專利名稱：再現(xiàn)裝置和再現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及從盤介質(zhì)回放記錄信號的再現(xiàn)裝置。

背景技術(shù)：
例如，在磁記錄/再現(xiàn)裝置中，由于記錄/讀出頭(以下簡稱頭)與盤介質(zhì)的接觸、盤介質(zhì)上磁性物質(zhì)的丟失以及頭的對準(zhǔn)精度差，信噪比(SNR)大幅度惡化，所記錄數(shù)據(jù)引起突發(fā)錯誤(burst error)，并且其再現(xiàn)變得不可能。
對于這些突發(fā)錯誤，在頭接觸到盤介質(zhì)時引起的突發(fā)錯誤具有這樣一種特征，即，同正常再現(xiàn)相比，當(dāng)頭接觸到盤介質(zhì)時，在再現(xiàn)信號上疊加了大的DC分量。通過開發(fā)該特征，常規(guī)的磁記錄/再現(xiàn)裝置將頭從盤介質(zhì)上讀出的信號數(shù)字化，并且檢測數(shù)字化后的信號的DC分量，因而檢測發(fā)生該突發(fā)錯誤的位置。結(jié)果，能夠?qū)⒗眉m錯處理的補償應(yīng)用到某些突發(fā)錯誤上。
在常規(guī)的磁記錄/再現(xiàn)裝置中，將頭從盤介質(zhì)(磁記錄介質(zhì))上讀出的模擬再現(xiàn)信號輸入模-數(shù)轉(zhuǎn)換器，并將該信號數(shù)字化。此時，當(dāng)頭接觸盤介質(zhì)并且在該信號上疊加大的DC分量時，如果與數(shù)字化后的樣本值對應(yīng)的、從頭輸出的模擬信號超過模-數(shù)轉(zhuǎn)換器的最大輸入值，那么模-數(shù)轉(zhuǎn)換后的數(shù)字輸出就在模-數(shù)轉(zhuǎn)換器的最大輸出值處飽和，并且丟失了再現(xiàn)波形。
突發(fā)檢測器(burst detector)檢測從模-數(shù)轉(zhuǎn)換器輸出的數(shù)字再現(xiàn)信號的波形是否在模-數(shù)轉(zhuǎn)換器的預(yù)定最大輸出值處飽和。當(dāng)突發(fā)檢測器檢測到突發(fā)干擾時，其中數(shù)字化后的再現(xiàn)信號在最大輸出值處飽和，突發(fā)位置檢測器(burst position detector)檢測由于突發(fā)干擾而發(fā)生錯誤的位置。
將由于突發(fā)干擾而丟失的再現(xiàn)波形輸入到有限脈沖響應(yīng)(FIR)均衡器，該均衡器使波形均衡為任意的部分響應(yīng)(PR)目標(biāo)(如，諸如PR(1，2，2，2，1)等的PR目標(biāo))。此外，當(dāng)具有PR目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的Viterbi均衡器再次執(zhí)行均衡處理時，獲得難于決定是“0”還是“1”、并且遭受突發(fā)錯誤的再現(xiàn)數(shù)據(jù)。利用在均衡為PR目標(biāo)的再現(xiàn)信號與PR目標(biāo)所定義的信號點之間的距離作為似然(likelihood)信息，Viterbi均衡器執(zhí)行Viterbi均衡，進而獲得難于決定是“0”還是“1”的再現(xiàn)數(shù)據(jù)。
利用從Viterbi均衡器獲得的并且包括突發(fā)錯誤的難于決定的數(shù)據(jù)，以及突發(fā)位置檢測器從再現(xiàn)信號中檢測到的突發(fā)位置信息，糾錯解碼器執(zhí)行糾錯解碼處理。
利用諸如Reed-Solomom(RS)碼或在關(guān)于通過Viterbi均衡獲得的難于決定的數(shù)據(jù)解碼時需要難于決定的數(shù)據(jù)的類似碼的糾錯碼，糾錯解碼器糾正在Viterbi均衡后包含在數(shù)據(jù)內(nèi)的錯誤。
利用前述的處理操作，即使當(dāng)再現(xiàn)信號包括頭接觸到盤介質(zhì)時引起的突發(fā)錯誤/丟失時，也能夠糾正再現(xiàn)數(shù)據(jù)中的錯誤。然而，前述的突發(fā)位置檢測方法檢測來自相鄰軌道的干擾，但是不能應(yīng)用適當(dāng)?shù)奶幚怼?br> 在用于回放來自具有鄰近的多個數(shù)據(jù)軌道的盤介質(zhì)的所記錄數(shù)據(jù)的磁記錄/再現(xiàn)裝置中，當(dāng)由于任何頭偏離軌道而造成相鄰軌道上的記錄信號被重寫在目標(biāo)軌道上時，或者當(dāng)再現(xiàn)時將頭位置移動到相鄰軌道、從而在目標(biāo)軌道和相鄰軌道上同時再現(xiàn)信號時，相鄰軌道上的信號成為關(guān)于通過再現(xiàn)目標(biāo)軌道所獲得的信號的突發(fā)干擾噪聲，但是不像前述的情形，這里并不產(chǎn)生DC分量。因此，因為模-數(shù)轉(zhuǎn)換后的信號并不具有任何的區(qū)別特征，并且不能檢測出突發(fā)錯誤的位置，所以在再現(xiàn)時的誤碼率特性大幅惡化。
此時，當(dāng)在糾錯解碼過程中使用利用似然信息的糾錯碼時，在再現(xiàn)數(shù)據(jù)中遭受來自相鄰軌道的突發(fā)干擾的部分的似然信息的可靠性變得相當(dāng)?shù)?。為此，糾錯碼的潛在糾正能力不能得到開發(fā)，并且糾錯后再現(xiàn)數(shù)據(jù)的誤碼率不合要求地惡化。
參考資料(JP-A2005-166089(KOKAI))公開了一種用于改善當(dāng)頭接觸到盤介質(zhì)時引起的突發(fā)錯誤的解碼功能的技術(shù)。然而，這份參考資料中所公開的技術(shù)并沒有考慮到任何來自相鄰軌道的突發(fā)錯誤。這份參考文獻在發(fā)生來自相鄰軌道的干擾時不能改善誤碼率。
因為常規(guī)的磁記錄/再現(xiàn)裝置不能檢測出由于頭偏離軌道而造成的任何來自相鄰軌道的干擾噪聲，所以不能精確計算出在再現(xiàn)數(shù)據(jù)中遭受干擾的部分中的似然信息。為此，當(dāng)在糾錯解碼過程中使用利用似然信息的糾錯碼時，在干擾部分具有低可靠性的似然信息的影響下，充分的糾錯能力不能得到開發(fā)。


發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的實施例，再現(xiàn)裝置計算頭從盤介質(zhì)上讀出的信號的方差值，并且利用該信號的方差值，估計頭從目標(biāo)軌道向相鄰軌道偏離的程度和來自相鄰軌道的干擾功率。此外，再現(xiàn)裝置，利用偏離軌道的程度和干擾功率，計算該信號的軟判決似然值，并且利用該軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼。



