメトリックを決定するよう動作し、さらに、前記論理回路は、
前記最大のレベルメトリックに関連付けられるレベルに等しい直近からＮ個のサンプルのウインドウにおける選択サンプルについての推定値を出力するよう動作する、装置。
【請求項１７】
加算器ユニット、累乗器ユニットおよび乗算器ユニットの直列のカスケード接続を含む回路と、
前記回路の入力および乗算定数を変更して複数のシーケンスメトリックスを連続的に決定するための回路とをさらに含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
ノイズの多いパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無い出力を連続的に推定するための装置であって、
パーシャルレスポンスチャネルのノイズの多い出力を格納するよう動作するメモリと、
論理回路とを含み、前記論理回路は、
ノイズの多いチャネル出力の直近からＮ個のサンプルのウインドウにアクセスするよう動作し、ここで、Ｎは１よりも大きく、前記論理回路はさらに、
（ａ）パーシャルレスポンスチャネルの出力において起こり得る直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスのすべてと、
（ｂ）直近からＮ個のノイズの無い出力の固有のシーケンスの各々の事前確率と、
（ｃ）推定対象の、ウインドウにおけるノイズの無いサンプリングされた出力のインデックスｊとを用い、
数値のセットを決定するよう動作し、前記数値の各々は、ノイズの多いチャネル出力のウインドウである場合において、ノイズの無いシーケンスの条件付き確率に関連し、前記論理回路はさらに、
ウインドウ内の［ｊ］番目のサンプルにおける起こり得るノイズの無いサンプリングされた出力レベルの各々について、数値のサブセットを加算することによりサブメトリックを決定し、
決定されたサブメトリックを処理して、しきい値のセットを決定し、
チャネルの［ｉ−Ｎ＋ｊ］番目のノイズの多い出力を決定されたしきい値と比較し、
比較出力を論理的に組合せて、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを決定し、
パーシャルレスポンスチャネルの［ｉ−Ｎ＋ｊ］番目のノイズの無い出力の推定値として、最大の条件付き確率でノイズの無い出力のレベルを出力するよう動作する、装置。
【請求項１９】
パーシャルレスポンスチャネルは、拡張されたクラスＩＶパーシャルレスポンス（ＥＰＲ４）チャネルである、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
加算器ユニット、累乗器ユニットおよび乗算器のカスケード接続を含む回路と、
前記回路の入力および乗算定数を変更して複数のシーケンスサブメトリックスを連続的に決定するための回路とをさらに含む、請求項１８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野
この開示は、概して、符号間干渉のあるノイズの多い通信チャネルの検出に関し、より特定的には、ノイズがある状態でノイズの無いチャネル出力を推定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
背景
磁気記憶チャネルなどの時間拡散型通信チャネルにおいては、ノイズがない状態で同期的にサンプリングされた場合に、限られたスパンにわたって非ゼロの整数値サンプルを提供する等化されたチャネル応答を与えるようチャネルをフィルタリングすることが有利となる。等化された応答のスパンが単一の入力に応じた２つ以上の符号期間である場合、連続した入力の応答が互いに干渉し合う。等化されたチャネルは、文献においてパーシャルレスポンスチャネル（partial response channel）と称されている。パーシャルレスポンスチャネルモデル、たとえば、ダイコード（dicode）パーシャルレスポンスチャネル、クラスＩＶパーシャルレスポンス（ＰＲ４）チャネル、または拡張されたクラスＩＶパーシャルレスポンス（ＥＰＲ４）チャネルは、特に磁気記録に関連している。
【０００３】
パーシャルレスポンスチャネルの出力が同期的にサンプリングされる場合、所与のチャネル入力に対する応答は現在の入力と先行のチャネル入力とに依存し、その非ゼロ応答は等化されたチャネルの干渉スパン内にある。各々の出力サンプルは、しばしばガウス型と見なされる付加的なノイズによってエラーを生じる。
【０００４】
以下に説明する目的で、｛ｕ0，ｕ1，ｕ2，…｝などの符号のシーケンスを対応するシーケンスのＤ−変換に関連付けると都合がよい。
【０００５】
【数１】
2009032390.tif 000003
【０００６】
ここで、ｕiはシーケンスにおけるｉ番目の符号であり、Ｄは単位遅延演算子である。
図１は、磁気記録チャネルのための典型的なパーシャルレスポンス受信機を示す略図である。バイナリユーザ入力Ｕ（Ｄ）のシーケンスは、時間領域ディジット応答ｈ（ｔ）による磁気チャネル１００への入力である。チャネルの出力は、広帯域で付加的なノイズによってエラーを生じる。アナログローパスフィルタ１０１は、受信された信号を帯域制限してサンプラ１０２におけるエイリアシングを防止する。当該サンプラはアナログ−デジタルコンバータであり得るか、または、代替的には、アナログのサンプルホールド回路であり得る。サンプルのストリームは、典型的には有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである等化器１０３に入る。任意には、等化器１０３は、チャネル応答を精緻にするよう適応し得る。
【０００７】
ゲイン、等化、タイミングが完璧でありノイズのない理想的なシステムにおいては、１０４の組合された応答は、所望のシステムパーシャルレスポンス多項式Ｐ（Ｄ）となる。理想的なノイズの無いパーシャルレスポンスチャネルの出力は、Ｘ（Ｄ）＝Ｕ（Ｄ）Ｐ（
