JP2008065880A - 多値情報再生方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】セル長が、例えば、１６０ｎｍ以下の高密度化状態であっても、学習方法が複雑になることなく、確度の高い多値再生が可能な再生方法を提供する。
【解決手段】光スポットの中心がセルとそれに続くセルとの境界に来た時に再生信号をサンプリングしたセル間値とセルの中央でサンプリングしたセル中央値との両方に基づいてセルの多値情報を判断する。また、セル中央値に関して光ディスクに予めレベル値が分かっているＮセル単位の学習データを記録しその再生信号から近傍セルからの符号間干渉の度合いを学習する学習テーブルを作成する。Ｎセル単位の学習データ間にダミーセルデータを挿入する。セル中央値は学習テーブルのサンプル値と光スポットの中心がセルの中心に来た時に再生信号をサンプリングした値に基づいて検出する。
【選択図】図２

Description

この発明は、光ディスク等の情報記録媒体に多値情報を記録又は再生する多値情報再生方法及び装置に関するものである。

近年、光メモリ産業は拡大しつつあり、再生専用のＣＤやＤＶＤから、金属薄膜や色素系記録材料を用いた追記型、更には、光磁気材料や相変化材料を用いた書き換え型まで開発され、その応用も民生からコンピュータの外部メモリへと拡大している。そして、更に記録容量の高密度化の研究が進められており、情報の記録再生に関わる光スポットを微小化する技術として、光源の波長は赤色（６５０ｎｍ）から青紫色（４５０ｎｍ）に移行しつつある。

また、対物レンズの開口数も０．６や０．６５から０．８５へと高められようとしている。更に、一方で同じ光スポットの大きさを用いて、より効率の良い多値記録再生の技術も提案されている。

例えば、本願発明者は、多値記録再生に関する技術を特開平５−１２８５３０号公報において提案している（特許文献１）。同公報のものは、光学的情報記録媒体の情報トラック上に情報ピットのトラック方向の幅と、その情報ピットの再生用光スポットに対するトラック方向のシフト量の組み合わせによって多値情報を記録する。そして、その多値記録した情報ピットを再生する際、予め学習しておいた検出信号と光スポットから得られた検出信号との相関より多値情報を再生するものである。

また、光ディスク分野の研究における国際学会であるＩＳＯＭ２００３（Write−once Disks for Multi-level Optical Recording：予稿集Ｆｒ−Ｐｏ−０４）において多値記録再生を行った結果が発表されている（非特許文献１）。具体的には、青紫色の光源（４０５ｎｍ）とＮＡ０．６５の光学系を用いる。そして、トラックピッチが０．４６μｍの光ディスクに対して、仮想的に設けた一つの情報ピットを記録する領域（以下、セルと記述する）のトラック方向の幅を０．２６μｍとし、８レベルの多値記録再生を行ったというものである。

一方、本願出願人は特願２００５−０４７１９８号において青紫色の光源（４０５ｎｍ）とＮＡ０．８５の光学系を用い、光スポットを微小化してＩＳＯＭ２００３で発表された多値方式に適応し、およそ３０Gbit／inch²程度の高密度化を行う方法を提案している。

これによると、８レベルの情報ピットの選択は、例えば、図１５に示すようにセルのトラック方向（図中Ａ方向）の幅を１６等分し（１６チャンネルビット）、レベル０を何も情報ピットを記録しないとする。また、レベル１を２チャンネルビットの幅、レベル２を４チャンネルビットの幅、レベル３を６チャンネルビットの幅、レベル４を８チャンネルビットの幅とする。更に、レベル５を１０チャンネルビットの幅、レベル６を１２チャンネルビットの幅、レベル７を１４チャンネルビットの幅とする。

図１６は光ディスク上のトラックに対してランダムな情報ピットを記録した時の模式図と光スポツトの関係を示す。

記憶容量を増やすためには、セルの大きさを小さくする必要があり、セルの大きさを小さくすると、図１６に示すように光スポット内に２〜３個の情報ピットが含まれることになる。図１６において、矢印Ａはトラック方向を示し、破線で区切られた領域は仮想的に設けられたセルを示す。また、１１は光ディスク上のトラック、１２はランダムな情報ピット、１３は光スポットを示す。

ここで、光スポットの大きさ約０．４０５μｍに対し、セルの幅を０．２μｍとしている。このスケールだと、２値レベルの従来方式（例えば、１−７ＰＰ変調、２Ｔ＝１３９ｎｍ）とした時の面密度１９．５Gbit／inch²に対して、約１．５倍の面密度の向上が可能である。

次に、この方式による再生信号の様子を知るために光学シミュレーションを行った結果を説明する。図１７は光学シミュレーションに用いたパラメータを示す。トラックピッチは０．３２μｍ、光スポットの大きさは０．４０５μｍ（波長４０５ｎｍ、対物レンズの開口数：ＮＡ０．８５）、セルの大きさは０．２μｍとしている。また、情報ピットの形状は図１５に示すそれぞれのレベルに対して図１８に示すように与えるものとする。ここで、レベル０は何も情報ピットは記録しないものとする。