圖1是說明相鄰軌道之間發(fā)生干擾的機制的視圖； 圖2是顯示根據(jù)第一實施例的再現(xiàn)裝置的排列的例子的方框圖； 圖3是顯示根據(jù)第二實施例的再現(xiàn)裝置的排列的例子的方框圖； 圖4是顯示在執(zhí)行基于AR模型的均衡時糾錯解碼之前的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的位誤碼率(BER)特性的圖； 圖5是顯示在執(zhí)行基于AR模型的均衡時糾錯解碼之后的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的位誤碼率(BER)特性的圖； 圖6是顯示根據(jù)第三實施例的再現(xiàn)裝置的排列的例子的方框圖； 圖7是顯示根據(jù)第三實施例的再現(xiàn)裝置的排列的另一個例子的方框圖； 圖8是顯示根據(jù)第四實施例的再現(xiàn)裝置的排列的例子的方框圖； 圖9是顯示根據(jù)第三實施例的再現(xiàn)裝置的排列的又一個例子的方框圖； 圖10是顯示根據(jù)第三實施例的再現(xiàn)裝置的排列的再一個例子的方框圖。

具體實施例方式 在下文中將參考附圖描述本發(fā)明的實施例。
(第一實施例) 本實施例使用Turbo碼或者低密度奇偶校驗(LDPC)碼作為糾錯碼，這些碼在解碼時需要對于再現(xiàn)數(shù)據(jù)的“0”和“1”的軟判決似然信息。而且，利用max-log-MAP算法、軟輸出Viterbi算法(SOVA)或輸出軟判決似然信息并且等同于Viterbi均衡而代替常規(guī)的Viterbi均衡算法的類似算法，對于Viterbi均衡后的Turbo碼或LDPC碼，執(zhí)行糾錯解碼。
通常，使用軟判決似然信息的Turbo碼或LDPC碼，具有優(yōu)于RS碼或類似碼的普通(ordinary)誤碼率特性，并且這些碼在諸如發(fā)生許多數(shù)據(jù)錯誤的高密度記錄等的記錄環(huán)境中是有效的。
然而，當(dāng)使用能夠獲得軟判決似然信息的max-log-MAP算法或SOVA時，算法中必須使用在均衡為PR目標(biāo)的信號點處的噪聲功率值。為此，當(dāng)算法中使用不同于實際值的噪聲功率值時，所獲得的軟判決似然信息具有低可靠性，從而導(dǎo)致大幅的特性惡化。
常規(guī)的再現(xiàn)裝置能夠通過預(yù)先執(zhí)行訓(xùn)練，將在均衡為PR目標(biāo)后的再現(xiàn)信號點處的普通噪聲功率值用作已知值。
然而，因為不能訓(xùn)練像來自相鄰軌道的干擾一樣的突然的干擾噪聲，所以在該算法中不能精確地設(shè)置干擾部分的噪聲功率值。
為此，在常規(guī)的方法中，因為遭受來自相鄰軌道的干擾的部分的噪聲功率極大地不同于所訓(xùn)練的噪聲功率，所以當(dāng)使用諸如max-log-MAP算法的需要噪聲功率值的算法時，遭受干擾的部分的軟判決似然信息大幅地丟失了可靠性，因而惡化了誤碼率特性。
此外，即使當(dāng)利用具有低可靠性的軟判決似然信息對于Turbo碼或LDPC碼執(zhí)行解碼處理時，潛在的糾正能力不能得到開發(fā)，并且誤碼率特性惡化。
因此，根據(jù)將要在下文中描述的實施例的磁記錄裝置，順序估計由于不期望發(fā)生的、來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲功率，并且順序地和適當(dāng)?shù)貙⒏蓴_部分的噪聲功率值應(yīng)用于max-log-MAP算法或類似算法，因而維持干擾部分的軟判決似然信息的可靠性。
在圖1中，當(dāng)頭201由于一些外部原因引起從盤介質(zhì)上目標(biāo)軌道302的路徑偏離軌道，并且獲得來自盤介質(zhì)的再現(xiàn)信號時，該再現(xiàn)信號是從目標(biāo)軌道302獲得的信號和從相鄰軌道303獲得的信號的和。
令W為頭201向相鄰軌道的偏離軌道的程度，即，頭201向相鄰軌道的偏離關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化為“1”的軌道寬度的比率(在時刻t的偏離軌道程度)。然后，在時刻t，經(jīng)歷了模-數(shù)轉(zhuǎn)換和FIR均衡的再現(xiàn)信號s(t)表示為 s(t)＝(1-W)Son(t)+WsITI(t)(1) 其中son(t)是從目標(biāo)軌道獲得的再現(xiàn)信號，而sITI(t)是從相鄰軌道獲得的再現(xiàn)信號。而且，s(t)是FIR均衡后的再現(xiàn)信號，該信號遭受來自相鄰軌道的干擾。
當(dāng)獲得這種再現(xiàn)信號時，因為前述的頭201并不接觸記錄介質(zhì)，所以所獲得的再現(xiàn)信號的波形在模-數(shù)轉(zhuǎn)換后并不飽和。為此，即使當(dāng)檢測到由于飽和而造成的模-數(shù)轉(zhuǎn)換后再現(xiàn)信號波形的任何丟失時，常規(guī)的再現(xiàn)裝置的排列也不能檢測出來自相鄰軌道的干擾。
在通過利用在FIR均衡后的再現(xiàn)信號計算似然值(度量值)來執(zhí)行Viterbi均衡時，用在Viterbi均衡中的度量值λ通常由下面的公式給出 其中r是FIR均衡后再現(xiàn)信號的樣本點(在時刻t的再現(xiàn)信號的信號點)，s是在所使用的PR目標(biāo)中定義的參考信號點，并且σ2是包含在再現(xiàn)信號中的噪聲的方差。利用公式(2)計算的λ是再現(xiàn)信號的樣本點r關(guān)于PR目標(biāo)中每個參考信號點s的似然。
通常，利用訓(xùn)練序列預(yù)先測量在再現(xiàn)信號的樣本點處的噪聲方差(噪聲功率)。當(dāng)沒有來自相鄰軌道的干擾時，使用預(yù)先測量的噪聲方差值σ2。
然而，當(dāng)包含來自相鄰軌道的干擾時，將由于來自相鄰軌道的再現(xiàn)信號而造成的干擾分量σITI2加到普通噪聲方差中，這樣FIR均衡后的噪聲方差值應(yīng)該是σ2+σITI2。當(dāng)不能獲得值σITI2時，遭受來自相鄰軌道的干擾的部分的度量將變得不精確，并且引起誤碼率特性的惡化。
