再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定手段と、前記第1の判定手段により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化手段と、前記劣化手段により一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定手段と、前記第1の判定手段による処理、前記劣化手段による処理、前記第2の判定手段による処理を繰り返し実行させる制御手段と、前記第2の判定手段による推定結果から誤り率を推定する推定手段と、を備え、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定手段は、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報を算出し、前記劣化手段は、繰り返し処理の度に前記第1の判定手段により算出された尤度情報の一部を劣化させることを特徴とする、誤り率推定装置。前記尤度情報は、対数尤度比であり、前記第1の判定手段は、各シンボルの事後確率を算出する事後確率算出器であり、前記第2の判定手段は、低密度パリティ検査復号器であることを特徴とする、請求項1に記載の誤り率推定装置。前記劣化手段は、ランダムに選択したシンボルに対する尤度情報を劣化させることを特徴とする、請求項1又は2に記載の誤り率推定装置。前記劣化手段は、パリティ部分のシンボルに対する尤度情報を劣化させることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の誤り率推定装置。前記劣化手段は、尤度が最も低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させることを特徴とする、請求項3又は4に記載の誤り率推定装置。前記劣化手段は、所定の重み値に基づいて尤度が低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させることを特徴とする、請求項3又は4に記載の誤り率推定装置。前記重み値は、繰り返し処理の回数が増加するにつれて大きくなるように設定され、前記劣化手段は、前記重み値が大きくなるにつれて尤度が低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させることを特徴とする、請求項6に記載の誤り率推定装置。前記劣化手段は、繰り返し処理の回数増加に応じて前記尤度情報の劣化対象となるシンボルの数を増加させることを特徴とする、請求項1~7のいずれか1項に記載の誤り率推定装置。再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定工程と、前記第1の判定工程により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化工程と、前記劣化工程で一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定工程と、前記第2の判定工程による推定結果から誤り率を推定する推定工程と、を含み、前記第1の判定工程における処理、前記劣化工程における処理、及び前記第2の判定工程における処理は繰り返し実行され、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定工程では、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報が算出され、前記劣化工程では、繰り返し処理の度に前記第1の判定工程で算出された尤度情報の一部が劣化されることを特徴とする、誤り率推定方法。再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定機能と、前記第1の判定機能により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化機能と、前記劣化機能により一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定機能と、前記第1の判定機能による処理、前記劣化機能による処理、前記第2の判定機能による処理を繰り返し実行させる制御機能と、前記第2の判定機能による推定結果から誤り率を推定する推定機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムであり、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定機能は、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報を算出し、前記劣化機能は、繰り返し処理の度に前記第1の判定機能により算出された尤度情報の一部を劣化させる、プログラム。