JPH10106158A - ディスク記憶装置及び同装置に適用する波形等化回路 - Google Patents

ディスク記憶装置及び同装置に適用する波形等化回路

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JPH10106158A
JPH10106158A JP8259866A JP25986696A JPH10106158A JP H10106158 A JPH10106158 A JP H10106158A JP 8259866 A JP8259866 A JP 8259866A JP 25986696 A JP25986696 A JP 25986696A JP H10106158 A JPH10106158 A JP H10106158A
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豊 岡本
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Abstract

(57)【要約】 【課題】ディスクからデータを再生する再生処理系にお
いて、線形に等化されるべき成分と非線形歪みとが混在
する再生信号波形に対して、結果的に線形的等化処理を
確実に実現できると共に、非線形歪み成分の影響を除去
してデータ検出誤り率を許容範囲内にすることにある。 【解決手段】データの高記録密度化に伴ってデータの再
生動作時に、線形に等化されるべき成分と非線形歪みと
が混在する再生信号波形に対して、データ検出処理に最
適な等化処理を行なう手段を備えたディスク記憶装置で
ある。本発明の等化手段は、再生信号波形に対して線形
的波形等化処理を行なうための線形等化回路８と、再生
信号波形の非線形歪み成分を除去するための非線形等化
処理を実行するニューラルネットワーク型の非線形等化
回路９とを有するいわば複合型等化手段である。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、記録媒体としてデ
ィスクを使用し、光学的、磁気的または光磁気的なデー
タの記録再生を行なうディスク記憶装置に関し、特にデ
ータ再生動作に使用する波形等化回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、光学的に情報を記録再生する光デ
ィスク装置、磁気的に情報を記録再生する磁気ディスク
装置、および光磁気的に情報を記録再生する光磁気ディ
スク装置などのディスク記憶装置では、記録媒体である
ディスク上に情報を記録するための記録形態（光学的、
磁気的または光磁気的形態）は異なるが、記録再生信号
処理系は基本的には共通の構成要素からなる。特に、再
生処理系はいずれの装置でも大別して、ディスクからヘ
ッド（磁気ヘッドや光ピックアップ）により読出された
再生信号をプリアンプにより増幅する処理と、波形等化
回路により再生信号波形を波形等化する処理と、等化さ
れた再生信号波形から２値化データを検出するデータ検
出処理（データ識別処理）と、デコーダによる復号化処
理とからなる。
【０００３】このようなディスク記憶装置において、特
に高記録密度化を図るために、再生処理系には、ＰＲＭ
Ｌ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕ
ｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の信号処理技術が採用さ
れつつある。ＰＲＭＬ方式は、離散時間サンプル点間の
信号波形の相関を利用してデータを検出する方式であ
り、波形等化回路の入力側またはデータ検出回路（ビタ
ビデコーダ）の入力側で再生信号を離散時間によりサン
プリングする。また、再生信号の振幅値をＡ／Ｄ変換処
理により量子化し、以後ディジタル系で処理することが
多い。
【０００４】ところで、波形等化回路は、ディスク上に
データを記録するときに記録処理系（記録チャネル）の
特性を起因として発生する再生信号波形の歪みを補正
し、データ検出処理における検出誤り率を許容範囲内に
治めるために使用される。波形等化回路の構成要素とし
ては、従来のアナログフィルタ以外に、信号処理のディ
ジタル化に伴って、ディスク上の記録位置（トラック位
置）などに依存する記録チャネルの特性変化に適応的に
追従する適応型ディジタルフィルタが採用されることが
多い。基本的には、記録再生チャネルを線形系にモデル
化して、再生信号の線形的な歪みを補正する構成からな
る。
【０００５】近年、ディスク記憶装置では、記憶容量の
大容量化を図るために、例えばハードディスク装置にお
いては数Ｇビット／平方インチのような高記録密度化が
実現されている。このような高記録密度では、従来の記
録チャネルの応答特性が、ディスク上に記録したバイナ
リ・データに対して線形的なモデルを設定することは不
可能であり、非線形的要素を考慮する必要がある。しか
し、再生信号波形に非線形な歪みの割合が大きくなる
と、線形的等化回路では等化残留誤差が増大し、データ
検出処理において許容範囲内のデータ検出誤り率を確保
することは困難となる。
【０００６】再生信号波形の非線形な歪みを等化する回
路としては、例えばディシジョン・フィードバック型の
等化回路が周知である。しかし、この等化回路は後段の
判定値を帰還させる方式であるため、誤り伝播率が大き
い場合にデータの確実性を確保することが困難である。
また、多層（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ）パーセプトロン
（ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）型（以下ＭＬＰと略す）のニ
ューラルネットワーク構成の非線形等化回路（以下ＭＬ
Ｐ等化回路と称する）が開発されている。これに関する
文献としては、「Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｅｑｕａｌｉｚ
ａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄａｔａ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｃｈ
ａｎｎｅｌｓ，ｂｙ Ｓａｐｔｈｏｔｈａｒａｎ Ｋ
Ｎａｉｒ ａｎｄ Ｊａｅｋｙｕｎ Ｍｏｏｎ，Ｐｒｏ
ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ’ｌ． Ｃ
ｏｎｆ．Ｃｏｍｍ，Ｎｅｗ Ｏｒｌｅａｎｓ，Ｌｏｕｉ
ｓｉａｎａ，ＵＳＡ，Ｍａｙ １９９４」がある。
【０００７】このＭＬＰ等化回路は最も単純な構成とし
ては３層構造のものがあり、第１層目の入力層がデータ
クロック周期の遅延時間を有する直列に接続された複数
の遅延素子を有する。第２層目に位置する複数の中間ノ
ードは、各々先頭の遅延素子の入力および各遅延素子の
出力にそれぞれ結合重み付けの値に乗算したものを入力
し、その入力の総和に対して非線形な関数の出力値を出
力する。さらに、第３層目の出力ノードは、その入力が
中間ノードの出力にそれぞれ結合重み付けの値を乗算し
たものであり、その出力が入力の総和または入力の総和
に対する非線形な関係の出力値となる。ここで、入力層
および各ノード間の結合重み付けの値は、誤差逆伝播
（ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）アルゴリズムと
称する算出方法により求められる。この誤差逆伝播アル
ゴリズムに関する文献としては、「Ｌｅａｒｎｉｎｇ
ｉｎｔｅｒｎａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｏｎｓ ｂｙ
ｅｒｒｏｒ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，Ｐａｒａｌｌ
ｅｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ：Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｉｃｒｏｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃｏｂｎｉｔｉｏｎ，ｂｙ Ｒ
ｕｍｅｌｈａｒｔ，ＰＰ．３１８−３６２，ＭＩＴ Ｐ
ｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｇｅ，ＭＡ，１９８６」があ
る。また、Ｍｏｏｎ他による次の文献「Ｓｉｍｐｌｉｆ
ｉｅｄ Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｅｑｕａｌｉｚｅｒｓ，
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｍａｇｎ．，Ｖｏ１３１，Ｎ
ｏ．６，Ｎｏｖｅｎｂｅｒ １９９５」には、ＭＬＰ等
化器が、非線形の歪み成分の等化に効果的であることが
記載されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】前述したように、ディ
スク記憶装置では高記録密度化に伴って、ディスクから
データを再生するときの再生信号波形に含まれる歪み成
分に占める非線形的な歪み成分が無視できない程度まで
増大している。このため、非線形的な歪み成分を除去す
るための非線形等化処理の必要性が大きくなっている
が、一方で再生信号波形の線形的な歪み成分に対して等
化を行なう必要性は依然として重要である。
【０００９】従って、高記録密度化に伴って、データ再
生動作では再生信号波形の線形及び非線形の各歪み成分
を等化する処理が必要になっている。前述のＭＬＰ等化
回路は学習機能により線形的な等化処理が可能である
が、非線形等化処理の有効性と回路の複雑性から判断す
ると、従来の線形等化回路の方が格段に効率がよい。実
際に、３層のＭＬＰ等化回路のみで、線形な等化を必要
とする波形成分と非線形な歪み成分を併せ持つ再生信号
波形を等化した場合に、下記のように非線形等化処理の
性能も不十分になる結果を招くことになる。
【００１０】図９〜図１１は線形及び非線形等化処理の
シミュレーションによる評価結果を示すものである。図
９（Ａ）の入力波形は、（２，７）ＲＬＬ符号で変調し
た信号を、ＮＲＺＩ形式で光ディスクに高記録密度で記
録した場合の再生信号波形であり、非線形な歪み成分は
含まない合成波形である。図９（Ｂ）は同図（Ａ）の波
形を時間軸方向に圧縮して表示させたものである。図９
（Ｃ）と図１０（Ａ）は、図９（Ａ）と同じ記録密度の
再生信号であるが、非線形な歪み成分を含む合成波形で
ある。図１０（Ｂ）は、図９（Ｂ）の非線形な歪み成分
は含まない波形を、３０タップのＦＩＲ型線形等化器に
よりＲ１２２１方式の波形に等化した結果である。ＰＲ
１２２１とは、ＰＲ（パーシャル・レスポンス）信号処
理方式における等化方式の１つで、孤立応答波形が
「０，１，２，２，１，０」という値が得られるように
等化するものである。理想的なＰＲ１２２１波形に等化
された場合の信号は、図１１（Ａ），（Ｂ）に示すもの
である。
【００１１】図１０（Ｃ）は、非線形な歪み成分を含む
同図（Ａ）の波形を同じ３０タップのＦＩＲ型線形等化
器によりＰＲ１２２１方式の波形に等化した結果であ
る。非線形歪みの影響が等化誤差として大きく現われて
いる。図１０（Ｄ）は、同じく非線形な歪み成分を含む
同図（Ａ）の波形をＭＬＰ等化回路により等化した結果
である。図からも差が読み取れるが、２乗平均誤差を計
算すると、ＭＬＰ等化回路で等化した図１０（Ｄ）の波
形の方が、ＦＩＲ型線形等化回路で等化した図１０
（Ｃ）よりは等化誤差が少なくなっている。しかしなが
ら、図１０（Ｂ）の波形には程遠く、ＭＬＰ等化回路の
非線形等化の能力が十分に発揮されていないことがわか
る。
【００１２】このようなことから、非線形な歪みに対す