Ｄ）により与えられる。Ｐ（Ｄ）＝（１−Ｄ）（１＋Ｄ）Rの形のパーシャルレスポンス多項式は、一般に磁気記録システムにおいて用いられる。ここで、Ｒは非負整数である。Ｒ＝０であれば、Ｐ（Ｄ）＝１−Ｄとなり、システムはダイコードパーシャルレスポンスチャネルとして公知である。ＰＲ４システムの場合、Ｒ＝１であり、パーシャルレスポンス多項式はＰ（Ｄ）＝１−Ｄ2となり、ＥＰＲ４の場合、Ｒ＝２であり、Ｐ（Ｄ）＝１＋Ｄ−Ｄ2−Ｄ3となる。
【０００８】
実際のシステムにおいては、パーシャルレスポンスチャネルの出力はＹ（Ｄ）＝Ｘ（Ｄ）＋Ｅ（Ｄ）であり、この場合、システムのｉ番目の出力において見られるさまざまなチャネルの不備は誤差項ｅiにまとめられる。チャネルの不備が当該システムのビットレートに比べてゆっくりと変化する条件に起因すると想定して、Ｋ個のサンプルのうち直近に観察されたスパンにわたる平均的なチャネル品質が監視され得る。チャネル品質を監視するこのような一方法により、図２に図示のとおり、移動平均推定器におけるＫ個のサンプルのスパンにわたる平均的な誤差分散の推定値が得られる。
【０００９】
図１の典型的な受信機においては、サンプリングエラーは判断指向型の制御ループにより最小限にされ、当該制御ループは、チャネル振幅における変動、サンプリングにおけるタイミング位相誤差、および誤調整された等化器に合わせて調整を行なう。特に、タイミング復元ループの性能が重要となる。これらの制御ループの達成可能な適応レートはループ遅延に非常に依存しており、制御ループの安定性を維持するために適応レートを低下させて長期にわたる遅延をもたらさなければならない。
【００１０】
この開示は、検出器におけるパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無い応答を推定する方法に関する。パーシャルレスポンスチャネルについてのさまざまな先行技術の検出方法は文献において公知である。制御ループのためのノイズの無いチャネル出力シーケンスの典型的な先行技術の検出器にはスライサがあり、これは、チャネルの予想される整数値出力に依拠している。たとえば、ダイコードチャネルは、ノイズがない場合、−１、０および＋１のノイズの無いチャネル出力を生成する。たとえば、サンプリングされたチャネル出力を−０．５および０．５の設定されたしきい値と比較することにより、スライサは、起こり得るすべてのノイズの無いチャネル出力のセットにおける最近傍のチャネル出力のサンプルごとの推定値を生成することができる。当該スライサはパーシャルレスポンスチャネルを単にマルチレベルの通信システムとみなし、ｉ番目の検出器判断は、ｉ番目のノイズの多いチャネル出力の観察のみに基づいている。
【００１１】
別の先行技術の検出器はビタビ（Viterbi）検出器として公知であり、マルチステートの検出器を用いて最尤系列推定を実行し、この場合、各々の状態は干渉し合うチャネル入力の起こり得る組合せを表わしている。ビタビ検出器のゲインを十分に達成するために、ビタビ検出器の最終判断は、典型的には、チャネルの干渉スパンの数倍の遅延を招く。スライサベースの検出器は、パーシャルレスポンスチャネルの特性によって課されるシステムのノイズの無い出力のシーケンスに関する制約を無視し、このシーケンス情報を用いるビタビ検出器などの検出器よりも高い推定エラーレートを有する傾向がある。
【００１２】
判断指向型の制御ループは、典型的には、チャネルのノイズの無い応答の推定値を用いて、ゲインエラー、タイミングエラーおよび等化エラーを推定する。スライサベースの検出器は、何度も誤って推定してしまうと、判断指向型の制御ループにおけるチャネルの調整に用いられる推定値をさらにエラーを生じさせてしまう。スライサベースの検出エラーレートが高いノイズの多い環境においては、タイミング復元が損なわれて、致命的なエラーを招く可能性がある。
【００１３】
ビタビ検出器はノイズに対する耐性が改善されているが、ビタビ検出器の２つの顕著な
特徴のせいで、判断指向型の制御ループにおける検出器としては代表的なものではなくなってしまう。第１に、ビタビ検出器は典型的には判断遅延が長くなる。ビタビ検出器の固有の長期の遅延により、判断指向型の制御ループの適応性能が低下する。第２に、ビタビ検出器において誤った一時的な判断がなされると、状態メトリックスの内部フィードバックにより、複数の推定誤差のバーストを含む最終判断がなされることとなる。ビタビ検出器の決定がバースト的に誤っている場合、これらのバーストが受信機の制御をさらに損なうおそれがある。
【００１４】
以上のことを考慮すると、遅延が適度であり、ノイズに対する耐性が改善されており、誤差伝搬が制限されている判断指向型の制御ループにおけるパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無い出力のための一般的な推定方法が当該技術において必要とされる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１５】
概要
この発明は、符号間干渉のあるノイズの多いパーシャルレスポンスチャネルのノイズの無いチャネル出力を推定することを目的とした方法、装置およびシステムを提供する。各々の回帰の際に、Ｎ個の最新の連続したサンプリングされたチャネル出力のスライディング・ウインドウ（sliding window）と、ノイズパワーの推定値とが、当該ウインドウ内のノイズの無いサンプルのうちの１つを推定するよう処理される。この場合、Ｎは、チャネルの符号間干渉の少なくとも２つの符号にまたがっている。
【００１６】
添付の図面の参照された図に実施例を示す。この明細書中に開示される実施例および図は、限定ではなく例示的なものとみなされることが意図される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
実施例の詳細な説明
以下の実施例およびその局面は、範囲を限定するものではなく、説明および例示することを意図したシステム、装置および方法に関連付けて説明および例示される。さまざまな実施例においては、上述の問題のうちの１つ以上が低減または解消される。上述の局面および実施例に加えて、さらなる局面および実施例が、添付の図面を参照し以下の説明を検討することによって明らかになるだろう。