再現(xiàn)信號中樣本點r的軟判決似然值Λ，通過max-log-MAP算法、SOVA或類似算法獲得并且需要計算再現(xiàn)信號中樣本點r的最似然位(“0”或“1”)，其由下面的公式給出 其中λ(1)是利用公式(2)、關(guān)于PR目標(biāo)中多個信號點(參考信號點)變?yōu)椤?”的狀態(tài)轉(zhuǎn)換路徑(由PR目標(biāo)所定義)而計算的度量。而且，λ(0)是利用公式(2)、關(guān)于PR目標(biāo)中多個信號點變?yōu)椤?”的狀態(tài)轉(zhuǎn)換路徑而計算的度量。αj和βj是由max-log-MAP算法計算的，變?yōu)椤?”和“1”的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率值，并且是向前和向后累積的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率，將感興趣的位連接到PR目標(biāo)中的信號點“0”或“1”。
從公式(2)和(3)可以看出，利用錯誤的噪聲方差值計算的軟判決似然值具有低可靠性。
這樣，當(dāng)再現(xiàn)信號遭受來自相鄰軌道的干擾時，除非設(shè)置合適的噪聲方差，否則軟判決似然值Λ的可靠性將降低。因此，這導(dǎo)致特性的惡化，尤其是在將需要軟判決似然信息的Turbo碼或LDPC碼用作糾錯碼時。
考慮到這種問題，將在下面研究這樣一種情況，其中將由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值加到公式(2)和(3)的似然計算中。
令δon2為普通再現(xiàn)信號son(t)的方差，所述普通再現(xiàn)信號son(t)沒有任何來自相鄰軌道的干擾。該方差值具有甚至關(guān)于相鄰軌道相同的統(tǒng)計學(xué)屬性。
此時，當(dāng)將頭從目標(biāo)軌道路徑相對于標(biāo)準(zhǔn)化為“1”的軌道寬度移動Ｗ并且獲得再現(xiàn)信號時，目標(biāo)軌道的所獲得的再現(xiàn)信號的方差值由下式給出 (1-w)2δon2 (4) 在相同時刻從相鄰軌道獲得的再現(xiàn)信號的方差由下式給出 w2δon2 (5) 如通過將這兩種信號相加獲得的再現(xiàn)信號的方差一樣，最終獲得的再現(xiàn)信號的方差由下面的公式給出 再現(xiàn)信號的方差值δB2必須被順序地、獨立地從FIR均衡后的再現(xiàn)信號中獲得，所述再現(xiàn)信號包括來自相鄰軌道的干擾。
根據(jù)上面的敘述，通過計算頭從目標(biāo)軌道向其相鄰軌道關(guān)于軌道寬度的偏離軌道的程度W，能夠計算出由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲的方差值，以及由于頭從目標(biāo)軌道偏離而造成的來自目標(biāo)軌道的再現(xiàn)信號的衰減。
重寫公式(6)產(chǎn)生了頭向相鄰軌道偏離的程度W，這由下面的公式表示 因此，利用二次公式關(guān)于W對公式(7)求解，產(chǎn)生兩個解 一個解指示從目標(biāo)軌道觀看的頭偏離軌道的比率，而另一個解是從相鄰軌道觀看的頭偏離軌道的比率。
以這種方式計算FIR均衡后再現(xiàn)信號的方差值δB2，所述方差值δB2包括來自相鄰軌道的干擾分量，并且從所獲得的方差值δB2和再現(xiàn)信號的方差值δon2計算頭偏離軌道的程度W，所述方差值δon2沒有任何來自相鄰軌道的干擾，并且通過訓(xùn)練來預(yù)先計算。
根據(jù)所獲得的頭偏離軌道的程度W和方差值δon2，利用下面的公式，能夠計算由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值(噪聲功率)σITI2 此外，由于頭向相鄰軌道的偏離而造成的目標(biāo)軌道的再現(xiàn)信號的幅度衰減由(1-W)給出。
考慮到由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差以及目標(biāo)軌道上的信號衰減，由公式(2)給出的度量值λ能夠重寫為 即公式(2)中的s由(1-W)s替換，而σ2由σ2+σITI2替換，考慮到來自相鄰軌道的干擾，這種替換產(chǎn)生用于Viterbi均衡中的度量值λG。
基于前述的原則，將在下面描述根據(jù)第一實施例所述的再現(xiàn)裝置。
在圖2中再現(xiàn)裝置順序計算檢測來自相鄰軌道的干擾所需要的再現(xiàn)信號的方差。
在圖2所示的再現(xiàn)裝置中，模-數(shù)轉(zhuǎn)換器1將記錄和再現(xiàn)頭(以下簡稱為頭)301從盤介質(zhì)(磁記錄介質(zhì))讀出的模擬再現(xiàn)信號數(shù)字化，然后，F(xiàn)IR均衡器2將所得到的數(shù)字信號均衡為任意PR目標(biāo)信號。
接著，在圖2所示的再現(xiàn)裝置中，計算器3計算在FIR均衡后的再現(xiàn)信號的樣本值的平方值。然后，M階(tap)(M為大于或等于2的正整數(shù))移動平均濾波器4從平方后的樣本值計算再現(xiàn)信號的M階平均值，從而計算再現(xiàn)信號的方差值，即，由公式(6)給出的方差值δB2。
注意，因為再現(xiàn)信號的移動平均本身是“0”，所以通過計算再現(xiàn)信號的平方樣本值的移動平均來計算再現(xiàn)信號的方差。
相鄰軌道干擾檢測器5，利用公式(8)，從所獲得的方差值δB2和再現(xiàn)信號的方差值δon2，計算頭301偏離軌道的程度W，再現(xiàn)信號的方差值δon2通過訓(xùn)練預(yù)先獲得并且沒有來自相鄰軌道的干擾。此外，相鄰軌道干擾檢測器5，利用所獲得的頭偏離軌道的程度W和再現(xiàn)信號的方差值δon2，計算由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值該計算前面已經(jīng)給出。將所獲得的W和δITI2輸出到Viterbi均衡器7。
注意，相鄰軌道干擾檢測器5存儲再現(xiàn)信號的方差值δon2，所述方差值δon2通過訓(xùn)練預(yù)先獲得并且沒有來自相鄰軌道的干擾。
將來自FIR均衡器2的輸出輸入到計算器3，并且也輸入到延遲緩沖器6。延遲緩沖器6將FIR均衡后的再現(xiàn)信號延遲所需要的時間段，直到相鄰軌道干擾檢測器5計算出頭偏離軌道的程度W和由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值δITI2，并且然后將延遲的再現(xiàn)信號輸入到Viterbi均衡器7。