る等化には大きな効果を発揮することが示されているＭ
ＬＰ等化回路であっても、理想等化目標値とのずれの原
因が、線形的な隣接波形の重畳と非線形な歪み成分との
複合要因である場合には、ニューラルネットワークの学
習機能が有効に働かず、その能力が十分発揮できない場
合がある。
【００１３】そこで、本発明の目的は、ディスクからデ
ータを再生する再生処理系において、線形に等化される
べき成分と非線形歪みとが混在する再生信号波形に対し
て、結果的に線形的等化処理を確実に実現できると共
に、非線形歪み成分の影響を除去してデータ検出誤り率
を許容範囲内にすることにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は、例えば光ディ
スク装置に適用し、データの高記録密度化に伴ってデー
タの再生動作時に、線形に等化されるべき成分と非線形
歪みとが混在する再生信号波形に対して、データ検出処
理に最適な等化処理を行なう手段を備えたディスク記憶
装置である。本発明の等化手段は、再生信号波形に対し
て線形的波形等化処理を行なうための線形等化手段と、
再生信号波形の非線形歪み成分を除去するための非線形
等化処理を実行するニューラルネットワーク型の非線形
等化手段とを有するいわば複合型等化手段である。
【００１５】線形等化手段は、Ａ／Ｄ変換手段によりデ
ィジタル信号に変換された再生信号波形を入力して、等
化目標波形の振幅値との２乗平均誤差が最小となるよう
な線形的波形等化処理を実行する。非線形等化手段は、
線形等化手段により線形等化されたディジタル信号波形
のサンプル値を入力し、ニューラルネットワーク型の非
線形等化処理を実行する。このような構成により、線形
的な歪み成分に対して効果的な等化処理を実行すると共
に、ニューラルネットワーク型の非線形等化手段の能力
を十分に活用して、非線形歪み成分を効果的に除去でき
る非線形等化処理を実現することができる。
【００１６】ニューラルネットワーク型の非線形等化手
段の前段には、従来の線形等化手段を配置して、例えば
光ピックアップなどのヘッドからの再生信号を、線形等
化手段により識別点電圧の等化誤差が最小になるように
等化する。次段のニューラルネットワーク型の非線形等
化手段の結合重み付けの値は、線形等化手段の出力信号
の識別点電圧が理想等化波形の値になるように、所定の
学習アルゴリズムにより決定される。即ち、ニューラル
ネットワーク型等化手段の学習効果を高めて、非線形成
分の抑圧効果を十分に発揮させる。
【００１７】このような本発明を具体的に例えば光ディ
スク装置のデータ再生系に適用した場合に、光ピックア
ップによりディスクから読出した再生信号を増幅するプ
リアンプと、この再生信号をデータ・クロック周期でサ
ンプリングするＡ／Ｄ変換手段と、Ａ／Ｄ変換手段によ
り変換されたディジタル信号の再生信号波形を線形等化
する線形等化手段と、多層パーセプトロン（ｐｅｒｃｅ
ｐｔｒｏｎ）型のニューラルネットワーク構成の非線形
等化手段と、等化された再生信号波形からデータを検出
するデータ検出手段とを有するデータ再生装置となる。
線形等化手段は前記のように線形的な演算操作により、
等化目標波形の振幅値との２乗平均誤差が最小となるよ
うな波形等化処理を実行する。非線形等化手段は、線形
等化された再生信号波形のサンプル値を入力し、ニュー
ラルネットワーク構成の非線的な演算操作により等化さ
れた再生信号波形をデータ検出手段に出力する。
【００１８】また、非線形等化手段は、データクロック
周期の遅延時間を有する直列に接続された複数の遅延素
子と、複数の中間ノードと、１個の出力ノードとを有す
る例えば３層パーセプトロン型の非線形等化回路であ
る。各中間ノードの入力は、先頭の遅延素子の入力およ
び各遅延素子の出力にそれぞれ結合重み付けの値を乗算
したものであり、各中間ノードの出力は、入力の総和に
対する非線形な関数の出力値である。出力ノードは、そ
の入力側に中間ノードの出力にそれぞれ結合重み付けの
値を乗算したものが入力されて、出力側が入力の総和ま
たは入力の総和に対する非線形な関数の出力値を出力す
る。
【００１９】さらに、非線形等化手段において、遅延線
からなる入力層と中間層のノード間および、中間層と出
力ノード間の結合の重み付けの値は、線形等化手段によ
り等化された波形サンプル値を入力した場合に、等化目
標波形を出力するように学習アルゴリズムにより学習し
た結果に相当する値である。一方、線形等化手段は、デ
ータクロック周期の遅延時間を有する直列に接続された
複数の遅延素子と、遅延素子の各出力に係数をかける乗
算器と、これら乗算器の出力を加算する加算器とを備え
たトランスバーサル・フィルタである。遅延素子の各出
力にかける係数は、再生波形を入力した場合に最終等化
目標が得られるように最小２乗平均アルゴリズムにより
求められた値である。
【００２０】さらに、本発明の応用形態として、再生信
号波形の等化目標サンプル値を生成する手段と、線形等
化手段の出力と等化目標サンプル値との誤差を求める手
段と、更新特性を制御する更新制御係数を生成する手段
と、線形等化手段にタップ係数の初期値を与える手段
と、線形等化手段のタップ係数値と、前記誤差と、更新
制御係数と、現在のタップ係数とに基づいて線形等化手
段の新たなタップ係数を生成する手段と、タップ係数を
更新するための更新機能を有効または無効にする制御手
段とを具備し、等化目標サンプル値を生成するためのサ
ンプル値系列に対応する再生信号波形系列の再生時に制
御手段が更新機能を有効とし、タップ係数の初期値を設
定した後に新たなタップ係数に変更し、再生信号波形系
列の再生終了時点で制御手段が更新機能を無効とし、以
後その時点のタップ係数を使用して線形等化手段が波形
等化処理を実行するように構成されたデータ再生装置を
提供することができる。
【００２１】他の応用形態として、再生信号波形の等化
目標サンプル値を生成する手段と、非線形等化手段の出
力と等化目標サンプル値との誤差を求める手段と、非線