【００１８】
この開示の「ウインドウ化された（windowed）レベル検出器」は、パーシャルレスポンスチャネルのノイズの多い出力を観察することによってノイズの無い出力のレベルを推定するための最大事後（ＭＡＰ：maximal a posterioiri）決定則をほぼ実現する。当該決定則は、文献においてベイズ規則（Bayes' Rule）として公知である仮説検定アルゴリズムに基づいている。ベイズ規則の概略的な説明については、カール・Ｗ・ヘルストローム（Carl W. Helstrom）による「エンジニアのための確率および確率過程（Probability and Stochastic Processes for Engineers）」（ＩＳＢＮ０−０２−３５３５６０−１、マクミラン出版社（Macmillan Publishing Company）、ニューヨーク（New York）、１９８４年、５０〜５１頁）を参照されたい。
【００１９】
検出器は、チャネルの出力を調べるために長さＮのスライディング・ウインドウを用いる。より具体的には、検出器アルゴリズムのｉ番目の回帰中に、検出器出力は、パーシャルレスポンスチャネル出力における最新のＮ個のノイズの多いサンプル｛ｙi-N+1，ｙi-N+2，…，ｙi｝を用いて計算される。
【００２０】
検出器の決定則は、パーシャルレスポンスチャネルの起こり得るノイズの無い出力サブシーケンスについての予め定められた情報と、このようなノイズの無い出力サブシーケン
スの各々がチャネルの出力において生じる事前確率とを用いる。検出器の１回の回帰においては、検出器が、長さＮの起こり得るノイズの無い出力サブシーケンスの各々を数値に関連付ける。上記数値は起こり得るサブシーケンスの事後確率に関連しており、さまざまな数値を組合せて出力レベル確率を見出す。最も確率の高いノイズの無い出力のレベルは検出器の出力推定値であり、
【００２１】
【数２】
2009032390.tif 000004
【００２２】
と表わされる。ここでは、ｉ−Ｎ＜ｊ＜ｉ＋１となる。
検出器は同様にして次の回帰に進み、サンプル｛ｙi-N+2，ｙi-N+3，…，ｙi+1｝のウインドウに基づいた確率を比較し、最も起こり得るノイズの無い信号のレベルを選択し、ｘj+1の推定値
【００２３】
【数３】
2009032390.tif 000005
【００２４】
を出力する。
回帰（ｉ＋１）中のこの実施例の出力推定値が回帰ｉ中の検出器の推定値からのフィードバックに依存しないことに留意されたい。ウインドウ化されたレベル検出器の利点は、非常にノイズの多いサンプルの影響が検出器の多くてもＮ個の判断に限られることである。
【００２５】
信号レベル確率を決定するために、この発明は全確率の原理に依拠している。ヘルストロームによる「エンジニアのための確率および確率過程」（ＩＳＢＮ０−０２−３５３５６０−１、マクミラン出版社、ニューヨーク、１９８４年、２５〜２６頁）を参照されたい。パーシャルレスポンスチャネルの出力において、長さＮを有する合計でＭ個の別個の起こり得るノイズの無い出力サブシーケンスがあると仮定すると、Ｓ1、Ｓ2、…ＳMと表わされる。伝送されたノイズの無い出力サブシーケンスがＳiである事象をＥiとする。Ｍ個のシーケンスのいずれか１つが現在のウインドウのために伝送される事象をサンプル空間Ωとする。事象｛Ｅi｝はサンプル空間を区分する。全確率の定理により、任意の事象Ｆの場合、
【００２６】
【数４】
2009032390.tif 000006
【００２７】
となり、ここで、Ｐｒ［Ｅ］は事象Ｅの確率を表わし、Ｐｒ［Ｆ｜Ｅ］は、事象Ｅの場合、事象Ｆの条件付き確率を表わす。
【００２８】
伝送されたノイズの無いシーケンスがｊ番目のノイズの無いサンプルにおけるノイズの無い出力のレベルＬを取る事象をＦLとする。項Ｐｒ［Ｅi］Ｐｒ［ＦL｜Ｅi］は、以下に説明するように、ノイズの無い入力がシーケンスＳiであるとすれば、ノイズの多いサンプルのウインドウを観察する事後確率を表わす。推定された出力レベルＬは、全確率が最
大となる出力レベルである。
【００２９】
【数５】
2009032390.tif 000007
【００３０】
サブシーケンスの事後確率が、以下のとおり、検出器において規定および概算され得る。
【００３１】
【数６】
2009032390.tif 000008
【００３２】
は、起こり得るＮのサンプルノイズの無い出力サブシーケンス
【００３３】
【数７】
2009032390.tif 000009
【００３４】
の事前確率を表わすものとする。
【００３５】
【数８】
2009032390.tif 000010
【００３６】
の条件下では、ランダムなチャネル出力のＮ−変量同時確率密度関数が、
【００３７】
【数９】
2009032390.tif 000011
【００３８】
と表わされる。
ノイズの多いサンプルの特定のセット
【００３９】
【数１０】
2009032390.tif 000012
【００４０】
を観察する条件付き確率は、当該条件下では、
【００４１】
【数１１】
2009032390.tif 000013
【００４２】
と表わされる。
条件付き確率は、各々の観察されたノイズの多いサンプルの適切な量子化レベルスパンにわたる条件付き確率密度関数のＮ次元集積化を実行することにより分析的に得られる。
【００４３】
【数１２】
2009032390.tif 000014
【００４４】
当該条件下での事後確率は、事前サブシーケンス確率と条件付き確率との積として規定される。
【００４５】
【数１３】
2009032390.tif 000015
【００４６】
この発明の実現方法は、ダイコードチャネルのためのウインドウ化されたレベル検出器の２つの実施例と、ＥＰＲ４チャネルについての実施例とで説明される。この開示のダイコードチャネルについての例示的なウインドウ化されたレベル検出器は、ｉ番目の回帰における直近に観察されたものから３つのサンプルのスライディング・ウインドウを利用する。
【００４７】
【数１４】
2009032390.tif 000016