図１９は連続する３つのセルに８種類のレベルを順次組み合わせて与え（全ての組み合わせは８×８×８＝５１２通り）、光スポットを初めのセル（前のセル）中心から３つ目のセル（後ろのセル）中心まで移動させた時の再生信号（反射光量）を計算した結果を示す。図１９の下図では、３つのセルのレベルの組み合わせ（０，１，６）から（７，１，６）の８通りを例に示す（３つのセル以外は全て０レベルとする）。

図中の３本の実線の位置はそれぞれのセル中央に光スポットがある場合の再生信号（セル中央値を示す。これから分かることは、このパラメータにおいては真中のセルのセル中央値はレベル『１』に対応するものだが、左側のセルのレベルが『０』から『７』に変化することで、同じ値をとらず、幅を持つことである。これが、符号間干渉の影響である。

図２０は３つの連続するセルに記録するレベルの全ての組み合わせにおいて、真中のセルのレベルを横軸にとり、それぞれの再生信号の振幅の分布を示すものである（ここでは縦軸は再生信号の振幅を相対的に示す）。

図中ＡからＨの分布が、それぞれレベル０から７に対応している。図２０から分かるように隣接するレベルの再生信号の分布の重なりが多くなり、このままでは固定の閾値を用いたレベルの識別は困難である。

そこで、一般的には、再生信号を波形等化のような信号処理を行い、再生信号の分離度を高める手法が採られる。例えば、図２１に示すように３タップの波形等化を計算する。ここで、Ｔは１つのセル中央から隣のセル中央に光スポット移動する移動時間、ａは係数で、ここでは、ａ＝−Ｖ１／（１＋Ｖ１）、Ｖ１＝０．２３７として計算している（Ｖ１：振幅１の孤立波形に対する隣のセルにおける振幅値）。

図２２はその結果を示す（ここでも同様に縦軸は再生信号の振幅を相対的に示す）。Ａ′からＨ′はそれぞれレベル０から７の分布に対応している。図２２から固定の閾値でそれぞれの分布が分離できることが分かる。

図２３は図２２に示す結果を、横軸をサンプル数（１〜５１２）としてプロットしなおして示すものである。つまり、３つの連続するセルのレベルをｘ、ｙ、ｚとし、その再生信号をＳ（ｘ，ｙ，ｚ）とする場合、図２３は下記に示すプログラムでプロットしたものである。
Ｆｏｒ ｘ＝０ ｔｏ ７
Ｆｏｒ ｚ＝０ ｔｏ ７
Ｆｏｒ ｙ＝０ ｔｏ ７
Ｐｌｏｔ Ｓ（ｘ，ｙ，ｚ）
Ｎｅｘｔ
Ｎｅｘｔ
Ｎｅｘｔ
この図は計算で求めたものであり、前後セルからの符号間干渉の影響と光スポット形状がガウシャンで、均一でないことから生じる非線形の影響が示されている。実際の録再系では、更に媒体の蓄熱による熱干渉の影響、媒体感度の個体差の影響等がこの学習テーブルの結果として得られる。

本発明は詳しく後述するようにセル長を、例えば、１６０ｎｍに縮めて更なる高密度化を可能とするものである。図２４は連続する３セルを１つの単位とし、組み合わせを順次変えて５１２通り（前セル×中央セル×後ろセル＝８×８×８）のパターンを光ディスクに記録し、それを再生した場合の中央セルの再生信号値を図２３と同様にプロットしたものである。図２４の学習テーブルは図２３の計算により求めた理想的なものと比べると差が大きなものとなる。

一般的な多値記録の再生アルゴリズムを適応すると、まず、ランダムデータの再生信号よりそれぞれのセルのセル中央値を固定の閾値で判断し、レベルを仮判定する。固定の閾値の選び方としては、例えば、同じレベルの値を持つ中央セルの学習テーブルの値を平均し、それを各レベルの基準値とする。そして、隣り合うレベルの基準値の中間の値を閾値とする。

続いて、仮判定した前後のセルの値に従って、学習テーブルから中央セルの再生値に従った、８通り（０レベルから７レベル）の基準値を抜き出す。そして、その８通りの基準値と中央セルの再生値とを比べ、再生値に一番近い基準値のレベルを再生レベルとして判定しなおす。

例えば、仮判定の結果、前後セルのレベルがそれぞれ３レベル、５レベルだったとする。その場合、学習テーブルから前後セルと中央セルのレベルの組み合わせが、（３、０、５）、（３、１、５）、（３、２、５）、（３、３、５）、（３、４、５）、（３、５、５）、（３、６、５）、（３、７、５）のものの値を抜き出す。これらの値は、学習テーブルの表で、前後セルのレベルに従って横軸に垂直に引いた線のほぼ線上に位置する。

この際、図２４の学習テーブルの出来が悪いと再生確度が落ちてしまう。実際に図２４の学習テーブルを用いて再生を行ったところ、所望のエラーレートを得ることが出来なかった。

図２５、図２６はそれぞれ２００ｎｍ、１６０ｎｍの長さのセルに対してトリガーマークとそれに続いてランダムデータを記録再生した場合の再生信号を示す。同図から分かるようにセル長を２００ｎｍから１６０ｎｍに縮めたことにより、符号間干渉の影響が大きくなっている。