LDPC符号と繰り返し復号との組合せは非常に強力な誤り訂正能力を持つ。そのため、最近では、この方式がHDDなどに実装されている。しかし、LDPC符号を採用すると、RS符号を採用する場合とは異なり、誤り率を推定することが困難になる。RS符号を採用する場合、伝送チャネルの誤り率が分かれば、誤り訂正後の誤り率BER:BitErrorRateが極めて小さい場合例えば、BER=10-14程度であっても誤り率を理論的に計算することが可能である。しかし、LDPC符号に基づく繰り返し復号を採用する場合、グラフィカルモデル上における確率伝搬アルゴリズム例えば、Sum-ProductAlgorithmなどを用いて復号が行われるため、誤り率を理論的に計算することは困難である。そのため、LDPC符号に基づく繰り返し復号を採用する場合にBERを推定する方法が求められていた。そこで、本件発明者は、繰り返し復号器内における信号の信頼度情報LLR:LogLikelihoodRatioを用いてBERを推定する方法について検討を行った。その検討過程において、本件発明者は、本発明に係る技術的思想に想到するに至った。本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、極めて小さな誤り率を推定することが可能な、新規かつ改良された誤り率推定装置、誤り率推定方法、及びプログラムを提供することにある。上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定手段と、前記第1の判定手段により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化手段と、前記劣化手段により一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定手段と、前記第1の判定手段による処理、前記劣化手段による処理、前記第2の判定手段による処理を繰り返し実行させる制御手段と、前記第2の判定手段による推定結果から誤り率を推定する推定手段と、を備え、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定手段は、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報を算出し、前記劣化手段は、繰り返し処理の度に前記第1の判定手段により算出された尤度情報の一部を劣化させる、誤り率推定装置が提供される。このように、繰り返し処理を実行する度に毎回尤度情報を劣化させることにより、効果的に誤り率を劣化させることができるため、誤り率が10-14のオーダーになるような極めて誤り率が低い状況においても誤り率の推定が可能になる。例えば、低密度パリティ検査符号のような誤り訂正能力の高い符号を用いる場合でも、上記の誤り率推定装置を適用すれば適切に誤り率を推定することが可能になる。また、前記尤度情報は、対数尤度比であってもよい。さらに、前記第1の判定手段は、各シンボルの事後確率を算出する事後確率算出器であってもよい。そして、前記第2の判定手段は、低密度パリティ検査復号器であってもよい。このような誤り訂正能力の高い復号器を利用しても、上記の誤り率推定装置を用いることで誤り率を推定することが可能になる。また、前記劣化手段は、ランダムに選択したシンボルに対する尤度情報を劣化させるように構成されていてもよい。尤度情報をバーストに劣化させると、狭いSNR範囲でしか誤り率を推定できないが、上記のようにランダムに選択したシンボルの尤度情報を劣化させることで、広いSNR範囲で誤り率を推定することが可能になる。また、前記劣化手段は、パリティ部分のシンボルに対する尤度情報を劣化させるように構成されていてもよい。パリティ部分の尤度情報を劣化させることにより、データ部分の尤度情報に手を加えずに誤り率を推定することが可能になる。また、前記劣化手段は、尤度が最も低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させるように構成されていてもよい。例えば、尤度情報として対数尤度比LLRを利用する場合、劣化手段は、劣化対象のLLRを、LLR=0とすると、1をとる確率と0をとる確率とが等しくなる。このようにして尤度情報を劣化させることにより、極めて誤り率の低い状況において効率的に誤り率を推定することが可能になる。