【００４８】
一般に、スライディング・ウインドウは、より多数のサンプル、たとえば直近に観察された５つのサンプルなどにわたっていてもよく、スライディング・ウインドウにおける観察されたものからサンプルのすべてまたはサブセットに基づいて決定がなされてもよい。
【００４９】
ダイコードチャネルは、３つの起こり得るノイズの無いサンプル値｛−１，０，１｝が存在するという特性を有する。ダイコードチャネルのノイズの無い出力は、ｘiおよびｘi-1がともに非ゼロであれば、ｘi＝−ｘi-1になるというさらなる特性を有する。この特性のために、検出器は、長さが３である１５個の起こり得る出力サブシーケンスを考慮に入れるだけでよい。以下のリストにおいては、サブシーケンスは、中央のノイズの無いサンプル値に従ってグループ化される。仮定Ｈ1では、中央のサンプル値は−１であり、仮定Ｈ2では、中央のサンプル値は０であり、仮定Ｈ3では、中央のサンプル値は１である。この例においては、第１のグループは、ノイズの無い中央サンプル値が−１である４つのサブシーケンスからなり、７つのシーケンスの第２のグループにおける各々が有するノイズの無い中央サンプル値は０であり、４つのサブシーケンスの第３のグループにおける各々が有する中央のノイズの無いサンプル値は１である。各々のサブシーケンスには、以下に説明されるように、仮定番号、サブシーケンス番号、３つのノイズの無いサンプル値のセット、および事前確率が割当てられる。
【００５０】
【表１】
2009032390.tif 000017
【００５１】
ウインドウ化されたレベル検出器は、ノイズの無い出力シーケンス確率についての予め定められた情報を用いる。符号化されたシステムにおいては、受信機は、送信機のシーケンス確率についての情報を有すると想定されている。この例においては、ランダムな入力が想定される。入力がランダムであるダイコードシステムのさらなる特性は、ノイズの無いオールゼロ（all-zero）の出力サブシーケンス｛０，０，０｝の平均確率が８分の１となり、他のノイズの無い出力サブシーケンスの各々が有する平均確率が１６分の１となることである。
【００５２】
当該システムのノイズの多い出力は、確率分布が予測可能であるランダム変数であると想定される。最も一般的に想定される確率分布は、図１におけるノイズｎ（ｔ）を付加的な白色ガウス雑音とすることである。通信システムにおける主なノイズ成分がレイリー（Rayleigh）フェージングなどのガウス雑音以外の要因に起因するものであれば、主なノイズ源にとってより適した異なる確率密度関数が用いられてもよい。
【００５３】
補正されないガウス雑音を｛ｘi-2，ｘi-1，ｘi｝＝｛ｖ1，ｖ2，ｖ3｝という条件で想定すると、観察された３つのランダム出力の同時条件付き確率密度関数は、３変量ガウス確率密度関数、
【００５４】
【数１５】
2009032390.tif 000018
【００５５】
となる。σ2はランダム出力の分散である。カール・Ｗ・ヘルストロームによる「エンジニアのための確率および確率過程」（ＩＳＢＮ０−０２−３５３５６０−１、マクミラン出版社、ニューヨーク、１９８４年、２０８〜２０９頁）を参照されたい。
【００５６】
事後確率の計算は、確率Ｐｒ［ｙi-2，ｙi-1，ｙi｜Ｈv］が、
【００５７】
【数１６】
2009032390.tif 000019
【００５８】
に比例するほど十分に量子化スパンが小さいという付加的仮定によって簡略化される。ここで、ｃは、実現例を簡略化するために選択され得る比例定数である。
【００５９】
｛ｘi-2，ｘi-1，ｘi｝＝｛ｖ1，ｖ2，ｖ3｝という条件と想定して、ノイズの多い出力サブシーケンスの事後確率に比例したメトリックをＭvと表わす。メトリックＭvは、
【００６０】
【数１７】
2009032390.tif 000020
【００６１】
によって与えられる。ここで、ｃは比例定数である。パーシャルレスポンス受信機においては、図２に示されるような移動平均推定器を用いて、Ｍvの計算時に分散σ2の推定値を与えることができる。代替的には、推定または測定されたシステム性能に基づいた分散の固定された推定値を用いてもよい。
【００６２】
上述のリストにおけるシーケンス番号１０についてのメトリックは、たとえば、起こり得るシーケンス、
【００６３】
【数１８】
2009032390.tif 000021
【００６４】
に基づいた条件付き確率に比例しており、これは、
【００６５】
【数１９】
2009032390.tif 000022
【００６６】
によって与えられる。
事後仮定確率は、適切な事後サブシーケンス確率を合計することによって見出される。この例においては、
【００６７】
【数２０】
2009032390.tif 000023
【００６８】
となる。第１の実施例においては、検出器は、これらの事後確率を計算し、これらを比較して最大事後確率を見つける。検出器は、最大事後確率で、仮定についての中央サンプル値を出力する。
【００６９】
図３は、ダイコードチャネルのためのウインドウ化されたレベル検出器の例についてのブランチメトリック生成器（ＢＭＧ）の図を示す。ブランチメトリック生成器のｉ番目の動作中に、ノイズの多いサンプルｙiが３つの「ブランチ」ユニット３０１〜３０３に入る。Ｂ（ｘ，ｙ）と表わされるブランチユニットの出力は、
Ｂ（ｘ，ｙ）＝−（ｘ−ｙ）2
によって与えられる。
【００７０】
例としてのブランチユニット出力は、
Ｂ（１，ｙi）＝−（１−ｙi）2＝２ｙi−１−ｙi2であり、
これは、ＢＭＧの出力番号１において生成される。
【００７１】
ＢＭＧはまた、３つのブランチユニットの出力を遅延させるための、同期的にクロックされたレジスタ３０４〜３０６および３０７〜３０９の２つのセットを含む。レジスタ３０４〜３０６の出力は、それぞれ、Ｂ（１，ｙi-1）、Ｂ（０，ｙi-1）およびＢ（−１，ｙi-1）であり、レジスタ３０７〜３０９の出力は、それぞれ、Ｂ（１，ｙi-2）、Ｂ（０，ｙi-2）およびＢ（−１，ｙi-2）である。
【００７２】