また、図２７はセル長２００ｎｍと１６０ｎｍのそれぞれに対して最適化した波形等化の係数を示す。ここでは、５タップの係数を考えている。これによると、セル長が２００ｎｍから１６０ｎｍになった場合に、±２の係数が０．０１から０．１２へと一桁大きくなっている。つまり、セル長１６０ｎｍでは中央セルの前後のセルからの符号間干渉の影響だけでなく、更にその前後のセルからの影響が大きいことが分かる。
特開平５−１２８５３０号公報 ＩＳＯＭ２００３（Write−once Disks for Multi-level Optical Recording：予稿集Ｆｒ−Ｐｏ−０４）

青紫色の光源（４０５ｎｍ）とＮＡ０．８５光学系を用い、光スポットを微小化して上記先願（特願２００５−０４７１９８号）の多値方式に適応し、例えば、セル長を１６０ｎｍとすると、およそ３６Gbit／inch²程度の高密度化が可能となる。

しかしながら、図２４で説明したＮセル（ここではＮは３）単位で、セルのレベルを順次変えて記録し、それを再生した再生信号から学習テーブルを作成すると、学習テーブルの出来が悪く、再生確度が悪化する。

その原因は、図２５から図２７で説明したようにセル長が１６０ｎｍ以下になると、中央セルに対して前後１セルだけでなく、前後２セルずつの符号間干渉の影響がかかるためである。

この影響を除去して正しく学習しようとすると、５セル単位で、組み合わせが３２，７６８通り（８の５乗）の学習データを記録再生する必要がある。セル長２００ｎｍの３セル単位、５１２通りの学習データに比べると、規模が格段に大きく、媒体上に占める学習面積が大きくなる。更に、学習時間も長くなり、それに伴う再生アルゴリズムも複雑化するという問題があった。

本発明は、上記先願を更に改良し、セル長が、例えば、１６０ｎｍ以下の高密度化状態であっても、学習方法が複雑になることなく、確度の高い多値再生が可能な多値情報再生方法及び装置を提供することにある。

本発明は、光スポットの中心がセルとそれに続くセルとの境界に来た時に再生信号をサンプリングしたセル間値と、セルの中央でサンプリングしたセル中央値との両方に基づいてセルの多値情報を判断する。また、セル中央値に関して記録媒体に予めレベル値が分かっているＮセル単位の学習データを記録して、その再生信号から近傍セルからの符号間干渉の度合いを学習するための学習テーブルを作成する。その際、Ｎセル単位の学習データ間に予め決められたレベルのダミーセルデータを挿入しておく。そして、セル中央値は学習テーブルのサンプル値と光スポットの中心がセルの中心に来た時に再生信号をサンプリングした値に基づいて検出する。

本発明によれば、トラック上のセル長を、例えば、１６０ｎｍ以下に微小化した場合であっても、学習に関するデータ量或いは学習時間等が大きくなることなく、確度の高い多値記録再生が可能となる。

次に、発明を実施するための最良の形態を図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係る多値情報記録再生装置の一実施形態を示す概略ブロック図である。図中１は螺旋状または同心円状のトラックが形成された情報記録媒体であるところの光ディスク、２は光ディスク１を回転駆動するスピンドルモータである。

３は光ディスク１に対して多値情報を記録或いは再生するための光ヘッドであり、光源の半導体レーザからのレーザ光を対物レンズで集光して光ディスク１上に光スポットを照射する。また、その光スポットの光ディスク１からの反射光は光ヘッド３内の光検出器で検出され、演算増幅回路４に送られる。

ここで、光ヘッド３に関して説明すると、例えば、光源（半導体レーザ）の波長λは４０５ｎｍ、対物レンズの開口数ＮＡは０．８５とする。そうすると、光スポットの大きさの値は、およそ４０５ｎｍが得られる。また、光ディスク１のトラックピッチは０．３２μｍ、セル長は１６０ｎｍとする。この場合、およそ３６Gbit／inch²程度の高密度化が可能となる。

光スポットの大きさやセル長は、これに限ることはなく、中央セルに対する符号間干渉の影響が前後２セル以上に及ぶ場合、つまり、セル長が１６０ｎｍ程度を含め、これより小さくなった場合にも本発明は使用できる。

多値情報の記録は、図１６で説明したように光ディスク１の情報トラック上に、仮想的に一定間隔のセルを設け、そのセルにおいて情報ピットの幅（又は情報ピットの面積）を変えることによって行う。そして、情報ピットからの再生信号の振幅を多段階にすることにより複数レベルの多値情報が得られるようにする。

演算増幅回路４は光ヘッド３の光検出器の信号を処理することで光スポットを光ディスク１の所望のトラック上に沿って走査するように制御するためのフォーカスエラー信号／トラッキングエラー信号を検出する。サーボ回路５はその信号に基づいて光ヘッド３内のフォーカスアクチュエータ／トラッキングアクチュエータを制御することでフォーカス制御及びトラッキング制御を行う。また、サーボ回路４はスピンドルモータ２を制御し、線速度一定或いは角速度一定等の光ディスク１の回転制御を行う。