形等化手段にタップ係数の初期値を与える手段と、非線
形等化手段のタップ入力値と、前記誤差と、非線形等化
手段を構成する中間ノードの入力の総和と、中間ノード
の出力と、現在の結合の重み付けの値とに基づいて非線
形等化手段の新たな結合の重み付けの値を生成する手段
と、結合の重み付けの値の更新機能を有効または無効に
する制御手段とを具備し、等化目標アンプル値を生成す
るためのサンプル値系列に対応する再生信号波形系列の
再生時に制御手段が更新機能を有効とし、結合の重み付
けの値の初期値を設定した後に新たな結合の重み付けの
値に変更し、再生信号波形系列の再生終了時点で制御手
段が更新機能を無効とし、以後その時点の結合の重み付
けの値を使用して非線形等化手段が波形等化処理を実行
するように構成されたデータ再生装置を提供することが
できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態を説明する。
【００２３】図１は本実施形態に関係する光ディスク装
置の要部を示すブロック図であり、図２は本実施形態に
関係する線形等化回路の構成を示すブロック図であり、
図３は本実施形態に関係するニューラルネットワーク型
構成の非線形等化回路の構成を示すブロック図である。
【００２４】（装置の構成）本実施形態はディスク記憶
装置として、記録再生型の光ディスク装置に適用するこ
とを想定している。光ディスク装置は、図１に示すよう
に、記録媒体である書換え可能な光ディスク１と、光ピ
ックアップ３と、データ再生系と、データ記録系と、ド
ライブコントローラ１２と、インターフェース１３とを
有する。光ディスク１はスピンドルモータ２により回転
駆動している。光ピックアップ３はサーボモータ４によ
り移動調整されて、レーザドライバ１５による駆動で光
ディスク１にレーザ光を照射し、光学的に情報の記録再
生を行なう。スピンドルモータ２とサーボモータ４は、
ドライブコントローラ１２により駆動制御回路１４を介
して駆動制御される。
【００２５】データ記録系はレーザドライバ１５および
変調回路１６を有する。変調回路１６は、ドライブコン
トローラ１２から送出された記録データを所定の符号ビ
ット列に変換する符号化処理を実行する。レーザドライ
バ１５は、変調回路１６から出力された符号ビット列に
従ったマークをディスク１上に記録するように光ピック
アップ３を駆動する。
【００２６】データ再生系は、プリアンプ５と、可変利
得増幅器（ＶＧＡ）６と、Ａ／Ｄ変換回路７と、線形等
化回路８と、ニューラルネットワーク型構成の非線形等
化回路９と、データ検出回路１０と、デコーダ１１とを
有する。プリアンプ５とＶＧＡ６は光ピックアップ３に
より読出された再生信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換回路７
は増幅された再生信号を離散時間の量子化サンプル値で
あるディジタル信号に変換する。線形等化回路８は離散
時間系の線形等化器からなり、図２に示すように、トラ
ンスバーサルフィルタと称するディジタルフィルタの一
種である。なお、データ再生系がＡ／Ｄ変換回路７のな
いアナログ系の場合には、線形等化回路８は連続時間系
のアナログ線形等化器となる。
【００２７】ニューラルネットワーク型構成の非線形等
化回路（以下非線形等化回路と省略する）９は、線形等
化された再生信号波形から非線形歪み成分を除去するた
めの等化器であり、図３に示すように、３層のパーセプ
トロン（ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）型の非線形等化回路で
ある。データ検出回路１０は、例えばＰＲ（パーシャル
・レスポンス）等化した再生信号波形からデータを検出
する最尤系列推定方式の信号処理回路であり、具体的に
はビタビ（ｖｉｔｅｒｂｉ）デコーダからなる。デコー
ダ１１は、データ検出回路１０により検出された符号ビ
ット列を元のデータ（記録データ）に復元する。
【００２８】ドライブコントローラ１２は、装置のメイ
ン制御装置であり、インターフェース１３を介して例え
ばパーソナルコンピュータやテレビジョン受信機と接続
し、記録再生データの転送制御を実行する。なお、本装
置には、図示しないが映像情報の記録再生動作に必要な
動画圧縮回路、動画伸長回路、および復調回路１０によ
り復調されたデータの誤り検出訂正処理を行なう誤り検
出訂正回路も含まれている。
【００２９】（線形等化回路の構成）線形等化回路８
は、図２に示すように、直列接続の複数の遅延回路２０
と、各遅延回路２０の入力信号（信号サンプル値Ｓ
ｎ，ｋ）にタップ係数Ｗｎ（ゲイン）を乗算する乗算回
路２１と、各乗算回路２１の出力を加算する加算回路２
２とからなる。各遅延回路２０は１データ・サンプリン
グ・クロック時間の遅延量を有し、入力された信号サン
プル値（Ａ／Ｄ変換回路７の出力）を遅延し、次段の遅
延回路２０に出力する。各乗算回路２１は、時刻ｋでの
遅延回路２０の入力信号Ｓｎ，ｋにタップ係数Ｗｎを乗
算して加算回路２２に出力する。即ち、時刻ｋにおける
ｊ番目の遅延回路２０の出力Ｓｊ，ｋは、タップ係数Ｗ
ｊが掛けられて加算回路２２により加算されて、時刻ｋ
における線形等化回路８の出力ｙｋとなる。
【００３０】タップ係数Ｗｊは、以下のような最小２乗
平均（ＬＭＳ）アルゴリズムにより決定する。ここで、
時刻ｋにおけるｊ番目のタップ係数をＷｊ，ｋ、時刻ｋ
における入力サンプル値系列に対する所望の応答をＣｋ
とすると、時刻ｋ＋１におけるｊ番目のタップ係数Ｗ
ｊ，ｋ＋１は、 Ｗｊ，ｋ＋１＝Ｗｊ，ｋ＋μＳｊ，ｋ（Ｃｋ−ΣｊＳｊ，ｋ・Ｗｊ，ｋ）…（１ ） の式により求められる。μはステップサイズパラメータ
である。繰り返し回数を十分長くとることでタップ係数
を収束させることができる。
【００３１】（非線形等化回路の構成）非線形等化回路
９は、図３に示すように、直列接続の複数の遅延回路２
０と、乗算回路２１と、中間ノード３１と、出力ノード
３０とからなる３層パーセプトロン型のニューラルネッ