Viterbi均衡器7將Viterbi解碼、max-log-MAP算法或SOVA應(yīng)用于輸入的再現(xiàn)信號。Viterbi均衡器7，根據(jù)公式(10)，利用頭301偏離軌道的程度W和再現(xiàn)信號的方差值δon2，計算在FIR均衡后的再現(xiàn)信號r和PR目標(biāo)中的信號點s之間的度量λG，在前面已經(jīng)給出這個計算公式。此外，Viterbi均衡器7，根據(jù)公式(3)，利用為PR目標(biāo)中信號點s計算的度量λG，計算軟判決似然值Λ。
注意，Viterbi均衡器7通過由λG(1)替代λ(1)和由λG(0)替代λ(0)來應(yīng)用公式(3)。在這種情況下，λG(1)是利用公式(10)對于PR目標(biāo)中多個信號點變?yōu)椤?”的狀態(tài)轉(zhuǎn)換路徑計算的度量，而λG(0)是利用公式(10)對于PR目標(biāo)中多個信號點變?yōu)椤?”的狀態(tài)轉(zhuǎn)換路徑計算的度量。即，Viterbi均衡器7利用下面的公式計算軟判決似然值Λ Viterbi均衡器7將所獲得的軟判決似然值Λ輸出到糾錯解碼器8。以這種方式，從Viterbi均衡器7獲得軟判決似然值Λ，其考慮到了關(guān)于再現(xiàn)數(shù)據(jù)的相應(yīng)位(“0”和“1”)來自相鄰軌道的干擾噪聲并且具有高可靠性。
糾錯解碼器8應(yīng)用適合于Turbo碼、LDPC碼或類似碼的解碼方法，并且利用從Viterbi均衡器7獲得的軟判決似然值Λ，來執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)，因而獲得再現(xiàn)數(shù)據(jù)(用戶數(shù)據(jù))。
如上所述，根據(jù)第一實施例，根據(jù)從盤介質(zhì)上讀出的信號(均衡后的信號)的方差δB2來估計頭向相鄰軌道偏離的偏離軌道程度W和來自相鄰軌道的干擾功率σITI2，并且計算通過公式(11)給出的軟判決似然值Λ，其考慮到了偏離軌道的程度和來自相鄰軌道的干擾功率，因而改善了再現(xiàn)數(shù)據(jù)中遭受來自相鄰軌道的干擾的部分的軟判決似然值的可靠性。然后，利用該軟判決似然值Λ執(zhí)行糾錯解碼，以獲得再現(xiàn)數(shù)據(jù)(用戶數(shù)據(jù))，從而改善了發(fā)生來自相鄰軌道的干擾時的誤碼率特性。
(第二實施例) 通常，在利用連續(xù)磁記錄介質(zhì)的磁記錄系統(tǒng)中，再現(xiàn)信號包括由于磁記錄介質(zhì)的磁性反轉(zhuǎn)特性(magnetization inversion characteristics)和先前記錄的磁記錄模式而產(chǎn)生的抖動噪聲的噪聲分量，以及由其他電路產(chǎn)生的熱噪聲。普通再現(xiàn)信號包括抖動噪聲和熱噪聲。
作為這些噪聲分量的特征，抖動噪聲分量根據(jù)將要寫的數(shù)據(jù)序列模式而產(chǎn)生抖動噪聲分量在所寫數(shù)據(jù)序列之前和之后的再現(xiàn)信號之間具有很強的相關(guān)性，并且具有與再現(xiàn)信號相同的頻率特性。
另一方面，熱噪聲在所寫序列和該序列之前和之后的信號之間具有不相關(guān)的噪聲分量，并且在整個頻率范圍上具有與再現(xiàn)信號沒有相關(guān)性的、一致的頻率特性。
此時，當(dāng)從目標(biāo)軌道獲得的再現(xiàn)信號的幅度由于頭向相鄰軌道的偏離而下降(1-W)時，因為熱噪聲與再現(xiàn)信號沒有相關(guān)性，所以所述噪聲方差保持不變。然而，抖動噪聲在目標(biāo)再現(xiàn)信號減少時下降。
此時，與在目標(biāo)軌道的功率衰減中一樣，相對于信號幅度衰減(1-W)，抖動噪聲減少(1-W)2。
令σjitter2是沒有突發(fā)干擾的抖動噪聲的方差。然后，抖動噪聲的減少表示為(1-W)2σjitter2。
然而，通過訓(xùn)練能夠計算出的噪聲功率σ2是包含抖動和熱噪聲分量的功率。
當(dāng)將該噪聲功率中的抖動噪聲和熱噪聲的比率(“抖動噪聲”對“熱噪聲”)定義為“ε∶1-ε”時，預(yù)先測量出的總噪聲功率σ2的抖動噪聲σjetter2由εσ2給出，并且總噪聲功率σ2的熱噪聲由(1-ε)σ2給出。注意，ε是預(yù)先測量的值并且將該值提供給再現(xiàn)裝置。
根據(jù)上面的討論，假定由于突發(fā)干擾而造成的目標(biāo)信號的功率衰減由(1-W)2給出，那么利用抖動噪聲和熱噪聲以及由公式(9)給出的、由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值σITI2，由下式給出突發(fā)干擾部分的總噪聲功率σ2+σITI2 (1-ε)σ2+(1-W)2εσ2+Wδon2(12) 這樣，根據(jù)公式(10)和(12)，考慮到再現(xiàn)信號中的噪聲分布，在發(fā)生突發(fā)干擾時Viterbi均衡中所使用的度量值λG由下面的公式給出 利用公式(13)計算的度量值λG是考慮到抖動噪聲和熱噪聲以及突發(fā)干擾的噪聲方差的高可靠性度量值。特別地，因為當(dāng)利用max-log-MAP算法時，突發(fā)干擾部分的軟判決似然值的可靠性取決于突發(fā)干擾，所以該軟判決似然值適合使用所需要的Turbo碼和LDPC碼，并且允許充分開發(fā)糾錯碼的修正能力。
因為均衡算法相對于前述的Viterbi均衡考慮到了抖動噪聲的噪聲特性，所以自回歸(AR)模型是已知的。
AR模型，通過開發(fā)取決于度量值中抖動噪聲的所寫數(shù)據(jù)模式的時間相關(guān)特性，在時間軸上抑制抖動噪聲，因而改善了誤碼率特性。
與在Viterbi均衡中一樣，在標(biāo)準(zhǔn)AR模型中所使用的度量值由下面的公式給出 其中μt-1、…、μt-N是從當(dāng)前時刻t到一個樣本前至到N個樣本前的噪聲相關(guān)系數(shù)。與在計算噪聲方差所需要的訓(xùn)練中一樣，在沒有突發(fā)干擾的位置，利用時間方向上的噪聲相關(guān)值計算這些噪聲相關(guān)系數(shù)。而且，該噪聲相關(guān)性強烈地取決于所使用的PR目標(biāo)和將要寫在盤介質(zhì)上的位序列。
如上所述，將在下面研究發(fā)生特發(fā)干擾時AR模型中的度量的推導(dǎo)。
能夠?qū)⒃馐芡话l(fā)干擾的部分的噪聲作為目標(biāo)軌道上的不相關(guān)噪聲處理，并且因為突發(fā)干擾中的噪聲相關(guān)性很大程度上不同于訓(xùn)練中的噪聲相關(guān)性，所以不能直接使用在AR模型中所使用的噪聲相關(guān)性。
此時，當(dāng)噪聲分量完全地變成只有突發(fā)干擾分量時，噪聲分量之間的相關(guān)系數(shù)在時間方向上接近“0”。