また、前記劣化手段は、所定の重み値に基づいて尤度が低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させるように構成されていてもよい。例えば、劣化手段は、LLRをLLR=0とせず、LLRを低減させる。このようにして尤度情報を劣化させることにより、極めて誤り率の低い状況において効率的に誤り率を推定することが可能になる。また、前記重み値は、繰り返し処理の回数が増加するにつれて大きくなるように設定されていてもよい。この場合、前記劣化手段は、前記重み値が大きくなるにつれて尤度が低くなるように劣化対象の前記尤度情報を劣化させる。このようにして尤度情報を徐々に劣化させることにより、極めて誤り率の低い状況において効率的に誤り率を推定することが可能になる。また、前記劣化手段は、繰り返し処理の回数増加に応じて前記尤度情報の劣化対象となるシンボルの数を増加させるように構成されていてもよい。このようにして尤度情報を徐々に劣化させることにより、極めて誤り率の低い状況において効率的に誤り率を推定することが可能になる。また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定工程と、前記第1の判定工程により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化工程と、前記劣化工程で一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定工程と、前記第2の判定工程による推定結果から誤り率を推定する推定工程と、を含み、前記第1の判定工程における処理、前記劣化工程における処理、及び前記第2の判定工程における処理は繰り返し実行され、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定工程では、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報が算出され、前記劣化工程では、繰り返し処理の度に前記第1の判定工程で算出された尤度情報の一部が劣化される、誤り率推定方法が提供される。このように、繰り返し処理を実行する度に毎回尤度情報を劣化させることにより、効果的に誤り率を劣化させることができるため、誤り率が10-14のオーダーになるような極めて誤り率が低い状況においても誤り率の推定が可能になる。例えば、低密度パリティ検査符号のような誤り訂正能力の高い符号を用いる場合でも、上記の誤り率推定方法を適用すれば適切に誤り率を推定することが可能になる。また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、再生信号の各シンボルに対する尤度情報を算出する第1の判定機能と、前記第1の判定機能により算出された尤度情報の一部を劣化させる劣化機能と、前記劣化機能により一部が劣化された尤度情報の組を用いて各シンボルを推定すると共に、当該各シンボルに対する信頼度情報を算出する第2の判定機能と、前記第1の判定機能による処理、前記劣化機能による処理、前記第2の判定機能による処理を繰り返し実行させる制御機能と、前記第2の判定機能による推定結果から誤り率を推定する推定機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムであり、繰り返し処理の2回目以降において前記第1の判定機能は、前記信頼度情報を用いて前記各シンボルに対する尤度情報を算出し、前記劣化機能は、繰り返し処理の度に前記第1の判定機能により算出された尤度情報の一部を劣化させる、プログラムが提供される。このように、繰り返し処理を実行する度に毎回尤度情報を劣化させることにより、効果的に誤り率を劣化させることができるため、誤り率が10-14のオーダーになるような極めて誤り率が低い状況においても誤り率の推定が可能になる。例えば、低密度パリティ検査符号のような誤り訂正能力の高い符号を用いる場合でも、上記のプログラムを適用すれば適切に誤り率を推定することが可能になる。以上説明したように本発明によれば、極めて小さな誤り率を推定することが可能になる。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。[説明の流れについて]ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図1~図5を参照しながら、本発明の第1実施形態に係る記録再生装置100の構成について説明する。次いで、図6及び図7を参照しながら、本発明の第2実施形態に係る記録再生装置130の構成について説明する。