図４は、Ｐｒ［Ｈ1］と示される仮定Ｈ1の確率と、Ｐｒ［Ｈ3］と示される仮定Ｈ3の確率とに比例した出力を生成するためのメトリック生成器の２つの例を示す概略図である。図４の入力は、図３のＢＭＧの９つの出力、および、σ2と示されるノイズ分散である。たとえば、表１におけるシーケンス番号３についてのメトリックは、
【００７３】
【数２１】
2009032390.tif 000024
【００７４】
に基づいた条件付き事後確率である。ＢＭＧの対応する３つのブランチ出力、Ｂ（１，ｙi-2）、Ｂ（−１，ｙi-1）、Ｂ（１，ｙi）は、図４の加算器４０２において合計される番号付けされたＢＭＧ出力７、６および２である。図４の累乗器ユニット４０６は、加
算器４０２の出力を２倍のノイズ分散で除算し、その結果を累乗して、Ｍ3に比例した出力を生成する。Ｍ1、Ｍ2およびＭ4に比例し、中央のノイズの無いサンプル値が−１であるシーケンスについての他のメトリックスが、累乗器ユニット４０５、４０７および４０８から出力される。４つのメトリックスを加算器４０９において合計して、中央のノイズの無いサンプル値が−１である確率に比例した出力１０を生成する。
【００７５】
同様に、累乗器ユニット４１４〜４１７の出力において生成される４つのメトリックスＭ12、Ｍ13、Ｍ14およびＭ15を加算器４１８において合計して、中央のノイズの無いサンプル値が１である確率に比例した出力１１を生成する。
【００７６】
図５は、仮定Ｈ0の確率Ｐｒ［Ｈ0］に比例した出力を生成するための例示的なメトリック生成器の概略図である。表１は、５から１１の番号が付された７つのシーケンスをリスト表示しており、ここで、中央のノイズの無いサンプル値は０に等しい。たとえば、表１におけるシーケンス番号６についてのメトリックは、
【００７７】
【数２２】
2009032390.tif 000025
【００７８】
に基づいた条件付き事後確率である。ＢＭＧの対応する３つのブランチ出力Ｂ（−１，ｙi-2）、Ｂ（０，ｙi-1）、Ｂ（１，ｙi）は、図５の加算器５０２において合計される番号付きのＢＭＧ出力９、５および１である。累乗器ユニット５０９は、加算器５０２の出力を２倍のノイズ分散で除算し、この結果を累乗して、Ｍ6に比例した出力を生成する。同様のカスケード接続された加算器−累乗器ユニットは、５０８、５１０、５１２、５１３および５１４の出力においてＭ5、Ｍ7、Ｍ9、Ｍ10およびＭ11を算出する。
【００７９】
図５において、表１におけるシーケンス番号８についてのメトリックは、たとえば、
【００８０】
【数２３】
2009032390.tif 000026
【００８１】
に基づいた条件付き事後確率である。ＢＭＧの対応する３つのブランチ出力Ｂ（０，ｙi-2）、Ｂ（０，ｙi-1）、Ｂ（０，ｙi）は、加算器５０４において合計される番号付きのＢＭＧ出力８、５および２である。累乗器ユニット５１１は、加算器５０４の出力を２倍のノイズ分散で除算し、この結果を累乗して、２分の１のＭ0に比例する出力を生成する。スケーリングユニット５１５は、表１の結果におけるサブシーケンス確率の割合になるよう５１１の出力を２倍にして、Ｍ0に比例した出力を生成する。
【００８２】
図５の７つのメトリックスを加算器５１６において合計して、中央のノイズの無いサンプル値が０である確率に比例した出力１２を生成する。
【００８３】
図６はダイコードチャネルのためのウインドウ化されたレベル検出器の例についての判断ユニットの例である。図４および図５のメトリック生成器の出力は、比較器６０１〜６０３において比較される。比較器ユニットの出力は、Ａと表記された入力がＢと表記された入力よりも大きい場合、論理１となる。比較器の出力は、論理否定（ＮＯＴ）ゲート６０４〜６０６および論理ＡＮＤゲート６０７〜６０９において組合される。ＡＮＤゲート６０７の出力は、中央のノイズの無いサンプル値の推定値が−１であれば論理１となり、
そうでなければ論理０となる。ＡＮＤゲート６０８の出力は、中央のノイズの無いサンプル値の推定値が１であれば論理１となり、そうでなければ論理０となる。ＡＮＤゲート６０９の出力は、中央のノイズの無いサンプル値の推定値が０であれば論理１となり、そうでなければ論理０となる。
【００８４】
概して、パーシャルレスポンスチャネルについてのウインドウ化されたレベル検出器の例は、
ａ．パーシャルレスポンスチャネルの長さＮについての各々の起こり得るノイズの無い出力サブシーケンスを予め決定し、その各々を既知の事前確率に関連付け、
ｂ．起こり得る出力サブシーケンスと想定して、チャネル出力の確率分布の推定値を用いて、チャネルの直近のＮ個の出力に基づいて各々の起こり得るサブシーケンスの事後確率に比例した数値を算出し、
ｃ．（ｂ）において算出された数値のサブセットを合計して、各々の中央のノイズの無いチャネル出力レベルの事後確率に比例した数値を算出し、
ｄ．（ｃ）において算出された数値を比較して、最大事後確率で中央のノイズの無いチャネル出力レベルを決定し、
ｅ．推定値として最大事後確率で中央のノイズの無いチャネル出力レベルを出力する。
【００８５】
パーシャルレスポンス検出のためにこの発明を実現するための代替的な手段を説明する。代替的な手段においては、メトリック比較方程式を処理して、推定すべき特定のサンプルについての比較結果を分離する。検出器の決定は、ウインドウにおける周囲のノイズの多いサンプルの関数として算出されるしきい値と特定のサンプルとを比較することによってなされる。上述の検出装置は、ウインドウ化された移動しきい値検出器（ＷＴＤ）と称される。
【００８６】
具体的には、ウインドウ化されたレベル検出器決定則について考察する。ｉ番目の回帰において、検出器は、
【００８７】
【数２４】
2009032390.tif 000027
【００８８】
を出力し、ここでは、ｉ−Ｎ＜ｊ＜ｉ＋１となる。
ウインドウ化されたレベル検出器が確率を比較して、中央のノイズの無い出力サンプルＬが中央のノイズの無い出力サンプルＬ＋１よりも大きい可能性があるかどうかをチェックする場合、検出器は、
【００８９】
【数２５】
2009032390.tif 000028
【００９０】
であるかどうかをチェックする。