當(dāng)頭關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化的軌道寬度移動了W時，與在Viterbi均衡中一樣，噪聲的總功率由下式給出 (1-ε)σ2+(1-W)2εσ2+W2δon2(15) 在時間方向上具有相關(guān)性的噪聲分量保持了除總噪聲功率中的突發(fā)干擾分量以外的各項的相關(guān)性。
此時，基于突發(fā)干擾和普通噪聲之間的功率比率，在AR模型中所使用的噪聲相關(guān)系數(shù)減少(具有相關(guān)性的噪聲/總噪聲功率)。
因為計算了用于噪聲幅度值的噪聲相關(guān)系數(shù)，所以基于由公式(15)給出的總噪聲功率和除由公式(15)給出的總噪聲功率中的突發(fā)干擾分量以外的噪聲分量之間的功率比率，利用下面的公式能夠計算出在時刻t-n噪聲相關(guān)函數(shù)的減少量ρt-n 其中Wt-n是來自相鄰軌道的干擾的程度(頭偏離軌道的程度)。注意，n是落在1到N范圍內(nèi)的正整數(shù)(包括1和N)。而且，與在上面的描述中一樣，σ2是預(yù)先測量的、并包含在再現(xiàn)信號中的噪聲方差值(噪聲功率)，并且ε和ε-1是噪聲功率σ2中預(yù)先測量的抖動噪聲和熱噪聲的比率。
基于以上論述，根據(jù)公式(15)，因為AR模型在時刻t的總噪聲功率由公式(17)表示，所以AR模型在發(fā)生突發(fā)干擾時在時刻t的度量值能夠重寫為公式(18)。
(1-ε)σ2+(1-Wt)2εσ2+Wtδon2(17) 利用該度量值，在利用AR模型代替Viterbi均衡執(zhí)行均衡過程中，也能夠進行考慮到取決于寫入模式(write pattern)的噪聲的均衡，并且能夠改善突發(fā)干擾部分的軟判決似然值的可靠性。
注意，與在Viterbi均衡中一樣，即使當(dāng)使用AR模型時，max-log-MAP算法或SOVA用作獲得軟判決似然值的方法。
正如到目前為止所描述的內(nèi)容，主要描述了由于頭向相鄰軌道的偏離而造成的來自相鄰軌道的干擾。注意，當(dāng)由于記錄頭向相鄰軌道的偏離而部分地覆蓋目標(biāo)軌道上所記錄的數(shù)據(jù)時，應(yīng)用與到目前為止所給出的相同討論。
將前述的AR模型應(yīng)用到圖3中的再現(xiàn)裝置中。注意，圖3中相同的附圖標(biāo)記代表著如圖2中的相同部件，并且下面將僅描述不同點。
在圖3中的再現(xiàn)裝置中，計算器3基于FIR均衡后的再現(xiàn)信號計算樣本值的平方值，并且與在圖2中一樣，M階移動平均濾波器4計算部分再現(xiàn)信號的方差值δB2。相鄰軌道干擾檢測器5，利用公式(8)，根據(jù)所獲得的再現(xiàn)信號的方差值δB2，計算在時刻t的干擾程度(頭偏離軌道的程度)Wt。此外，相鄰軌道干擾檢測器5，利用公式(9)、所獲得的頭偏離軌道的程度Wt以及預(yù)先給出的再現(xiàn)信號的方差值δon2，計算在時刻t由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值Wtδon2。
在圖3的再現(xiàn)裝置中，將在時刻t所獲得的干擾的程度Wt和由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值Wtδon2輸出到AR模型均衡器11和減少系數(shù)計算器12。
噪聲相關(guān)表13存儲預(yù)先測量的、從當(dāng)前時刻t到一個至N個樣本前的噪聲相關(guān)系數(shù)μt-1，…，μt-N。
減少系數(shù)計算器12，利用在當(dāng)前時刻前從相鄰軌道干擾檢測器5中獲得的干擾程度Wt-1、…、Wt-N，由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值Wt-1δon2、…、Wt-Nδon2，預(yù)先給出的噪聲方差值σ2以及抖動噪聲對于噪聲方差值σ2的比率ε，在再現(xiàn)信號(適合于AR模型均衡器11)的當(dāng)前時刻前，分別地計算由于在樣本點處突發(fā)干擾而造成的噪聲相關(guān)值的N個減少系數(shù)ρt-n(n滿足1≤n≤N)。計算器14用存儲在噪聲相關(guān)表13中的相關(guān)系數(shù)μt-n(n滿足1≤n≤N)乘以所獲得的N個減少系數(shù)。將由計算器14獲得的、減少函數(shù)(reduction function)和相關(guān)系數(shù)的乘積ρt-1μt-1、…、ρt-nμt-n、ρt-Nμt-N輸入到AR模型均衡器11中，并且將這些乘積用作噪聲相關(guān)值。
AR模型均衡器11，利用公式(18)，并且利用由計算器14計算出的減少函數(shù)和相關(guān)系數(shù)的乘積ρt-1μt-1、…、ρt-nμt-n、ρt-Nμt-N，從相鄰軌道干擾檢測器5中輸出的在時刻t-N、…、t-1、t的干擾程度Wt-1、…、Wt-N，以及在時刻t由于來自相鄰軌道的干擾造成的噪聲方差值Wtδon2，計算在時刻t FIR均衡后的再現(xiàn)信號和PR目標(biāo)中的各自信號點s之間的度量λAR。注意，噪聲方差值σ2和抖動噪聲對于噪聲方差值σ2的比率ε是預(yù)先提供給(儲存在)AR模型均衡器11中的值。
此外，AR模型均衡器11，利用為PR目標(biāo)中對于各自信號點所計算的度量λAR和公式(3)，計算軟判決似然值A(chǔ)。
注意，AR模型均衡器11通過由λAR(1)替代λ(1)和由λAR(0)替代λ(0)來應(yīng)用公式(3)。在這種情況下，λAR(1)是利用公式(18)，為使在PR目標(biāo)中的多個信號點變?yōu)椤?”的信號點而計算的度量，并且λAR(0)是利用公式(18)，為使在PR目標(biāo)中的多個信號點變?yōu)椤?”的信號點而計算的度量。即，AR模型均衡器11，利用下面的公式，計算軟判決似然值Λ AR模型均衡器11將所獲得的再現(xiàn)數(shù)據(jù)和軟判決似然值Λ輸出到糾錯解碼器8。
糾錯解碼器8應(yīng)用適合于Turbo碼、LDPC碼和類似碼的解碼方法，并且利用從AR模型均衡器11中獲得的軟判決似然值Λ，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)，因而獲得用戶數(shù)據(jù)。