光ディスク１に多値情報を記録する場合には、２値データ入力６を多値化回路７により多値データに変換し、変調回路８により多値データに応じた信号を出力する。レーザ駆動回路９はその信号に応じて光ヘッド３内の半導体レーザを駆動し、光ディスク１のトラック上に多値情報に従ったマークを記録する。

また、多値情報を再生する場合には、光ヘッド３から再生用の光スポットを光ディスク１上に照射し、光検出器でその反射光を受光する。その検出信号を演算増幅回路4によって信号処理し、得られた信号をＡＤ変換回路１０によりデジタル信号に変換し、セル中央値／セル間値分離検出回路１２によりセル中央値とセル間値に分離する。

これらの処理はＰＬＬ回路１１によって作成されたクロックを用いて行う。セル中央値／セル間値分離検出回路１２により分離されたセル中央値はセル中央値用波形等化回路１３により波形等化処理がなされ、セル間値はセル間値用波形等化回路１４により波形等化処理がなされる。そして、学習用メモリ１７から学習テーブルデータの参照値を読み出し、後述するようにこの両者の値に基づいて多値データ判定回路１５は多値レベルを判定する。更に、多値−２値変換回路１６により２値データに変換し、２値データ出力１８として出力する。

次に、本発明に係る学習方法について説明する。本発明は、光ディスク１に学習データを記録して学習する方法に特徴を有するものである。学習データとは、後述するセル中央値学習テーブル或いはセル間値学習テーブルを作成するために予め光ディスクの所定領域に記録しておくデータをいう。以下の説明では、特に、セル中央値学習テーブルを作成するための学習データを例として説明する。

ここでの学習データは、Ｎセル単位とする。このＮの値はセル長に従って符号間干渉の影響が大きく及ぶセル数よりも小さいものとする。例えば、セル長が１６０ｎｍの場合には、図２７に示す波形等化のイコライザー係数から見て前後２セルからの符号間干渉の影響が中央セルに及んでいることが分かる。

つまり、本来ならば、５セル単位で学習データを記録再生して符号間干渉の影響を知っておく必要がある。学習データの量を考えてみると、３セル単位の場合には、３連続セルの５１２通り（１５３６セル）であるのに対し、５セル単位の場合には、５連続セルの３２７６８通り（１６３，８４０セル）と飛躍的に多くなるため、これに応じて学習時間も長くなる。

本発明は、例えば、セル長が１６０ｎｍで、前後２セルからの符号間干渉の影響が中央セルに及んでいる場合にも、３セル単位の学習データを用いる。更に、前後２セルからの符号間干渉の影響を平均化するため、予め決めたダミーセルデータを３セル単位の学習データの間に挿入する。

例えば、ダミーセルデータを０レベルとし、全ての３セル単位の学習データの間に挿入すると、３連続セル＋１ダミーセルデータの５１２通りとなる。セル中央値学習テーブルを作成する学習データを例にとると、ダミーセルデータを挿入しない場合の総学習データ数が１５３６セル（５１２×３）に対して、ダミーセルデータを挿入する場合には、２０４８セル（５１２×４）となる。

そのため、若干データ量は増えるが、５セル単位を採用した場合に比べると格段に少なくて済む。学習及び再生に関する時間は大して長くはならない。

図２はダミーセルデータを０レベルとして全ての３セル単位の学習データの間に挿入した場合の学習テーブルをプロットしたものである。図２４に比べ計算により求めた理想的な学習テーブルに近づいていることが分かる。実際にこの学習テーブルを用いて再生を行ったところ、所望のエラーレートを得ることができた。

以上説明したように、本発明はセル長に従って、符号間干渉の影響が大きく及ぶセル数よりも小さな、予めレベル値が分かっているＮセル単位の学習データに、予め決められたレベルのダミーセルデータを挿入して記録再生し、符号間干渉量等の学習を行う。そうすることで、学習データ量を増やすことなく、理想的な学習テーブルに近い学習テーブルが得られ、それを用いて再生することにより確度の高い多値情報の記録再生を行うことが可能となる。

ここで、Ｎセル単位の説明を３セル単位としたが、本発明は、更に高密度化が進み、符号間干渉の影響が及ぶセル数が７セル単位となった場合でも、使用することが可能である。即ち、それより小さな、例えば、５セル単位の学習データの間にダミーセルデータを挿入することにより、学習データ量を少なくでき、確度の高い多値情報の記録再生を行うことができる。

以下、本発明に係る学習方法で得られた学習テーブルを用いて多値情報を再生する方法の一例として、セル中央のサンプル値とセル境界のサンプル値の両方を用いて再生する方法を説明する。

次に、多値情報の具体的な再生方法について詳細に説明する。多値情報の再生方法は、上記先願と同様である。前述したようにセル中央値／セル間値分離検出回路１２ではサンプリングしたデジタル信号をセル中央値とセル間値にそれぞれ分離して検出する。ここで、セル中央値とセル間値のサンプリング位置の違いとそれぞれの特徴を図３、図４を用いて説明する。