上述の不等式においては、左側の合計はサブシーケンス｛Ｓq｝を上回っており、この場合、ノイズの無いサンプル値ｘj＝Ｌであり、Ｓq,hは、サブシーケンスＳqのｈ番目のノイズの無い出力サンプルを表わす。左側の合計におけるすべてのシーケンスが同じ中央のノイズの無い出力サンプル、ｘj＝Ｌを有しているので、対応するブランチ出力は、合計におけるすべてのシーケンスに共通している。
【００９１】
【数２６】
2009032390.tif 000029
【００９２】
サブメトリックＳＭLを、
【００９３】
【数２７】
2009032390.tif 000030
【００９４】
と表わす。
同様に、上述の不等式における右側の合計はサブシーケンス｛Ｓr｝を上回っており、この場合、中央のノイズの無いサンプル値はｘj＝Ｌ＋１であり、Ｓr,hは、サブシーケンスＳrのｈ番目のサンプルを示す。不等式の右側の合計におけるすべてのシーケンスが同じノイズの無い出力サンプルｘj＝Ｌ＋１を有しているので、対応するブランチ出力は合計におけるすべてのシーケンスに共通している。
【００９５】
【数２８】
2009032390.tif 000031
【００９６】
サブメトリックＳＭL+1を、
【００９７】
【数２９】
2009032390.tif 000032
【００９８】
と表わす。
ウインドウ化されたレベル検出器がノイズの無い出力のレベルＬとＬ＋１とについての確率を比較すると、等価比較により、
【００９９】
【数３０】
2009032390.tif 000033
【０１００】
かどうかがチェックされる。この方程式および操作項の両側の自然対数を取る場合、この比較は、
【０１０１】
【数３１】
2009032390.tif 000034
【０１０２】
に等しくなる。
こうして、ウインドウ化されたレベル検出器決定則は、移動しきい値の設定に等しくなるよう示されており、これは、スライディング・ウインドウにおける他のノイズの多いサンプルに依存しており、特定のノイズの多いサンプルと移動しきい値との比較に基づいて２つの出力レベル仮定のうちのどちらかに決定する。移動しきい値との比較により出力推定値を生成する検出器は、ウインドウ化されたしきい値検出器（ＷＴＤ）と称される。
【０１０３】
ウインドウ長さＮが３に等しいダイコードチャネルについてのＷＴＤとしての検出器の第２の実施例が図７〜図９に示される。図７は、ノイズの無いサンプル値が１および−１である場合についての２つの例示的なサブメトリック生成器を示す図である。図８は、ノイズの無いサンプル値が０である場合についての例示的なサブメトリック生成器を示す図である。図９は、第２の実施例についての判断ユニットを示す図である。
【０１０４】
図７は、非ゼロの中央のノイズの無いサンプル値についてのサブメトリック生成器を示す。その構造は図４の構造と類似であり、その上半分が、ノイズの無いサンプル値が−１である場合についてのサブメトリックを出力し、その下半分が、ノイズの無いサンプル値が１である場合についてのサブメトリックを出力する。加算器７０１〜７０４は、中央のサンプルについての合計項が除かれている以外は、加算器４０１〜４０４に対応している。
【０１０５】
たとえば、表１におけるシーケンス番号３についてのメトリックは、
【０１０６】
【数３２】
2009032390.tif 000035
【０１０７】
に基づいた条件付き事後確率である。ＢＭＧの対応する３つのブランチ出力Ｂ（１，ｙi-2）、Ｂ（−１，ｙi-1）、Ｂ（１，ｙi）は、図４の加算器４０２において合計された番号付きのＢＭＧ出力７、６および２である。図７においては、加算器７０２は、ＢＭＧ出力７および２を加算することによって得られる、表１におけるシーケンス番号３についてのサブメトリックに関する項を生成する。加算器７０２の出力は、累乗器ユニット４０６と同じ機能を実行する累乗器ユニット７０６に入力される。加算器７０９は、中央のサンプル値が−１であるサブシーケンスについてのさまざまなサブシーケンスサブメトリックスを累算するが、これは、中央のサンプル値が−１であるサブシーケンスについてのさまざまなサブシーケンスメトリックスを累算する加算器４０９の機能に類似している。最終的に、対数ユニット７１０が、加算器７０９の出力の自然対数を出力する。同様に、対数ユニット７２０が、加算器７１９の出力の自然対数を出力する。
【０１０８】
図８は中央サンプル値が０であるサブシーケンスについてのサブメトリックの生成を示
しているが、これは図５のメトリック生成器に類似している。加算器８０１〜８０７は、中央サンプルからのブランチユニット入力が図８における各々の加算器から取除かれていることを除いて、加算器５０１〜５０７に対応している。累乗器８０８〜８１４の出力は、事前シーケンス確率に従って重み付けされ、加算器８１６において合計される。最終的に、対数ユニット８１７が加算器８１６の出力の自然対数を出力する。
【０１０９】
図９は、ダイコードチャネルについてのＷＴＤの例についての判断ユニットを示す。図７および図８の出力１３、１４および１５は２つの減算ユニット９０２、９０３に入力される。ユニット９０２は、
ｌｎ［ＳＭ-1］−ｌｎ［ＳＭ0］
を出力し、ユニット９０３は、
ｌｎ［ＳＭ0］−ｌｎ［ＳＭ1］
を出力する。
【０１１０】
減算ユニットの出力は、スカラユニット９０４、９０５におけるノイズ分散によってスケーリングされ、加算器９０６、９０７において、それぞれ、−１／２および１／２に等しいしきい値が加算されて、同期レジスタ９０１の出力において提供されるウインドウにおける中央サンプルについての移動しきい値ｙi-1を生成する。ユニット９０８および９０９は中央サンプルをしきい値と比較する。比較器９０８および９０９の出力は、論理ＡＮＤユニット９１２および論理否定（ＮＯＴ）ユニット９１１、９１３において組合されて、３つの出力信号を生成する。ＮＯＴゲート９１１の出力は、推定されたサンプル値が−１であるかどうかを示し、ＮＯＴゲート９１３の出力は、推定されたサンプル値が１であるかどうか示し、ＡＮＤゲート９１２の出力は、推定されたサンプル値が０であるかどうか示す。