トワーク構成である。
【００３２】即ち、線形等化回路８の出力である入力信
号サンプル値Ｚｋは、１データ・サンプリング・クロッ
ク時間遅延量を有する遅延回路２０により遅延されて、
次段の遅延回路２０に出力される。ここで、時刻ｋにお
けるｊ番目の遅延回路２０の出力信号サンプル値Ｚ
ｋ−ｊは、乗算回路２１により結合の重み付けの値Ｗ
ｉ， ｊが掛けられて、ｊ＋１番目の中間ノード３１の入
力となる。最初の入力信号サンプル値Ｚｋは、乗算回路
２１により結合の重み付けの値Ｗ０，０が掛けられて、
１番目の中間ノード３１の入力の１つとなる。
【００３３】ｊ＋１番目の中間ノード３１の出力Ｈ
ｊは、入力の総和をシグモイド関数ｆで評価した値にな
る。即ち、 Ｈｊ＝ｆ（ΣｉＷｉ，ｊ・Ｚｋ−ｉ）…（２） ｆ（ｘ）＝（１−ｅｘｐ（ｘ））／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））…（３） の式が成立する。
【００３４】ｊ＋１番目の中間ノード３１の出力は、乗
算回路２１により結合の重み付けの値Ｗｊが掛けられ
て、出力ノード３０の入力となる、出力ノード３０は、
時刻ｋにおける入力総和となる出力値ｄｋを出力する。
この出力ｄｋは、 ｄｋ＝ΣｊＷｊ（ΣｉＷｉ，ｊ・Ｚｋ−ｉ）…（４） となる。
【００３５】結合の重み付けの値は、以下のような誤差
逆伝播アルゴリズムに従って、学習手順を繰り返すこと
により求められる。
【００３６】即ち、まず全ての結合の重み付けの値に
は、初期値としてランダムな小さな値を設定する。学習
波形系列のｋ番目が入力された時に期待される理想出力
をＣｋとすると、出力ノード３０の出力における誤差δ
ｋは、 δｋ＝Ｃｋ−ｄｋ…（５） となる。また、このときのｊ＋１番目の中間ノード３１
における誤差δｊ，ｋは、逆伝播させることにより以下
の式により求められる。
【００３７】 δｊ，ｋ＝δｋ・Ｗｉ，ｋ・ｆ’（ΣｉＷｉ，ｊ・Ｚｋ−１）…（６） ここでｆ’はｆの導関数である。
【００３８】学習波形系列のｋ番目が入力された時の全
ての結合の重み付けの値Ｗｊ，ｋとＷｉ，ｊ，ｋは、以
下のように更新される。
【００３９】 δＷｊ，ｋ＝βｋ・δｋ・ｆ（ΣｉＷｉ，ｊ，ｋ・Ｚｋ−ｉ）…（７） δＷｉ，ｊ，ｋ＝βｋ・δｊ，ｋ・Ｚｋ−ｉ…（８） Ｗｊ，ｋ＋１＝Ｗｊ，ｋ＋δＷｊ，ｋ＋ηδＷｊ，ｋ−１…（９） Ｗｉ，ｊ，ｋ＋１＝Ｗｉ，ｊ，ｋ＋δＷｉ，ｊ，ｋ＋ηδＷｉ，ｊ，ｋ−１ …（１０） ここで、βｋは学習係数であり、ηは慣性係数である。
【００４０】（本実施形態の作用効果）以下図６〜図８
を参照して、線形等化回路８のタップ係数と非線形等化
回路９の結合の重み付けの値を決定する手順を含めて、
本実施形態の作用効果を具体的に説明する。
【００４１】いま仮に、ディスク１から光ピックアップ
３により読出した再生信号波形が、図６（Ａ）に示すよ
うに、非線形な歪み成分を含む波形であると想定する。
本実施形態では、線形等化回路８と非線形等化回路９と
により、最終的に図６（Ｂ）に示すように、ＰＲ１２２
１方式の波形等化による理想的等化波形に近い再生信号
波形が生成される。
【００４２】ここで、ＰＲ１２２１方式の波形等化と
は、データ“１”に対する応答再生孤立波の振幅が、図
６（Ｃ）に示すように、データ・クロック・サンプル時
間毎に、０，１，２，２，１，０という値を取るような
波形に等化することである。データが（２，７）ＲＬＬ
コードで変調されてＮＲＺＩ形式で記録される場合、図
６（Ｃ）の波形がデータ“１”に対する応答であると
し、これが線形に重畳されるとすると、その結果の理想
的な変調波形をデータ・クロックでサンプルした値は、
０，１，３，５，６の５値だけをとる（図６（Ｂ）を参
照）。
【００４３】本実施形態では、線形等化回路８のタップ
係数Ｗｎを決定するために、入力信号サンプル値系列Ｓ
ｋとして図６（Ａ）に示すような非線形な歪み成分を含
む再生信号波形を使用する。この入力信号サンプル値系
列Ｓｋに対する所望の応答系列Ｃｋとして、図６（Ｂ）
に示すような理想等化波形を使用する。ここで、図８
（Ａ）は、繰り返し回数をＸ軸として、その回数で得ら
れるタップ係数で図６（Ａ）に示す再生信号波形を等化
した場合の１０タップのＦＩＲ型線形等化器の出力と図
６（Ｂ）に示す所望の応答系列Ｃｋとの２乗平均誤差
（等化誤差）をＹ軸にとったグラフである。等化誤差の
スケールの“１．０”は、ＰＲ１２２１方式の等化波形
の応答値１が１．０となるように正規化されている。図
７（Ｄ）は、１０タップのＦＩＲ型線形等化器のタップ
係数が収束した後の等化器出力である。前述の図１０
（Ｃ）に示した３０タップのＦＩＲ型線形等化器の出力
波形よりさらに、等化誤差量が大きく残っている。
【００４４】一方、本実施形態では、非線形等化回路９
の結合の重み付けの値Ｗｊを決定するために、学習波形
系列Ｚｋとして、図７（Ｄ）に示すように、線形等化回
路８の出力である再生信号波形を使用する。この再生信
号波形は、理想等化波形との２乗平均誤差量が最小にな
るようにタップ係数を設定したが、等化誤差量が大きく
残留した線形等化回路８の出力波形である。学習波形系
列Ｚｋが入力された時に期待される理想出力Ｃｋとし
て、線形等化回路８の場合と同様に、図６（Ｂ）に示す
ような理想等化波形を使用する。ここで、図８（Ｂ）
は、学習回数をＸ軸として、その回数で得られる結合の
重み付けの値で図７（Ｄ）に示す再生信号波形を等化し
た場合の出力と図６（Ｂ）に示す所望の応答系列Ｃｋと
の２乗平均誤差（等化誤差）をＹ軸にとったグラフであ
る。図７（Ｅ）は、結合の重み付けの値が収束した後の
非線形等化回路９の出力である。図７（Ｄ）に示す線形
等化回路８により線形等化された再生信号波形から、非
線形等化回路９により非線形的な歪み成分が大幅に除去
されて、ほぼ図６（Ｂ）に示す理想等化波形に近付いた
再生信号波形になっている。この再生信号波形は、前述
の１０（Ｂ）に示すように、非線形歪み成分のない波形
を線形等化した信号波形と同程度に等化されている。