図３はセル中央値をサンプリングしている際の前後のセルと光スポットの位置関係を示す。一例として、トラックのピッチは０.３２μｍ、光スポットの大きさは０.４０５μｍ（波長４０５ｎｍ、対物レンズの開口数：ＮＡ０.８５）、セルの大きさを０.１６μｍとする。このパラメータにおいて注目セルのセル中央値は、先行セルと後行セルのレベルが０〜７に変化することで、同じ値をとらず、符号間干渉の影響で幅を持つことが実験的に分かっている。

これは、図３で真中のセル上にある光スポットの裾が左右のセル上にかかっていることからも直感的に分かる。このセル中央値に対する符号間干渉の影響は、光スポットの大きさに対してセルが小さくなるほど大きくなっていく。

図４はセル間値をサンプリングする際の、左右のセルの境界に光スポットが来た時の位置関係を示すものである。光スポットの大きさ０.４０５μｍに対して、２つ分のセルの幅は０．３２μｍであり、左右のセルの境界でサンプリングされたセル間値はその外側からの影響がほとんど無く、左右のセルより外側からの符号間干渉の影響が小さいものとなる。

以上のようなセル中央値とセル間値は、セル中央値／セル間値分離検出回路１２においてＰＬＬ回路１１で生成される多値データに同期したクロックでそれぞれサンプリングして得られる。セル中央値サンプリング用のクロックとセル間値サンプリング用のクロックは同じ周波数であって、互いに1／２周期（1つのセルを1周期とする）位相が異なるものである。

その後、セル中央値とセル間値それぞれの再生信号に対して対応するセル中央値用波形等化回路１３やセル間値用波形等化回路１４で波形等化を行う。まず、セル中央値用波形等化回路１３について説明する。セル中央値用波形等化回路１３によって注目している情報ピットの再生信号は、前後に書かれている情報ピットからの符号間干渉が抑圧される。ここで、符号間干渉が抑圧される効果を示す一例として図５を参照して説明する。

図５は青紫色の光源（４０５ｎｍ）とＮＡ０．８５の光学系を用い、トラックピッチが０．３２μｍの光ディスクに対して、仮想的に設けた一つの情報ピットを記録するセルの大きさを０．２μｍとし、８レベルの多値データを再生した場合において、波形等化を行う前後でのセル中央値の再生信号レベルのヒストグラムを示すシミュレーション結果である。図５（ａ）は波形等化前のセル中央値の再生信号、図５（ｂ）は波形等化後のセル中央値の再生信号である。図５から分かるように再生信号は波形等化を行うことで、０〜７レベルに分離され、多値データとして検出することが容易となる。なお、図５ではセルの大きさを０．２μｍとしているが、セルの大きさが０．１６μｍの場合にも同様の傾向を有するものと考えられる。

次に、セル間値用波形等化回路１４について説明する。セル間値用波形等化回路１４によって、左右のセルの境界のセル間値は、左右の更に外側に書かれている情報ピットからの符号間干渉が抑圧される。セル中央値と同様に、符号間干渉が抑圧される効果を示す一例として図６を参照して説明する。

図６は波形等化を行う前後でのセル間値の再生信号レベルのヒストグラムを示すシミュレーション結果であり、図５と同様のパラメータを用いて計算を行ったものである。図６（ａ）は波形等化前のセル間値の再生信号、図６（ｂ）は波形等化後のセル間値の再生信号を示す。図６から分かるように波形等化等の信号処理を加えなくても、セル間値の再生信号は０〜１４の１５値に分離していることが分かる。もちろん、波形等化を行えば、更に分離度を高めることができる。ここで、再生信号が１５値に分離されているのは、隣り合う２つのセルにおける多値レベルの和が同じであれば、セル間値も同じレベルをとるためである。

このことを図７を用いて説明する。図７はセル間値の左右のセルの多値レベルの組合せを示す図である。左右のセルの組合せは全部で８×８＝６４通りあるが、セル間値の再生信号がとりうるレベルは１５値となる。つまり、左右の多値レベルを足し合わせたものが、セル間値の値になっていることが分かる。

このことから、前のセルの多値レベルが既知であるならば、セル間値を検出することで後ろのセルのレベルが一義的に決定できる。例えば、前のセルのレベルが『３』と分かっていたとし、セル間値が『７値』と検出できたとすると、後ろのセルのレベルは７−３＝４より『４』と判断できる。一般的には、前のセルのレベルが『Ｘ』（０≦Ｘ≦７、Ｘは整数）、後ろのセルのレベルが『Ｙ』（０≦Ｙ≦７、Ｙは整数）、セル間値を『Ｚ』（０≦Ｚ≦１４、Ｚは整数）とすると、Ｘ＋Ｙ＝Ｚ（または、Ｚ−Ｘ＝Ｙ）となっている。

このようにしてセル中央値とセル間値の波形等化が行われた後、多値データ判定回路１５により判定結果の多値データが出力され、更に、多値−２値変換回路１６で２値データに変換された後、出力される。