次いで、図8~図11を参照しながら、本実施形態に係るLLR劣化方法を適用した場合に得られる効果について説明する。<1:第1実施形態LLR消去>まず、本発明の第1実施形態について説明する。本実施形態は、LDPC符号に基づく繰り返し復号に関し、繰り返し処理の度に、毎回、再生信号を軟判定して得られたLLR系列の一部を消去LLR=0にする構成に関する。LLR=0の場合、対応するシンボルを正しく復号できる確率が1/2になるため、BERが劣化する。また、繰り返し処理の度にLLRの一部を消去するため、BERの劣化が加速される。その結果、誤り訂正後に極めて小さな誤り率となるような復号器内においても誤り率推定が可能になる。なお、以下では、HDDにおける復号処理を例に挙げて説明を進めるが、本実施形態に係る技術の適用範囲はこれに限定されない。例えば、半導体メモリから読み出した信号の誤り訂正技術や、無線通信路において生じた誤りを訂正する誤り訂正技術に対しても同様に、本実施形態に係る技術を適用することが可能である。[1-1:全体構成]ここで、図1を参照しながら、本実施形態に係る記録再生装置100の構成について説明する。図1は、本実施形態に係る記録再生装置100の構成について説明するための説明図である。図1に示すように、記録再生装置100は、主に、LDPC符号化器101と、読み書き手段102と、記録媒体103と、FIRFiniteImpulseResponseフィルタ104と、繰り返し復号器105と、により構成される。また、繰り返し復号器105は、主に、事後確率復号器111と、LLR消去手段112と、LDPC復号化器113とを含む。記録媒体103に記録データを書き込む場合、記録データは、まず、LDPC符号化器101に入力される。記録データが入力されると、LDPC符号化器101は、入力された記録データをLDPC符号化する。LDPC符号化された記録データ以下、記録信号は、読み書き手段102により記録媒体103に書き込まれる。読み書き手段102は、例えば、記録再生ヘッド非図示により記録媒体103に記録信号を書き込む。また、記録媒体103から記録データを読み出す場合、読み書き手段102は、記録再生ヘッドにより記録媒体103から記録信号を読み出す。記録媒体103から読み出された記録信号以下、再生信号は、FIRフィルタ104により波形等化された後、繰り返し復号器105に入力される。まず、再生信号は、事後確率復号器111APPdecoder;APosterioriProbabilitydecoderに入力される。事後確率復号器111は、再生信号に対する軟判定を実施し、再生信号の各シンボルに対する対数尤度比LLRを算出する。なお、以下の説明において、再生信号のシンボル全体に対するLLRの組をLLR系列と呼ぶ場合がある。事後確率復号器111により算出されたLLR系列は、LLR消去手段112に入力される。LLR消去手段112は、入力されたLLR系列のうち、一部のLLRをLLR=0にする。このとき、LLR消去手段112は、例えば、LLR系列からランダムに所定数のLLRを選択してLLR=0にする。まず、LLR消去手段112は、図2の上段に示すように、符号語長と同数の一様乱数Value0<Value<1を発生させる。なお、図2の下段は、0<Value≦0.1の領域を拡大した拡大図である。図2の下段には、Value=Thresholdのレベルが示してあるが、Value=0.00の領域には乱数が存在せず、Value≦0.01の領域には符号語長全体の1に相当する数の乱数が存在する。同様に、Value≦0.03の領域には符号語長全体の3に相当する数の乱数が存在する。LLR消去手段112は、上記のようにして発生した一様乱数を利用し、LLR系列からランダムにLLRを選択する。まず、LLR消去手段112は、Thresholdを設定し、Value≦Thresholdとなる領域内の点を抽出する。そして、LLR消去手段112は、抽出した点に対応する位置にあるLLRをLLR系列から選択する。Threshold=0.00とした場合、図3に示すように、Value≦Thresholdとなる領域内に乱数が存在しないことから、LLRは選択されず、LLR消去手段112に入力されたLLR系列Aと、LLR消去手段112から出力されるLLR系列Bとは同じものとなる。一方、ThresholdをThreshold=0.01に設定すると、符号語長全体の1に相当する数の乱数が選択されるため、LLR系列の1がLLR消去手段112により選択される。そして、LLR消去手段112は、選択したLLRをLLR=0にする。この場合、図4Cに示すように、LLR消去手段112から出力されたLLR系列LLREraserのうち、1のLLRは0となる。