【００４５】以上のように本実施形態によれば、ディス
ク１から読出した再生信号波形に非線形的な歪み成分が
含まれている場合に、線形等化回路８と非線形等化回路
９とからなる複合等化回路により、データ検出処理に最
適な線形等化と共に、非線形的な歪み成分を除去する非
線形等化を実現することができる。換言すれば、非線形
等化回路９を単独で使用した場合と比較して、線形な等
化を必要とする波形成分と非線形な歪み成分を併せ持つ
再生信号波形を等化した場合に、十分な線形等化効果と
共に、十分な非線形等化効果を得ることができる。従っ
て、特に高記録密度のディスク１から読出した再生信号
波形から非線形な歪み成分を効果的に除去できるため、
結果的に線形的等化における等化残留誤差を低減し、デ
ータ検出処理において許容範囲内のデータ検出誤り率を
確保することが可能となる。
【００４６】（本実施形態の変形例１）図４は本実施形
態の変形例を示す図であり、本実施形態の線形等化回路
８のタップ係数を適応制御するための回路を付加した構
成を示すものである。即ち、線形等化回路８のタップ係
数を、ディスク１上の読出し位置（トラック位置）や光
ピックアップ３の経時的な特性変化などにより、再生信
号波形の設計値からのずれに適応させるための手段であ
る。
【００４７】通常では、適応型線形等化回路を使用する
ディスク記憶装置では、線形等化回路のタップ係数を設
定するために、ディスク１上の特定位置にトレーニング
・シーケンスと呼ばれる所定の信号波形パターンが記録
される。本変形例の適応制御回路は、そのトレーニング
・シーケンスに対応する再生信号に適応するタップ係数
を算出して、初期値を更新する処理を実行する。
【００４８】以下図４を参照して具体的に説明する。ま
ず、更新制御回路４０は制御線４２を介して選択回路４
５を制御して、予めタップ係数の初期値を格納した初期
値テーブル４３からの出力を、データレジスタ４４の入
力となるように設定する。同時に、更新制御回路４０は
制御線４１を介して初期値テーブル４３を制御し、例え
ばその時点での光ピックアップ３の読出し位置に応じた
タップ係数の初期値を出力させてレジスタ４４にロード
させる。
【００４９】次に、ディスク１からトレーニング・シー
ケンスに対応する再生信号が読出された時点で、更新制
御回路４０は選択回路４５を制御して、加算回路４６の
出力をデータレジスタ４４の入力となるように切替え
る。データレジスタ４４はデータクロックに同期して、
保持しているタップ係数の値を更新する。
【００５０】ここで、減算回路５０は、線形等化回路８
の等化出力ｙｋを、予めメモリ５１に格納された等化目
標サンプル値から減算して等化誤差を算出する。メモリ
５１はデータクロックに同期して等化目標サンプル値を
出力する。この等化誤差値は、タップ係数を更新するた
めの乗算回路４８により、前述の（１）式のμ値（メモ
リ４９に保持）を乗算して乗算回路４７に出力する。乗
算回路４７は、各タップにおける入力信号サンプル値系
列Ｓｋ（Ｓｎ，ｋ）値を乗算し、この乗算結果を加算回
路４６に出力する。加算回路４６は、その乗算結果に現
在のタップ係数（初期値）を加算して出力する。従っ
て、各レジスタ４４には、初期値からトレーニング・シ
ーケンスに基づいて更新されたタップ係数がロードされ
る。更新制御回路４０は、トレーニング・シーケンスの
再生動作が終了すると、各レジスタ４４に保持されたタ
ップ係数値をその時点での最新の値として維持させる。
【００５１】以上のように本変形例１によれば、例えば
所定の期間経過毎にディスク１上にトレーニング・シー
ケンスを記録して、このトレーニング・シーケンスの再
生動作に基づいて、前記のように、線形等化回路８のタ
ップ係数を更新することにより、ディスク１上の読出し
位置（トラック位置）や光ピックアップ３の経時的な特
性変化に適応する最適のタップ係数を常に設定すること
が可能となる。これにより、線形等化回路８による最適
な線形等化を常に行なうことができる。
【００５２】（本実施形態の変形例２）図５は本実施形
態の変形例において、ニューラルネットワーク型の非線
形等化回路９の重み付けの値を適応制御するするための
回路を付加した構成を示すものである。前記の線形等化
回路８のタップ係数の場合と同様に、ディスク１上の読
出し位置（トラック位置）や光ピックアップ３の経時的
な特性変化などにより、再生信号波形の設計値からのず
れに適応させるための手段である。
【００５３】なお、本変形例では、図５に示すように、
非線形等化回路９の構成について、便宜的に遅延回路２
０の一端、中間ノード３１の結合、及び中間ノード３１
と出力ノード３０の結合部分のみを示し、他の構成要素
については省略している。
【００５４】以下図５を参照して具体的に説明する。本
変形例においても、ディスク１上の特定位置にトレーニ
ング・シーケンスと呼ばれる所定の信号波形パターンを
記録して、そのトレーニング・シーケンスに対応する再
生信号に適応する重み付けの値タップ係数を算出して、
初期値を更新する処理を実行する。
【００５５】まず、更新制御回路６４は制御線９１を介
して更新回路６０の選択回路７５，８６を制御して、予
め結合の重み付けの値の初期値を格納した初期値テーブ
ル６６からの出力を、データレジスタ７６，８７の入力
となるように設定する。同時に、更新制御回路６４は制
御線９０を介して初期値テーブル６６を制御し、例えば
その時点での光ピックアップ３の読出し位置に応じた初
期値を出力させてレジスタ７６，８７にロードさせる。
【００５６】次に、ディスク１からトレーニング・シー
ケンスに対応する再生信号が読出された時点で、更新制
御回路６４は選択回路７５，８６を制御して、加算回路
７１，８２の各出力をデータレジスタ７６，８７の各入
力となるように切替える。データレジスタ７６，８７は
データクロックに同期して、保持している重み付けの値
を更新する。
【００５７】ここで、減算回路６８は、非線形等化回路
９の出力ノード３０からの等化出力ｄｋを、予めメモリ