次に、多値データ判定回路１５における多値データの判定方法について図８〜図１４を参照して詳細に説明する。本実施形態では、０〜７の８値の多値データを再生するものとする。図８は多値データ判定回路１５における多値データの判定方法を説明する図である。多値データ判定回路１５は、主にセル中央値判定部１９、セル間値判定部２０、最終値判定部２１に別れている。

最初に、セル中央値判定部１９について説明する。セル中央値判定部１９は図３で説明したような３つの連続セル（先行セル、注目セル、後行セル）を考えて判定するものである。多値データ判定回路１５はセル中央値の再生信号が入力されると、ステップ１で操作を開始する。

次いで、ステップ２で、先行セルの値を決定する（これは、１ステップ前に求めた注目セルの値を選択する）。例えば、１ステップ前に判定した注目セルの値が『７』だった場合には、先行セルの値は『７』として選択する（ここで言う「選択」とは最終的な判定ではなく、仮決めを意味する）。或いは、先行セルの値を選択する方法として、セル中央値の再生信号（光スポットが先行セルの中央に位置する時のサンプリング値）を各レベルに応じた複数の閾値でレベルスライスして決定しても良い。

次に、ステップ３で、後行セルの値をセル中央値の再生信号（光スポットが後行セルの中央に位置する時のサンプリング値）をレベルスライスして選択する（レベルスライスで最も近い値を選択）。例えば、後行セルの値が『７』として選択されたとする。ここまでで、３つの連続セルのうち先行セルと後行セルの値が選択されたことになる。

次に、ステップ４で、先行セルと後行セルの値を用いてセル中央値学習テーブル（図９）からセル中央値の再生信号に最も近い注目セルの値を選択する。更に、ステップ５で２番目に近い値を選択する。また、ステップ６で、ステップ４及びステップ５で選択した値をそれぞれ第１候補『ａ』、第２候補『ｂ』として決定する。

このセル中央値判定部１９におけるステップ４〜６について図９、図１０を用いて更に詳細に説明する。図９は多値データの判定に用いる学習テーブルを示す。図９（ａ）はセル中央値学習テーブルであり、先行セル、注目セル、後行セルがとりうるすべての組み合わせ、全５１２パターン（８×８×８）のテーブルが作られている。

５１２パターンの情報は光ディスク１上のユーザデータ領域の先頭部分に記録されており、ユーザデータ領域の情報を再生する前に各パターンの注目セルのセル中央値の再生信号を検出して、そのサンプリング値を学習用メモリ１７に参照値として記憶させる。その場合、上述のように３セル単位で５１２パターンの学習データが記録され、その３セル単位の学習データ間に０レベルのダミーセルデータが挿入されている。

次に、図１０を用いて図８のセル中央値判定部１９におけるステップ４〜６のセル中央値学習テーブルを用いた注目セルの候補値を決定する方法を説明する。まず、ステップ１１で操作を開始する。ステップ１２で、サンプリングされたセル中央値の再生信号は順次セル中央値判定部に入力されていく。また、ステップ１３で学習用メモリ１７にアクセスし、ステップ１４でセル中央値が入力される毎に図９（ａ）のセル中央値学習テーブルで得られた参照値を学習用メモリ１７から順次読み出す。

ここで、読み出すテーブルは先行セルと後行セルの値が『７』として選択されたので（図８の説明を参照）、全５１２パターンから８パターン、即ち（７，０，７）〜（７，７，７）の組合せに絞られる。次に、ステップ１５で、セル中央値と８パターンの参照値との差分の絶対値を計算し、これをＭ値とする。ステップ１６では、８つのＭ値を比較して、注目セルの値が『ａ』の場合にそのＭ値（これをＭ（ａ）と表す）が最も小さくなるとして、『ａ』をセル中央値判定部１９における第１候補値として決定する。

更に、注目セルの値が『ｂ』の場合にそのＭ値（これをＭ（ｂ）と表す）が２番目に小さくなるとして、『ｂ』をセル中央値判定部１９における第２候補値として決定する。その後、ステップ１７に進み、操作を終了する。以上がセル中央値判定部１９の説明である。

続いて、図８に戻ってセル間値判定部２０における注目セルの値を決定する方法について図９、図１１を用いて詳細に説明する。図８示すようにセル間値判定部２０は、ステップ７で、ステップ２で決定した先行セルの値を用いてセル間値学習テーブル（図９）からセル間値の再生信号に最も近い注目セルの値を選択する。更に、ステップ８で、ステップ７で選択した値を候補値『ｘ』として決定する。

セル間値判定部２０におけるステップ７、８について図９、図１０を用いて詳細に説明する。図９（ｂ）はセル間値学習テーブルであり、先行セル、注目セルがとりうるすべての組み合わせ、全６４パターン（８×８）のテーブルが作られている。６４パターンの情報も同様に光ディスク１上のユーザデータ領域の先頭部分に記録されており、ユーザデータ領域の情報を再生する前に各パターンの注目セルのセル間値の再生信号を検出して、そのサンプリング値を学習用メモリ１７に参照値として記憶させる。

なお、本発明はセル間値学習テーブルを作成するための学習データにも使用しても良い。その場合には、２セル単位で６４パターンの学習データを記録し、その学習データ間に上述のダミーセルデータを挿入すれば良い。