圖4顯示了在執(zhí)行基于AR模型的均衡時糾錯解碼之前的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的位誤碼率(BER)特性501，并且為了比較，圖4還顯示了在執(zhí)行常規(guī)的Viterbi均衡時糾錯解碼之前的BER特性502，以及理想的誤碼率特性503。圖4顯示了在來自相鄰軌道的干擾長度為1000位、頭向相鄰軌道偏離的程度W為“0.2”，以及移動平均濾波器的階長度為“100”的情況下所測量的BER特性。
如圖4所示的在執(zhí)行基于AR模型的均衡時的BER特性501是在基于AR模型均衡器11基于AR模型進行的均衡中、利用max-log-MAP算法的均衡后緊接著(在從AR模型均衡器11輸出的糾錯之前)的信號的BER特性。
從圖4能夠看出，與在執(zhí)行常規(guī)的Viterbi均衡時的、不管來自相鄰軌道的干擾的BER特性502相比，在執(zhí)行基于AR模型的均衡時的BER特性501得到了改善。
當(dāng)在除在圖4中所使用的情況之外將LDPC碼用作糾錯碼時，圖5中的BER特性601、602、603分別是在上面三種情況中在糾錯解碼后的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的BER特性。BER特性601是在執(zhí)行基于AR模型的均衡時糾錯解碼之后的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的BER特性。BER特性602對應(yīng)于執(zhí)行常規(guī)的Viterbi均衡的情況，而BER特性603對應(yīng)于理想的BER特性。
如BER特性602所示，當(dāng)不管來自相鄰軌道的干擾、在常規(guī)的Viterbi均衡后執(zhí)行糾錯解碼時，由于來自相鄰軌道的噪聲方差的干擾，似然信息的可靠性降低，并且即便利用需要似然信息的LDPC碼也不能糾正錯誤。
然而，如BER特性601所示，當(dāng)在基于根據(jù)第二實施例的AR模型的均衡后執(zhí)行糾錯解碼時，干擾部分的軟判決似然值Λ的可靠性得到改善，并且LDPC碼的潛在糾錯能力能夠得到開發(fā)。
如上所述，根據(jù)第二實施例，計算相鄰軌道間的干擾分量，以計算考慮到干擾分量的軟判決似然值Λ。然后，利用軟判決似然值Λ執(zhí)行利用LDPC碼或類似碼的糾錯解碼，因而極大地改善了再現(xiàn)數(shù)據(jù)遭受來自相鄰軌道的干擾時的誤碼率。
(第三實施例) 下面將描述一種再現(xiàn)裝置，這種裝置具有這樣的功能，即當(dāng)檢測到來自相鄰軌道的大的干擾時，將再現(xiàn)數(shù)據(jù)中檢測到干擾的部分作為丟失部分處理。
注意，圖6中相同的附圖標(biāo)記代表著如圖3中的相同部件，并且下面將僅描述不同點。即，在圖6中，增加了丟失位置檢測器21。
當(dāng)頭向相鄰軌道偏離的程度W等于或大于相對于標(biāo)準(zhǔn)化的軌道寬度的特定值(如，W＝0.3或0.5，盡管該值根據(jù)再現(xiàn)裝置而有所不同)時，來自相鄰軌道的信號功率大于目標(biāo)軌道中再現(xiàn)信號的信號功率。在這種情況下，在FIR均衡后的再現(xiàn)信號上，表觀信噪比(SNR)變成0dB或更少，并且錯誤不能得到實際地糾正。即，當(dāng)相對于軌道寬度已經(jīng)發(fā)生了等于或大于預(yù)定閾值的頭的偏離軌道時，可以將該部分的信息作為丟失信息處理。
以這種方式，當(dāng)處理來自相鄰軌道的大的干擾時，通過用于檢測在頭接觸磁記錄表面時已經(jīng)發(fā)生的突發(fā)丟失的排列，能夠應(yīng)付這種干擾，并且像在常規(guī)的再現(xiàn)裝置中一樣，在對糾錯碼解碼過程中進行丟失的糾正。
圖6中的丟失位置檢測器21具有檢測由于來自相鄰軌道的干擾而造成的信息丟失的功能。
在圖6所示的再現(xiàn)裝置中，與圖3中一樣，模-數(shù)轉(zhuǎn)換器1將頭301從盤介質(zhì)中讀出的模擬再現(xiàn)信號數(shù)字化，并且FIR均衡器2將所得到的數(shù)字信號均衡為想要的PR目標(biāo)。然后，計算器3基于FIR均衡后的再現(xiàn)信號，計算樣本值的平方值，并且M階移動平均濾波器4計算再現(xiàn)信號的方差值。相鄰軌道干擾檢測器5根據(jù)所獲得的再現(xiàn)信號和類似信號的方差值δB2、在時刻t計算來自相鄰軌道的干擾程度，即，頭偏離軌道的程度Wt，和由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值Wtδon2，并且相鄰軌道干擾檢測器5將這些值輸出到AR模型均衡器11和減少系數(shù)計算器12。在圖6的再現(xiàn)裝置中的相鄰軌道干擾檢測器5還將頭偏離軌道的程度Wt輸出到丟失位置檢測器21。
當(dāng)頭偏離軌道的程度的值等于或大于預(yù)定閾值Wth時，丟失位置檢測器21判定所記錄信息丟失，并且產(chǎn)生指示所記錄信息丟失的位置(丟失位置)的丟失位置信息。
另一方面，在圖6所示的再現(xiàn)裝置中，與圖3中一樣，AR模型均衡器11，利用max-log-MAP算法或使用考慮到由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差的度量值的類似算法，根據(jù)AR模型執(zhí)行Viterbi均衡，并且將軟判決似然值Λ輸出到糾錯解碼器8。
圖6的糾錯解碼器8應(yīng)用適合于turbo碼、LDPC碼等的解碼方法，并且利用所獲得的軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)。此時，解碼器8，在由從丟失位置檢測器21中輸出的丟失位置信息所指出的丟失位置處，省略糾錯解碼，并且在該位置處使用用于丟失糾正的解碼算法。
以這種方式，當(dāng)作為發(fā)生來自相鄰軌道的極大干擾的結(jié)果而丟失所記錄的信息時，將用于丟失糾正的解碼算法用于所記錄信息丟失的部分，以代替糾錯解碼，因而抑制了誤碼率特性的惡化。
注意，圖6顯示了將丟失位置檢測器21增加到圖3所示的再現(xiàn)裝置中的排列。然而，本發(fā)明并不限于這種特定情況。例如，在將丟失位置檢測器21增加到圖2所示的再現(xiàn)裝置的排列中的情況下，如圖7所示，也能獲得相同的效果。