【０１１１】
比較器９１０は、移動しきい値が無意味になるときを判断する。通常の動作においては、９０６から出力されるより低いしきい値は後続のレベル比較９０７から出力されるしきい値を上回らないと予想される。しきい値を上回った場合、判断ユニットは、出力が不確かであることを検知し、「検出エラー」フラグを出力する。
【０１１２】
図１０は、この発明のウインドウ化されたレベル検出器についての例示的なブランチメトリック生成器の図であり、これは、スライディング・ウインドウの長さＮが５に等しいＥＰＲ４チャネルのために設計されたものである。バイナリ入力を有するノイズの無いＥＰＲ４チャネルは、出力が５つの別個の値、すなわち−２、−１、０、１および２を取るという特性を有する。
【０１１３】
ＥＰＲ４が５レベルのノイズの無い出力を有しているので、ブランチバンクユニット１００１には、上述において規定された５つのブランチユニットが存在する。ブランチバンクユニットの出力は、Ｂ（−２，ｙi）、Ｂ（−１，ｙi）、Ｂ（０，ｙi）、Ｂ（１，ｙi）、およびＢ（２，ｙi）である。これらの出力は並列バス１００２において組合され、同期レジスタバンク１００３に入力される。レジスタバンク１００３は、入力バス１００２を１サイクルずつ遅延させて、並列出力Ｂ（−２，ｙi-1）、Ｂ（−１，ｙi-1）、Ｂ（０，ｙi-1）、Ｂ（１，ｙi-1）およびＢ（２，ｙi-1）を含む出力バス１００４を生成する。同様に、レジスタバンク１００５は、入力バス１００４を１サイクルずつ遅延させて、並列出力Ｂ（−２，ｙi-2）、Ｂ（−１，ｙi-2）、Ｂ（０，ｙi-2）、Ｂ（１，ｙi-2）およびＢ（２，ｙi-2）を含む出力バス１００６を生成する。レジスタバンク１００７の出力は、並列出力Ｂ（−２，ｙi-3）、Ｂ（−１，ｙi-3）、Ｂ（０，ｙi-3）、Ｂ（１，ｙi-3）およびＢ（２，ｙi-3）を含む出力バス１００８であり、レジスタバンク１００９の出力は、Ｂ（−２，ｙi-4）、Ｂ（−１，ｙi-4）、Ｂ（０，ｙi-4）、Ｂ（１，ｙi-4）およびＢ（２，ｙi-4）である。
【０１１４】
ランダム入力ＥＰＲ４チャネルについてのノイズの無い５つのサンプルシーケンスが付録Ａ〜Ｅにおいてリスト表示される。付録Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤまたはＥは、それぞれ、−２、−１、０、１または２の中央サンプル値を有するすべてのシーケンスをリスト表示している。
【０１１５】
一実施例においては、ダイコードチャネルについての３つのメトリック（またはサブメトリック）生成器ユニットは、ノイズの無い中央サンプル値ごとに１つずつ、ＥＰＲ４についての５つの同様のメトリック（またはサブメトリック）生成器ユニットと置き換えられてもよい。
【０１１６】
図１１は、例示的なＥＰＲ４検出器についてのレベルメトリックまたはサブメトリック生成器の代替的な実施例を示す。なお、図４〜図５におけるメトリック生成器または図７〜図８におけるサブメトリック生成器のいずれかについて、各々が、各シーケンスについての加算器−累乗器ユニットの組合せを含み、すべてのシーケンスについての条件付きシーケンス確率が並列に計算され、各出力レベルについての加算器がそのレベルについてのシーケンス確率を組合せる点において、完全に並列な実現例であるとみなされてもよい。図１１の代替的な実施例においては、単一の汎用回路がすべてのシーケンスについての条件付き確率を１つずつ計算する。上述の実施例の利点は、これにより、出力推定値ごとに計算サイクルの数を増やすことによって回路面積が節約されることである。
【０１１７】
図１１を参照すると、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１１０１が、「select［ｉ］」と表記された制御アドレスによって決定されるＥＰＲ４  ＢＭＧの第１の５つの出力のうちの１つを出力する。制御回路（図示せず）は、起こり得るノイズの無いチャネル出力シーケンスのＮ番目のノイズの無い出力を決定し、適切なブランチユニット出力を選択する。同様に、ＭＵＸ１１０２〜１１０５は、それぞれ、サブシーケンスにおけるノイズの無い出力のＮ−１番目、…、２番目、および１番目の出力についての適切なブランチユニット出力を選択する。
【０１１８】
ＭＵＸ１１０６、１１１６は、図１１の全体的な機能を決定する。レベルメトリックスが要求される場合、各ＭＵＸにおける制御ライン「submetric」のデアサートにより、最上位のＭＵＸ入力がＭＵＸ出力として選択される。サブメトリックスが要求される場合、制御ライン「submetric」のアサートにより、最下位のＭＵＸ入力がＭＵＸ出力として選択される。メトリックスが要求される場合、加算器１１０７はＭＵＸ１１０１〜１１０５の出力の合計を出力するが、サブメトリックスが要求される場合、加算器１１０７はＭＵＸ１１０１、１１０２、１１０４および１１０５の出力の合計を出力する。加算器１１０７の出力が累乗器１１０８に入力される。
【０１１９】
図１１においては、スカラ１１０９、１１１０およびＭＵＸ１１１１が、さまざまな事前シーケンス確率の割合になるよう累乗器１１０８の出力をスケーリングする。制御ライン「multiplier」は、累乗器１１０８の出力の１倍、２倍または４倍のＭＵＸ１１１１の出力を選択する。
【０１２０】
図１１においては、加算器１１１２、ＭＵＸ１１１３および同期レジスタ１１１４は、シーケンスメトリックスまたはサブメトリックスを累算するよう接続される。制御ライン「reload」は、各々の累算の初めにアサートされて、最上位のＭＵＸ入力をＭＵＸ出力として選択する。残りのシーケンス確率は、「reload」をデアサートし、１１１４の予め累算された出力をＭＵＸ１１１１の出力に加算することによって加算される。
【０１２１】
メトリックスが要求される場合、すなわち、「submetric」がデアサートされる場合、