同様に、Threshold=0.03の場合、図4Dに示すように、LLR消去手段112から出力されたLLR系列のうち、3は0となる。なお、以下の説明においては、LLR消去手段112により0とされるLLRの割合をRLLRCRateLLRControlと表記する場合がある。また、図4の例では、データ部分も含めてLLR系列の全体を対象としてランダムにLLRを0にする方法を示したが、例えば、図5に示すように、再生信号のパリティ部分に対応するLLR系列からランダムにLLRを選択してLLR=0としてもよい。Threshold=0.01の場合、図5LLR=0とした箇所を×で表現している。に示すように、LLR消去手段112から出力されたLLR系列のうち、LLR系列全体の1が消去されるよう、パリティ部分に対応するLLR系列が0となる。再び図1を参照する。LLR消去手段112の出力LLREraserは、LDPC復号器113に入力される。LDPC復号器113は、入力されたLLREraserに基づいてSum-productalgorithmによるLDPC符号の復号を実施し、記録データを再生した再生データを生成する。また、LDPC復号器113は、再生データの各ビットに対する信頼度を示した信頼度情報LLRに相当を算出し、事後確率復号器111にフィードバックする。信頼度情報のフィードバックを受けた事後確率復号器111は、その信頼度情報を用いて再び軟判定を実施し、再生信号のLLR系列を算出する。そして、再び算出されたLLR系列を利用してLLR消去手段112の処理、LDPC復号器113の処理が実行される。上記のように、繰り返し復号器105は、信頼度情報を更新しながら、事後確率復号器111、LLR消去手段112、LDPC復号器113による処理を繰り返し実行する。このように、繰り返し復号器105は、繰り返し処理の度にLLR系列の一部を0にしてBERを劣化させる。なお、繰り返し復号器105は、反復回数に応じてBERの劣化を加速させるように構成されていてもよい。例えば、繰り返し復号器105は、1回目、2回目、...、N回目と反復回数が増加するにつれてRLLRCを増加させる。この場合、反復回数の増加に伴ってBERが加速するため、推定誤差を抑制することが可能になる。なお、BERは、記録データに対して再生データが誤った割合である。以上、本実施形態に係る記録再生装置100の構成について説明した。[1-2:LLR劣化方法]なお、LLR消去手段112により0とされるLLRの個数以下、LLR消去数;NumLLREは、例えば、下記の式1で与えられる。但し、符号語長Codewordは、下記の式2で定義される。また、UserDataは記録信号のユーザデータに相当する領域の符号語数であり、Parityは記録信号のパリティ部分に相当する領域の符号語数である。また、LLR=0とする箇所をパリティ部分で発生させる場合、LLR消去手段112は、一様乱数を発生させ、下記の式3で表現される閾値Thresholdを用いてパリティ部分からランダムにLLRを抽出する。NumLLRE=Codeword×RLLRC...1Codeword=UserDataParity...2Threshold=NumLLRE/Parity...3以上、本発明の第1実施形態について説明した。<2:第2実施形態LLR低減>上記の第1実施形態においては、繰り返し処理の各回においてLLR系列の一部を0としてBERを劣化させる構成について述べた。ここでは、本発明の第2実施形態として、繰り返し処理の各回においてLLR系列の一部を低減させてBERの劣化を加速させる構成について述べる。まず、図6を参照しながら、本実施形態に係る記録再生装置130の構成について説明する。図6は、本実施形態に係る記録再生装置130の構成について説明するための説明図である。図6に示すように、記録再生装置100は、主に、LDPC符号化器101と、読み書き手段102と、記録媒体103と、FIRフィルタ104と、繰り返し復号器105と、により構成される。また、繰り返し復号器105は、主に、事後確率復号器111と、LLR劣化手段132と、LDPC復号器113とを含む。上述した第1実施形態に係る記録再生装置100との主な違いは、LLR消去手段112がLLR劣化手段132に置き換わっている点にある。そこで、LLR劣化手段132以外の構成要素については詳細な説明を省略し、LLR劣化手段132の構成について集中的に説明する。LLR劣化手段132の構成について説明するにあたり、まず、LLRの低減度合いを表すパラメータとして重みWeightLLRWを導入する。LLRWが小さくなるほど、対象するLLRが小さい値となる。