更具體地說，在圖7所示的再現(xiàn)裝置中，如圖2中一樣，模-數(shù)轉(zhuǎn)換器1將頭301從盤介質(zhì)中讀出的模擬再現(xiàn)信號數(shù)字化，并且FIR均衡器2將所得到的數(shù)字信號均衡為想要的PR目標(biāo)。然后，計算器3，基于FIR均衡后的再現(xiàn)信號，計算樣本值的平方值，并且M階移動平均濾波器4計算再現(xiàn)信號的方差值δB2。相鄰軌道干擾檢測器5根據(jù)所獲得的再現(xiàn)信號的方差值等，計算來自相鄰軌道的干擾的程度，即，頭偏離軌道的程度W，和由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差值δITI2。檢測器5將所獲得的頭偏離軌道的程度和噪聲方差值輸出到Viterbi均衡器7。在圖7的再現(xiàn)裝置中的相鄰軌道干擾檢測器5還將頭偏離軌道的程度W輸出到丟失位置檢測器21。當(dāng)頭偏離軌道的程度的值等于或大于預(yù)定閾值Wth時，丟失位置檢測器21產(chǎn)生指示所記錄信息丟失的位置(丟失位置)的丟失位置信息，并且將該信息輸出到糾錯解碼器8。
在圖7所示的再現(xiàn)裝置中，如圖2中一樣，Viterbi均衡器7，利用max-log-MAP算法或使用考慮到由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差的度量值的類似算法，執(zhí)行Viterbi均衡，并且將軟判決似然值Λ輸出到糾錯解碼器8。糾錯解碼器8應(yīng)用適合于turbo碼、LDPC碼等等的解碼方法，并且利用所獲得的軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)。此時，解碼器8，在由從丟失位置檢測器21中輸出的丟失位置信息所指出的丟失位置處，省略糾錯解碼，并且在該位置處使用用于丟失糾正的解碼算法。
(第四實施例) 下面將描述一種再現(xiàn)裝置，這種裝置也能夠應(yīng)付在頭接觸盤介質(zhì)時發(fā)生的突發(fā)丟失。
圖8是顯示根據(jù)第四實施例的再現(xiàn)裝置的排列的例子的方框圖。注意，圖8中相同的附圖標(biāo)記代表如圖6中的相同部件，并且下面將僅描述不同點。即，在圖8中，增加了突發(fā)檢測器31和突發(fā)位置檢測器32。
突發(fā)檢測器31和突發(fā)位置檢測器32具有與常規(guī)的再現(xiàn)裝置中的突發(fā)檢測器和突發(fā)位置檢測器相同的功能。即，突發(fā)檢測器31檢測數(shù)字再現(xiàn)信號的波形是否在模-數(shù)轉(zhuǎn)換器1中預(yù)定的最大輸出值處飽和。當(dāng)突發(fā)檢測器31檢測到突發(fā)干擾時，突發(fā)位置檢測器32檢測由于突發(fā)干擾而發(fā)生錯誤的位置，并且將指示錯誤發(fā)生位置的第一丟失位置信息輸出到糾錯解碼器8，其中由于突發(fā)干擾，模-數(shù)轉(zhuǎn)換后的再現(xiàn)信號在最大輸出值處飽和。
另一方面，如在第三實施例中的一樣，當(dāng)頭偏離軌道的程度等于或大于預(yù)定閾值Wth時，丟失位置檢測器21產(chǎn)生指示所記錄信息丟失的位置(丟失位置)的丟失位置信息，并且將該信息輸出到糾錯解碼器8。
糾錯解碼器8應(yīng)用適合于turbo碼、LDPC碼等的解碼方法，并且利用從AR模型均衡器11輸出的軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)。此時，由于解碼器8，在由從丟失位置檢測器21中輸出的第二丟失位置信息所指出的丟失位置處，以及由從突發(fā)位置檢測器32中輸出的第一丟失位置信息所指出的錯誤發(fā)生位置處，省略了糾錯解碼，因此在該位置處使用用于丟失糾正的解碼算法。
以這種方式，當(dāng)作為發(fā)生來自相鄰軌道的極大干擾的結(jié)果丟失所記錄的信息時，并且當(dāng)由于頭接觸盤介質(zhì)而丟失所記錄的信息時，對于丟失所記錄的信息的部分使用用于丟失糾正的解碼算法，來代替糾錯解碼，因而抑制了誤碼率特性的惡化。
注意，圖8顯示了將突發(fā)檢測器31和突發(fā)位置檢測器32增加到圖6所示的再現(xiàn)裝置的排列。然而，本發(fā)明并不限于這種特定情況。例如，如圖9所示，在將突發(fā)檢測器31和突發(fā)位置檢測器32增加到圖2所示的再現(xiàn)裝置的排列中的情況下，也能獲得相同的效果。
更具體地說，在圖9所示的再現(xiàn)裝置中，當(dāng)突發(fā)檢測器31檢測到突發(fā)干擾時，突發(fā)位置檢測器32檢測由于突發(fā)干擾而發(fā)生錯誤的位置，并且將指示錯誤發(fā)生位置的丟失位置信息輸出到糾錯解碼器8，其中由于突發(fā)干擾，模-數(shù)轉(zhuǎn)換后的再現(xiàn)信號在最大輸出值處飽和。
Viterbi均衡器7，利用max-log-MAP算法或使用考慮到由于來自相鄰軌道的干擾而造成的噪聲方差的度量值的類似算法，執(zhí)行Viterbi均衡，并且將軟判決似然值Λ輸出到糾錯解碼器8。糾錯解碼器8應(yīng)用適合于turbo碼、LDPC碼等的解碼方法，并且利用所獲得的軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)。此時，解碼器8在由從突發(fā)位置檢測器32輸出的丟失位置信息指出的錯誤發(fā)生位置處，省略糾錯解碼，并且在該位置處使用用于丟失糾正的解碼算法。
而且，如圖10所示，在將突發(fā)檢測器31和突發(fā)位置檢測器32增加到圖3所示的再現(xiàn)裝置的排列中的情況下，也能獲得相同的效果。
更具體地說，在圖10所示的再現(xiàn)裝置中，當(dāng)突發(fā)檢測器31檢測到突發(fā)干擾時，突發(fā)位置檢測器32檢測由于突發(fā)干擾而發(fā)生錯誤的位置，并且將指示錯誤發(fā)生位置的丟失位置信息輸出到糾錯解碼器8，其中由于突發(fā)干擾，模-數(shù)轉(zhuǎn)換后的再現(xiàn)信號在最大輸出值處飽和。
糾錯解碼器8應(yīng)用適合于turbo碼、LDPC碼等的解碼方法，并且利用從AR模型均衡器11輸出的軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼(包含硬判決)。此時，因為解碼器8，在由從突發(fā)位置檢測器32中輸出的丟失位置信息所指出的錯誤發(fā)生位置處，省略糾錯解碼，所以在該位置處使用用于丟失糾正的解碼算法。
如上所述，根據(jù)第四實施例，計算考慮到來自相鄰軌道的干擾的軟判決似然值Λ，并且利用該軟判決似然值，執(zhí)行糾錯。另外，檢測由于來自相鄰軌道的干擾或者頭和盤介質(zhì)的接觸而發(fā)生在再現(xiàn)信號中的所記錄信息的丟失，并且在所記錄信息的丟失位置處使用用于丟失糾正的解碼算法，來代替糾錯，因此極大地改善了盤介質(zhì)上所記錄信息的再現(xiàn)數(shù)據(jù)的誤碼率。