そして、所与のレベルについてのメトリック全体が累算されている場合、これは、レベル−２、−１、０、１および２についてのレベルメトリックスをそれぞれ格納するレベルメトリックレジスタ１１１７〜１１２１のうちの１つにロードされる。「submetric」がアサートされると、ＭＵＸ１１１６は、代わりに、対数ユニット１１１５によって出力されるサブメトリックの自然対数を出力する。このモードにおいては、レジスタ１１１７〜１１２１は、それぞれ、レベル−２、−１、０、１および２についてのサブメトリックスの対数を格納する。レジスタ出力２６〜３０は判断ユニットに供給される。
【０１２２】
付録Ｃを参照すると、中央のノイズの無いサンプル値が０である８〜３のシーケンスがリスト表示される。３つのサブシーケンスの例を詳細に説明する。
【０１２３】
Ｃ１＝｛０，０，０，０，０｝、
Ｃ１２＝｛−１，−１，０，０，１｝、および、
Ｃ２７＝｛２，１，０，−１，−２｝。
【０１２４】
Ｃ１についての図１０のＥＰＲ４  ＢＭＧ出力は、図１１のＭＵＸ１１０１〜１１０５によって選択された３，８、１３、１８および２３と番号付けされる。メトリックが要求される場合、５つの項がすべて１１０７において加算される。サブメトリックが要求される場合、中央項は１１０７において加算されない。１１０７の出力は累乗器１１０８に入力される。１１０９の出力はＭＵＸ１１１１によって出力され、これが、Ｃ１について付録Ｃにリスト表示されているように、乗算器により４倍される。
【０１２５】
Ｃ１２についての図１０のＥＰＲ４  ＢＭＧ出力は、図１１のＭＵＸ１１０１〜１１０５によって選択された２、８、１３、１９および２４と番号付けされる。１１１０の出力はＭＵＸ１１１１によって出力され、これが、Ｃ１２について付録Ｃにリスト表示されているように、乗算器により２倍される。
【０１２６】
Ｃ２７についての図１０のＥＰＲ４  ＢＭＧ出力は、図１１のＭＵＸ１１０１〜１１０５によって選択された５、８、１３、１７および２１と番号付けされる。１１０８の出力はＭＵＸ１１１１によって出力され、これが、Ｃ２７について付録Ｃにリスト表示されているように、乗算器により１倍される。
【０１２７】
この態様では、加算器と累乗器との組合せを再利用して、付録Ｃにおいてリスト表示されておりノイズの無い中央サンプル値が０である８１のサブシーケンスの各々を提供する。出力は累算器１１１２〜１１１４において合計され、レジスタ１１１９にロードされる。中央のノイズの無いサンプル値が０である場合の結果が決定された後、図１１の回路は、残りのノイズの無いサンプル値について同様の態様で次に進み得る。
【０１２８】
図示される一実施例においては、図１１に示されるユニットは、レベルの各々についてのレベルメトリックを１つずつ算出する。当業者であれば、代替的に、構成要素１１０１〜１１０６がＥＰＲ４の５つのノイズの無い出力のレベルの各々のための独立したユニットとして構成され得、当該５つの独立したユニットが並行して動作し得ることを認識するだろう。
【０１２９】
図１２は、サブメトリックスを用いてしきい値を変更する例示的なＥＰＲ４  ＷＴＤ検出器についての例示的な判断ユニットを示す。図９の検出−エラーのフラグ立ては、明瞭にするために図１２から省かれているが、これまでと同様に任意に追加されてもよい。図１３は、メトリックスおよびメトリック比較を用いる例示的なＥＰＲ４  ＷＬＤ検出器についての例示的な判断ユニットを示す。
【０１３０】
いくつかの例示的な局面および実施例を上述してきたが、当業者であれば、その何らかの変形、並べ換え、追加およびサブコンビネーションを認識するだろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、それらの真の精神および範囲内にあるこのようなすべての変形、並べ換え、追加およびサブコンビネーションを含むものと解釈されることが意図される。
【０１３１】
【表２】
2009032390.tif 000036
【０１３２】
【表３】
2009032390.tif 000037
【０１３３】
【表４】
2009032390.tif 000038
【０１３４】
【表５】
2009032390.tif 000039
【０１３５】
【表６】
2009032390.tif 000040
【０１３６】
【表７】
2009032390.tif 000041
【０１３７】
【表８】
2009032390.tif 000042
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】磁気記録チャネルについてのパーシャルレスポンス受信機を示す略図である。
【図２】移動平均ノイズパワー推定器を示す図である。
【図３】スライディング・ウインドウの長さＮが３に等しいダイコードチャネルについての例示的なブランチメトリック生成器（ＢＭＧ）を示す図である。
【図４】２つの例示的なメトリック生成器を示す図である。
【図５】第３の例示的なメトリック生成器を示す図である。
【図６】第１の実施例についての例示的な判断ユニットを示す図である。
【図７】２つの例示的なサブメトリック生成器を示す図である。
【図８】第３の例示的なサブメトリック生成器を示す図である。
【図９】第２の実施例についての例示的な判断ユニットを示す図である。
【図１０】スライディング・ウインドウの長さＮが５に等しいＥＰＲ４チャネルについての例示的なＢＭＧを示す図である。
【図１１】ＥＰＲ４についての例示的なメトリックまたはサブメトリック生成器を示す図である。
【図１２】第３の実施例についての例示的な判断ユニットを示す図である。
【図１３】第４の実施例についての例示的な判断ユニットを示す図である。
【符号の説明】
【０１３９】
４０２  加算器、４０５、４０６、４０７、４０８  累乗器ユニット、４０９  加算器、１０  出力。
【図１】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
2009032390.tif 000049
【図６】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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