例えば、パリティ部分のLLRを低減させる場合、LLRWは、下記の式4で与えられる。Cは、LLRWを調整する係数である。この場合、LLR劣化手段132は、図7RLLRC=0.01の場合;図中の×はLLRに重みを与えた箇所を表す。に示すように、パリティ部分のLLR系列から上述した第1実施形態の場合と同様にしてランダムに選択されたLLRにLLRWをかけてLLRを低減させる。LLRW=CParity/Codeword-RLLRC...4以上、本発明の第2実施形態について説明した。本実施形態の場合、上記の通り、LLR系列の一部に重みを与え、LLRを低減させることでBERを劣化させる。また、繰り返し処理の度にLLRを低減することでBERの劣化を加速させる。なお、本実施形態においても、繰り返し復号器105は、反復回数に応じてBERの劣化を加速させるように構成されていてもよい。例えば、繰り返し復号器105は、1回目、2回目、...、N回目と反復回数が増加するにつれてLLRWを小さくする。この場合、反復回数の増加に伴ってLLRの低減度合いが増し、BERが加速する。また、LLR系列を0とするより、LLRに重みを与えて減衰させる方がBERを予測する際にSNRRangeを幅広く取れるため、H/MHead/Mediaの組み合わせによりH/MSNRが変化しても広範囲にBERを推定することが可能になるという功を奏する。<3:効果>ここで、図8~図12を参照しながら、上述した第1及び第2実施形態に係る技術を適用した場合に得られる効果について考察する。なお、磁気記録チャネルで発生する雑音は、主に磁化遷移点の変動により発生するメディアノイズとシステムノイズである。そこで、メディアノイズの割合MNRMediaNoiseRatioが全ノイズメディアノイズシステムノイズの90を占める場合、MNR=0.9と表す。また、孤立再生波形の半値幅をビットレートで規格化した線記録密度をUBDUserBitDensityとする。まず、図8を参照する。ここでは、MNR=0.7、0.9、及び、UBD=1.2、14の場合について特性を評価する。繰り返し復号においてLLRの消去又は低減を行わない場合、図8に示すような特性SNRvsBER特性が得られる。なお、1セクター中に少なくとも1つの誤りがある場合、エラー数1とカウントする。そのため、SNRが小さくなると、LogBER=Log1/Sectorとなる。また、各UBD/MNRの組み合わせにおいてLogBER=-5.5を達成するSNRは、20.7dBUBD1.2、MNR0.7、19.7dBUBD1.2、MNR0.9、23.8dBUBD1.4、MNR0.7、22.3dBUBD1.4、MNR0.9となる。以下では、これらをBasisSNRとする。HDDにおいてはHead/Mediaの組み合わせが変わるとSNRも変化する。そのため、誤り率推定方式は、幅広いSNR値に対応し、かつ、どのようなUBD/MNRの組み合わせに対しても予測誤差が小さく相関の強いものであることが求められる。以下、繰り返し処理の1回目にバーストにLLR系列の一部を0にする方式DataBurstErasure方式と、上述した第2実施形態に相当する繰り返し処理毎にパリティ部分のLLRをランダムに制御する方式ParityRandomAttenuation方式とを比較する。特に、図9を参照しながら、SNRvsRLLRC特性について比較する。但し、SNRはLogBER=-5.5の場合の値である。また、図10を参照しながら、ΔSNRvsRLLRC特性について比較する。但し、ΔSNRは、下記の式5で定義される。ΔSNR=SNR-BasisSNR...5DataBurstErasure方式の場合、繰り返し処理の1回目のみLLR=0とし、2回目以降の繰り返し復号においてはLLRを制御しないこととしているため、2回目以降の処理ではBERの劣化が無い。従って、RLLRCを大きく設定しても、SNRを大きくするとLLR系列全体の信頼度が上がり、図10Aに示すように、△SNR>1.5dB、RLLRC>0.07の範囲ではLogBER=-5.5におけるSNRの値がとれなくなる。一方、図10Bに示すように、ParityRandomAttenuation方式の場合、広範囲の△SNRでSNRの値が得られる。つまり、ParityRandomAttenuation方式は、SNRRangeが広く、かつ、様々なUBD/MNRの組み合わせに対して予測誤差が小さい相関の強い方式であることが分かる。また、ParityRandomAttenuation方式は、SNRの変動に対して鈍感であることも分かる。なお、SNRの変動に対して鈍感であるほうがBERを推定する際には扱いやすい。