第一到第四實施例能夠改善在發(fā)生來自相鄰軌道的干擾時的誤碼率。
在第一到第四實施例中，已經(jīng)將此記錄介質(zhì)作為磁盤介質(zhì)而進行示例說明。然而，當(dāng)盤介質(zhì)包括光記錄介質(zhì)或磁光記錄介質(zhì)時，能夠同樣地應(yīng)用第一到第四實施例。
權(quán)利要求
1.一種再現(xiàn)裝置，其包括
方差計算器，用于計算頭從盤介質(zhì)中讀出的信號的方差值；
估計單元，配置為利用所述信號的所述方差值，估計所述頭從目標(biāo)軌道向相鄰軌道的偏離軌道的程度，以及來自所述相鄰軌道的干擾功率；
似然計算器，用于利用所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算所述信號的軟判決似然值；以及
解碼器，用于利用所述軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述方差計算器通過計算所述信號的平方的移動平均，來計算所述信號的所述方差值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述似然計算器包括
第一計算器，用于利用所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算給定噪聲相關(guān)值的減少系數(shù)，該給定噪聲相關(guān)值指示所述信號中的連續(xù)噪聲相關(guān)性；
第二計算器，用于將所述噪聲相關(guān)值乘以所述減少系數(shù)，從而獲得修正的噪聲相關(guān)值；以及
第三計算器，用于利用所述修正的噪聲相關(guān)值、所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算所述軟判決似然值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的裝置，其中，所述第一計算器，根據(jù)包含來自所述相鄰軌道的所述干擾功率的所述信號中的總噪聲功率與所述總噪聲功率中除來自所述相鄰軌道的所述干擾功率之外的、具有相關(guān)性的噪聲分量的噪聲功率的比率，來計算所述減少系數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，還包括第一檢測器，用于基于所述偏離軌道的程度，檢測第一丟失位置，在此處丟失了所述信號中的信息，并且其中
所述解碼器執(zhí)行丟失糾正解碼，以代替在所述第一丟失位置處的所述糾錯解碼。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，還包括第二檢測器，用于檢測所述頭接觸所述盤介質(zhì)時發(fā)生的第二丟失位置，在此處丟失了所述信號中的信息，并且其中
所述檢測器執(zhí)行丟失糾正解碼，以代替在所述第二丟失位置處的所述糾錯解碼。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，還包括均衡器，用于將所述頭從所述盤介質(zhì)中讀出的信號均衡為具有想要的部分響應(yīng)(PR)特性，并且其中
所述方差計算器計算所述均衡后的信號的方差值。
8.一種再現(xiàn)方法，其包括
計算頭從盤介質(zhì)中讀出的信號的方差值；
利用所述信號的所述方差值，估計所述頭從目標(biāo)軌道向相鄰軌道的偏離軌道的程度，以及來自所述相鄰軌道的干擾功率；
利用所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算所述信號的軟判決似然值；
利用所述軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，計算所述方差值的步驟通過計算所述信號的平方的移動平均，來計算所述信號的方差值。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，計算所述軟判決似然值的步驟包括
利用所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算給定噪聲相關(guān)值的減少系數(shù)，該給定噪聲相關(guān)值指示所述信號中的連續(xù)噪聲相關(guān)性；
將所述噪聲相關(guān)值乘以所述減少系數(shù)，從而獲得修正的噪聲相關(guān)值；以及
利用所述修正的噪聲相關(guān)值、所述偏離軌道的程度和所述干擾功率，計算所述軟判決似然值。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其中，計算所述減少系數(shù)的步驟根據(jù)包含來自所述相鄰軌道的所述干擾功率的所述信號中的總噪聲功率與所述總噪聲功率中除來自所述相鄰軌道的所述干擾功率之外的具有相關(guān)性的噪聲分量的噪聲功率的比率，來計算所述減少系數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，還包括
基于所述偏離軌道的程度，檢測第一丟失位置，在此處丟失了所述信號中的信息，并且其中
執(zhí)行丟失糾正解碼，以代替在所述第一丟失位置處的所述糾錯解碼。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，還包括
檢測第二丟失位置，在此處丟失了所述信號中的信息，并且其發(fā)生在所述頭接觸所述盤介質(zhì)時，并且其中
執(zhí)行丟失糾正解碼，以代替在所述第二丟失位置處的所述糾錯解碼。
14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，還包括
將所述頭從所述盤介質(zhì)中讀出的信號均衡為具有想要的部分響應(yīng)(PR)特性，并且其中
計算所述方差值的步驟計算所述均衡后的信號的方差值。
全文摘要
一種再現(xiàn)裝置計算頭從盤介質(zhì)中讀出的信號的方差值，并且利用該信號的方差值，估計頭從目標(biāo)軌道向相鄰軌道的偏離軌道的程度以及來自相鄰軌道的干擾功率。此外，再現(xiàn)裝置，利用偏離軌道的程度和干擾功率，計算該信號的軟判決似然值，并且利用該軟判決似然值，執(zhí)行糾錯解碼。
文檔編號G11B20/18GK101211636SQ200710147110
公開日2008年7月2日 申請日期2007年8月30日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月25日
發(fā)明者原田康祐 申請人:株式會社東芝