次に、図１１を用いて、図８のセル間値判定部２０におけるステップ７、８のセル間値学習テーブルを用いた注目セルの候補値を決定する方法を説明する。まず、ステップ１８で操作を開始する。また、ステップ１９で、サンプリングされたセル間値の再生信号は順次セル間値判定部２０に入力されていく。また、ステップ２０で、学習用メモリ１７にアクセスして、ステップ２１で、セル間値が入力される毎に図９（ｂ）のセル間値学習テーブルで得られた参照値を学習用メモリ１７から順次読み出す。

ここで、読み出すテーブルは先行セルの値が『７』として選択されたので（図８の説明を参照）、全６４パターンから８パターン、即ち、（７，０）〜（７，７）の組み合わせに絞られる。次に、ステップ２２で、セル間値と８パターンの参照値との差分の絶対値を計算し、これをＭ値とする。ステップ２３では、８つのＭ値を比較して、注目セルの値が『ｘ』の場合にそのＭ値（これをＭ（ｘ）と表す）が最も小さくなるとして、『ｘ』をセル間値判定部における候補値として決定する。その後、ステップ２４に進み、操作を終了する。以上がセル間値判定部２０の説明である。

再び、図８に戻ってセル中央値判定部１９とセル間値判定部２０でそれぞれ得られた候補値を用いて最終的に判定を行う最終値判定部２１のアルゴリズムについて、図１２、図１３、図１４を用いて詳細に説明する。

図１２はその最終値判定部２１における処理動作の流れを示す。まず、ステップ２５で操作を開始する。ステップ２６で、多値レベルの候補である『ａ』、『ｂ』、『ｘ』と、それぞれに対応したＭ値であるＭ（ａ）、Ｍ（ｂ）、Ｍ（ｘ）を入力する。また、ステップ２７で、先行セルで選択された候補値である『ａ’』、『ｘ’』をメモリから読み出す。『ａ’』、『ｘ’』は後述するステップ３０で１ステップ前の一連の最終値判定動作の終了前に『ａ』、『ｘ』をメモリに記憶させたものである。

これらのパラメータを用いて、ステップ２８で注目セルの多値レベルを最終的に判定し、その後、ステップ２９で先行セルの多値レベルを訂正する。更に、ステップ３０で『ａ』、『ｘ』をメモリに記憶させた後、ステップ３１に進み、操作を終了する。

次に、注目セルの多値レベルを最終的に判定するステップ２８のアルゴリズムについて図１３を用いて詳細に説明する。ステップ３２で操作を開始する。次いで、ステップ３３で、ａ＝ｘの場合を考える。これは正解率がかなり高いと考えられるので、ステップ３５に進み、注目セルの値は『ａ』と判定して、ステップ４２で操作を終了する。次に、ステップ３４に進み、ａ≠ｘ、且つ、ｂ＝ｘの場合を考える。

この場合は、正解を『ａ』又は『ｘ』とするかの判断が難しいので、他のパラメータを考慮して判断する必要がある。本発明では、先行セルで１ステップ前に選択された候補値である『ａ’』、『ｘ’』と、学習テーブルの参照値との差分の絶対値であるＭ（ａ）、Ｍ（ｂ）、Ｍ（ｘ）をパラメータとして考える。

次に、ステップ３６〜３９における『ａ’』、『ｘ’』を考慮して判断する方法について述べる。これは、先行セルにおける候補値と注目セルにおける候補値との関係を調べることで、より注目セルの判断の精度を上げることを目的とする。即ち、先行セルにおける判定結果が実際の正しい値とは異なる場合、必然的に注目セルと先行セルの候補値がある規則が持つことを利用する。まず、誤ってｘ’を先行セルの最終値として判定してしまった場合を考える。

例えば、先行セルと注目セルの正しい値が『３』だとして、先行セルの候補値ａ’が『３』、ｘ’が『２』の時に、誤ってｘ’の『２』を最終的な判定値として選択した場合、注目セルの候補値はａが『３』、ｘが『４』となる確率が高い。何故なら、前述したように前のセルのレベルが『Ｘ』（０≦Ｘ≦７、Ｘは整数）、後ろのセルのレベルが『Ｙ』（０≦Ｙ≦７、Ｙは整数）、セル間値を『Ｚ』（０≦Ｚ≦１４、Ｚは整数）とすると、Ｘ＋Ｙ＝Ｚ（または、Ｚ−Ｘ＝Ｙ）の関係が成り立っているからである（この場合、Ｚ＝６となる）。

これを一般的な式で表すと、
（ａ−ｘ）＜０、且つ、（ａ’−ｘ’）＞０ …ステップ３６、或いは、
（ａ−ｘ）＞０、且つ、（ａ’−ｘ’）＜０ …ステップ３７、
となる。

ステップ３６、３７を満たす場合、『ｘ』は誤っている可能性が高いので、ステップ３５で注目セルは『ａ』として最終的に判定して、ステップ４２で操作を終了する。

逆に、誤ってａ’を先行セルの最終値として判定してしまった場合を考える。先行セルと注目セルの正しい値が『３』だとして、先行セルの候補値ａ’が『４』、ｘ’が『３』の時に、誤ってａ’の『４』を最終的な判定値として選択したとする。その場合、注目セルの候補値はａが『３』、ｘが『２』となる確率が高い。