図11に、図10と同じデータについて全てのサンプルポイントに対する相関及びSNRRangeを示した。図11から分かるように、ParityRandomAttenuation方式は、相関及びSNRRangeについてDataBurstErasure方式よりも良好な特性が得られている。ここで、上述した第1及び第2実施形態に係る方式を含め、LLR系列を制御してBERを推定する方式について考え得る範囲でSNRRangeと相関係数とを算出した結果を図12に示した。図12において、No.1-1は、上述したDataBurstErasure方式に対応し、繰り返し処理の1回目だけバーストにLLR系列の一部を0にする方式である。また、No.1-2は、繰り返し処理の度に毎回、LLR系列の一部をバーストに0にする方式である。No.2-1は、繰り返し処理の1回目だけLLR系列の一部をランダムに0にする方式である。また、No.2-2は、繰り返し処理の度に毎回、LLR系列の一部をランダムに0にする方式である。No.3-1は、繰り返し処理の1回目だけパリティ部分に対応するLLR系列の一部をバーストに0にする方式である。また、No.3-2は、繰り返し処理の度に毎回、パリティ部分に対応するLLR系列の一部をバーストに0にする方式である。No.4-1は、繰り返し処理の1回目だけパリティ部分に対応するLLR系列の一部をランダムに0にする方式である。また、No.4-2は、繰り返し処理の度に毎回、パリティ部分に対応するLLR系列の一部をランダムに0にする方式である。No.5-1は、繰り返し処理の1回目だけLLR系列の一部をバーストに重み付けする方式である。また、No.5-2は、繰り返し処理の度に毎回、LLR系列の一部をバーストに重み付けする方式である。No.6-1は、繰り返し処理の1回目だけLLR系列の一部をランダムに重み付けする方式である。また、No.6-2は、繰り返し処理の度に毎回、LLR系列の一部をランダムに重み付けする方式である。No.7-1は、繰り返し処理の1回目だけパリティ部分に対応するLLR系列の一部をバーストに重み付けする方式である。また、No.7-2は、繰り返し処理の度に毎回、パリティ部分に対応するLLR系列の一部をバーストに重み付けする方式である。No.8-1は、繰り返し処理の1回目だけパリティ部分に対応するLLR系列の一部をランダムに重み付けする方式である。また、No.8-2は、繰り返し処理の度に毎回、パリティ部分に対応するLLR系列の一部をランダムに重み付けする方式である。1-1方式及び8-2方式の特性は、それぞれ図11A及びBに示している。2-1方式、3-1方式、4-1方式、5-1方式、6-1方式、7-1方式、8-1方式は、全て1回目だけLLR系列を制御するので、後のIteration効果でLLR制御の影響が無くなり、全てほぼ同値のSNRRange及び相関係数になる。また、1-1方式などよりも、1-2方式などのように繰り返しの度にLLR系列を制御する方がSNRの変化に対してBERの劣化が鈍感になり、良好なSNRRange及び相関係数が得られる。ところで、LDPC符号に基づく繰り返し復号は、バースト誤りに対して耐性がないが、ランダム誤りに対して良好な改善特性を持つ。そのため、UBD/MNRの組合せが変わって信号特性が変化しても、どの組合せに対してもランダム誤りの方が安定して尤度を高めることができる。その結果、ランダムにLLRを制御する方が、ばらつきが少なく、相関特性が良くなる。従って、1-2方式などよりも2-2方式などのランダムにLLRを劣化させる方式の方が良好な特性を示す。なお、最終的にBERを計算する際にパリティ部分は関係しない。そのため、1-2方式よりも、3-2方式などのようにパリティ部分のLLRを制御する方が良い特性が得られる。また、LLR=0として、その時点の情報を全く無くすよりも、LLRに重み付けして適度にLLRの情報を残す方が、BERの特性が得られるSNRRangeが大きくなる。また、RLLRCを大きくしても信号劣化が少ないため、広範囲のSNRRangeでBERの推定が可能になる。また、1-2方式よりも、5-2方式は、大きなSNRRangeが得られている。さらに、繰り返し処理の度にパリティ部分のLLRに対してランダムにLLRの重み付けをする8-2方式は、上述したDataBurstErasure方式に比べてSNRRange及び相関を大きく改善することができ、良好なBER推定が可能になる。以上の考察から、上述した第1及び第2実施形態に係る方式を適用すると、UBD/MNRの様々な組み合わせにおいて良好な相関が得られることが分かった。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。