６７に格納された等化目標サンプル値から減算して等化
誤差δｋを算出する。メモリ６７はデータクロックに同
期して等化目標サンプル値を出力する。減算回路６８
は、算出した等化誤差δｋを、中間ノード３１と出力ノ
ード３０の結合の重み付けの値を更新するため、乗算回
路６９，７９に出力する。乗算回路６９は、中間ノード
３１の出力９２を等化誤差δｋに乗算して乗算結果を乗
算回路７０に出力する。乗算回路７０は、その乗算結果
に前記（７）式のβｋの値（メモリ６５に保持）を乗算
して加算回路７１に出力する。乗算回路７０の出力は、
前記（７）式のδＷｊ，ｋであり、データクロックに同
期してデータレジスタ７２に格納される。
【００５８】乗算回路７３は、データレジスタ７２の出
力に、前記（９）式のηの値（メモリ６５に保持）を乗
算して加算回路７４に出力する。加算回路７４は、現在
の中間ノード３１と出力ノード３０の結合の重み付けの
値Ｗｊ，ｋと、乗算回路７３の乗算結果とを加算して加
算回路７１に出力する。加算回路７１は、乗算回路７０
の出力δＷｊ，ｋを加算して、中間ノード３１と出力ノ
ード３０の結合の重み付けの更新値Ｗｊ，ｋ＋１（前記
（９）式を参照）を算出する。選択回路７５は、加算回
路７１の出力をレジスタ７６に出力する。これにより、
次のデータクロックで、レジスタ７６は初期値からトレ
ーニング・シーケンスに基づいて更新された更新値Ｗ
ｊ，ｋ＋１がロードされる。
【００５９】ここで、中間ノード３１は、入力の総和を
計算する加算回路６３と、前記（３）式のｆ関数を実現
する回路６２に大別される。遅延回路２０と中間ノード
３１との結合の重み付けの値を更新するため、加算回路
６３は更新回路６０の前記（３）式のｆ関数の導関数を
実現する回路７８に加算結果を出力する。乗算回路７７
は、レジスタ７６の出力（初期値Ｗｊ，ｋ）と回路７８
の出力とを乗算して、乗算結果を乗算回路７９に出力す
る。乗算回路７９は、乗算回路７７の乗算結果に等化誤
差δｋを乗算して、前記（６）式のδｊ，ｋを算出す
る。
【００６０】乗算回路８０，８１は、前記（８）式を実
現するためのものであり、乗算回路８１の出力として乗
算結果δＷｉ，ｊ，ｋを出力する。この乗算結果δＷ
ｉ，ｊ ，ｋは、データクロックに同期してレジスタ８３
に格納される。さらに、乗算回路８４は、レジスタ８３
の出力に前記（１０）式ηの値（メモリ６５に保持）を
乗算して乗算結果を加算回路８５に出力する。加算回路
８５は、レジスタ８７の出力（初期値Ｗｉ，ｊ，ｋ）と
乗算回路８４の乗算結果とを加算する。加算回路８２
は、乗算回路８１の出力δＷｉ，ｊ，ｋを加算して、前
記（１０）式により得られる遅延回路２０と中間ノード
３１との結合の重み付けの更新値Ｗｉ，ｊ， ｋ＋１を算
出する。この更新値Ｗｉ，ｊ，ｋ＋１が、選択回路８６
により選択されて、次のデータクロックに同期してデー
タレジスタ８７にロードされる。
【００６１】更新制御回路６４は、トレーニング・シー
ケンスの再生動作が終了すると、各レジスタ７６，８７
に保持された結合の重み付けの値をその時点での最新の
値として維持させる。
【００６２】以上のように本変形例２によれば、例えば
所定の期間経過毎にディスク１上にトレーニング・シー
ケンスを記録して、このトレーニング・シーケンスの再
生動作に基づいて、前記のように、非線形等化回路９の
重み付けの値を更新することにより、ディスク１上の読
出し位置（トラック位置）や光ピックアップ３の経時的
な特性変化に適応する最適の重み付けの値を常に設定す
ることが可能となる。これにより、非線形等化回路９に
よる最適な非線形等化を常に行なうことができる。
【００６３】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、例
えば光ディスク装置などのディスク記憶装置において、
高記録密度化に伴って線形に等化されるべき成分と非線
形歪みとが混在する再生信号波形に対して、効果的な線
形等化と共に、ニューラルネットワーク型の非線形等化
回路による非線形歪み成分の影響を除去する非線形等化
を有効に機能させることができる。従って、高記録密度
化に伴った再生信号から許容範囲内のデータ検出誤り率
でデータを再生することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に関係する光ディスク装置の
要部を示すブロック図。
【図２】本実施形態に関係する線形等化回路の構成を示
すブロック図。
【図３】本実施形態に関係するニューラルネットワーク
型構成の非線形等化回路の構成を示すブロック図。
【図４】本実施形態の変形例１に関係する線形等化回路
の構成を示すブロック図。
【図５】本実施形態の変形例２に関係する非線形等化回
路の構成を示すブロック図。
【図６】本実施形態の作用効果を説明するための信号波
形図。
【図７】本実施形態の作用効果を説明するための信号波
形図。
【図８】本実施形態の作用効果を説明するための等化誤
差量の特性図。
【図９】従来の波形等化処理を説明するための信号波形
図。
【図１０】従来の波形等化処理を説明するための信号波
形図。
【図１１】従来の波形等化処理を説明するための信号波
形図。
【符号の説明】
１…光ディスク ２…スピンドルモータ ３…光ピックアップ ４…サーボモータ ５…プリアンプ ６…可変利得増幅器（ＶＧＡ） ７…Ａ／Ｄ変換回路 ８…線形等化回路 ９…ニューラルネットワーク型構成の非線形等化回路 １０…データ検出回路 １１…デコーダ １２…ドライブコントローラ １３…インターフェース １４…駆動制御回路 １５…レーザドライバ １６…変調回路 ２０…遅延回路 ２１…乗算回路 ２２…加算回路 ３０…出力ノード ３１…中間ノード

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ディスクから読出した再生信号からデー
    タを検出して復号化するディスク記憶装置であって、 前記再生信号波形を所定のクロック周期でサンプリング
    してディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段により変換されたディジタル信号を
    入力して、等化目標波形の振幅値との２乗平均誤差が最
    小となるような線形的波形等化処理を実行する線形等化
    手段と、 前記線形等化手段により線形等化されたディジタル信号
    波形のサンプル値を入力し、ニューラルネットワーク型
    の非線形等化処理を実行する非線形等化手段とを具備し
    たことを特徴とするディスク記憶装置。
  2. 【請求項２】 ディスクから読出した再生信号からデー
    タを検出して復号化するディスク記憶装置に適用し、前
    記再生信号波形に対応するディジタル信号波形をデータ
    検出動作に最適な波形に等化する波形等化回路であっ
    て、 前記ディジタル信号波形に対して、等化目標波形の振幅
    値との２乗平均誤差が最小となるような線形的波形等化
    処理を実行する線形等化手段と、 前記線形等化手段により線形等化されたディジタル信号
    波形のサンプル値を入力し、ニューラルネットワーク型
    の非線形等化処理を実行する非線形等化手段とを具備し
    たことを特徴とする波形等化回路。
  3. 【請求項３】 前記非線形等化手段は、 データクロック周期の遅延時間を有する直列に接続され
    た複数の遅延素子と、複数の中間ノードと、出力ノード
    とから構成される３層パーセプトロン型ニューラルネッ
    トワーク構成であって、 前記各中間ノードの入力は先頭の遅延素子の入力および
    各遅延素子の出力にそれぞれ結合重み付けの値を乗算し
    たものであり、前記各中間ノードの出力は入力の総和に
    対する非線形な関数の出力値であり、 前記出力ノードの入力は前記各中間ノードの出力にそれ
    ぞれ結合重み付けの値を乗算したものであり、前記出力
    ノードの出力は出力ノードの入力の総和、または出力ノ
    ードの入力の総和に対する非線形な関数の出力値である
    ように構成されたことを特徴とする請求項１記載のディ
    スク記憶装置または請求項２記載の波形等化回路。
  4. 【請求項４】 前記非線形等化手段は、遅延線からなる
    入力層と、中間層ノードと、出力ノードとを有する３層
    パーセプトロン型ニューラルネットワーク構成であっ
    て、 前記入力層と前記中間層ノード間、及び前記中間層ノー
    ドと前記出力ノード間の結合の重み付けの値が、前記線
    形等化手段により等化された信号波形サンプルを入力し
    たときに等化目標波形を出力するような学習アルゴリズ
    ムにより学習した結果に相当する値であることを特徴と
    する請求項１記載のディスク記憶装置または請求項２記
    載の波形等化回路。
  5. 【請求項５】 前記線形等化手段は、 データクロック周期の遅延時間を有する直列に接続され
    た複数の遅延素子と、 前記各遅延素子の出力に係数をかける乗算器と、 前記各乗算器の出力を加算する加算器とから構成される
    トランスバーサル・フィルタであって、その係数は再生
    波形を入力した場合に最終等化目標が得られるように、
    最小２乗平均アルゴリズムにより求められた値であるこ
    とを特徴とする請求項１記載のディスク記憶装置または
    請求項２記載の波形等化回路。
  6. 【請求項６】 前記再生信号波形の等化目標サンプル値
    を生成する手段と、 前記線形等化手段の出力と前記等化目標サンプル値との
    誤差を求める手段と、 更新特性を制御する更新制御係数を生成する手段と、 前記線形等化手段にタップ係数の初期値を与える手段
    と、 前記線形等化手段のタップ係数値と、前記誤差と、前記
    更新制御係数と、現在のタップ係数とに基づいて前記線
    形等化手段の新たなタップ係数を生成する手段と、 タップ係数を更新するための更新機能を有効または無効
    にする制御手段とを具備し、 前記等化目標サンプル値を生成するためのサンプル値系
    列に対応する再生信号波形系列の再生時に前記制御手段
    が前記更新機能を有効とし、タップ係数の初期値を設定
    した後に前記新たなタップ係数に変更し、 前記再生信号波形系列の再生終了時点で前記制御手段が
    前記更新機能を無効とし、以後その時点のタップ係数を
    使用して前記線形等化手段が波形等化処理を実行するこ
    とを特徴とする請求項１記載のディスク記憶装置または
    請求項２記載の波形等化回路。
  7. 【請求項７】 前記再生信号波形の等化目標サンプル値
    を生成する手段と、 前記非線形等化手段の出力と前記等化目標サンプル値と
    の誤差を求める手段と、 前記非線形等化手段にタップ係数の初期値を与える手段
    と、 前記非線形等化手段のタップ入力値と、前記誤差と、前
    記非線形等化手段を構成する中間ノードの入力の総和
    と、前記中間ノードの出力と、現在の結合の重み付けの
    値とに基づいて前記非線形等化手段の新たな結合の重み
    付けの値を生成する手段と、 結合の重み付けの値の更新機能を有効または無効にする
    制御手段とを具備し、 前記等化目標サンプル値を生成するためのサンプル値系
    列に対応する再生信号波形系列の再生時に前記制御手段
    が前記更新機能を有効とし、結合の重み付けの値の初期
    値を設定した後に前記新たな結合の重み付けの値に変更
    し、 前記再生信号波形系列の再生終了時点で前記制御手段が
    前記更新機能を無効とし、以後その時点の結合の重み付
    けの値を使用して前記非線形等化手段が波形等化処理を
    実行することを特徴とする請求項３記載のディスク記憶
    装置または波形等化回路。
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