これを一般的な式で表すと、
（ａ−ｘ）＞０、且つ、（ａ’−ｘ’）＞０ …ステップ３８、或いは、
（ａ−ｘ）＜０、且つ、（ａ’−ｘ’）＜０ …ステップ３９、
となる。

ステップ３８、３９を満たす場合、『ｘ』は誤っている可能性が高いので、ステップ３５で注目セルは『ａ』として最終的に判定して、ステップ４２で操作を終了する。以上が『ａ’』、『ｘ’』を考慮して判断する方法である。

更に、ステップ３６〜３９のいずれの条件にも該当しなかった場合には、第２の方法として、Ｍ（ａ）、Ｍ（ｂ）、Ｍ（ｘ）を考慮して判断する。即ち、
｜Ｍ（ｂ）−Ｍ（ａ）｜＜ｅ、且つ、Ｍ（ａ）＞Ｍ（ｘ） …ステップ４０
の条件を満たす場合、ステップ４１で注目セルは『ｘ（＝ｂ）』として最終的に判定する。ここで、ｅはある定数であり、例えば、各多値レベル間でのセル中央値の再生信号レベル差の１／２〜１／４の値に設定するのが望ましい。

つまり、｜Ｍ（ｂ）−Ｍ（ａ）｜＜ｅの条件を満たす場合、セル中央値の再生信号から『ａ』か『ｂ』であるかを判断するのは極めて難しいことを示しており、究極的に｜Ｍ（ｂ）−Ｍ（ａ）｜＝０の場合を考えると、注目セルが『ａ』か『ｂ』であるかの確率はそれぞれ５０％となる。従って、Ｍ（ａ）＞ Ｍ（ｘ）の条件を満たす場合、注目セルは『ｘ（＝ｂ）』である確率が高いと判断して、ステップ４２で操作を終了する。

最後に、ステップ３３、３４の条件を満たさない場合（ａ≠ｘ、且つ、ｂ≠ｘの場合）を考える。これは、『ｘ』は誤っている可能性が高いので、ステップ３５で注目セルの値を『ａ』と判定して、ステップ４２で操作を終了する。何故なら、多値記録の場合、再生時のエラーはおおむね±１レベル以内である事がシミュレーション結果から分かっており（『ａ』か『ｂ』が正解となる）、『ｘ』が正解である確率は極めて低いからである。

次に、図１２に戻って、ステップ２８で注目セルの多値レベルを最終的に判定した後、ステップ２９で先行セルの多値レベルを訂正する。

図１４はステップ２９の先行セルの多値レベルを訂正するアルゴリズムを示す。まず、ステップ４３で操作を開始する。次に、ステップ４４〜４７において図１３で説明したように先行セルにおける候補値と注目セルにおける候補値との関係を調べることで、先行セルで最終的に判定された値を訂正する。

即ち、注目セルと先行セルの候補値がある規則が持つ場合に、先行セルにおける判定結果が実際の正しい値とは異なっていると判断するものである。例えば、先行セルと注目セルの正しい値が『３』だとして、先行セルの候補値ａ’が『３』、ｘ’が『２』の時に、誤ってｘ’の『２』を最終的な判定値として選択した場合、注目セルの候補値はａが『３』、ｘが『４』となる確率が高い。

これを一般的な式で表すと、
（ａ−ｘ）＜０、且つ、（ａ’−ｘ’）＞０ …ステップ４４、或いは、
（ａ−ｘ）＞０、且つ、（ａ’−ｘ’）＜０ …ステップ４５、
となる。

従って、ステップ４４、４５を満たす場合には、ステップ４８に進んで先行セルを『ａ’』に訂正して、ステップ５１で操作を終了する。この場合、先行セルをｘ’の『２』と判定したのは誤っていると考え、ａ’の『３』に訂正する。

逆に、誤ってａ’を先行セルの最終値として判定してしまった場合を考える。先行セルと注目セルの正しい値が『３』だとして、先行セルの候補値ａ’が『４』、ｘ’が『３』の時に、誤ってａ’の『４』を最終的な判定値として選択したとする。その場合、注目セルの候補値はａが『３』、ｘが『２』となる確率が高い。

これを一般的な式で表すと、
（ａ−ｘ）＞０、且つ、（ａ’−ｘ’）＞０ …ステップ４６、或いは、
（ａ−ｘ）＜０、且つ、（ａ’−ｘ’）＜０ …ステップ４７、
となる。

ステップ４６、４７を満たす場合、ステップ４９に進んで先行セルを『ｘ’』に訂正して、ステップ５１で操作を終了する。この場合、先行セルをａ’の『４』と判定したのは誤っていると考え、ｘ’の『３』に訂正する。

以上が図１２の最終値判定部の詳細であり、多値データ判定回路１５における多値データの判定方法である。

なお、補足として、本発明に係る光ディスク装置において、入力した２値データに対し誤り訂正を行うためのデータを付加する誤り訂正用データ付加回路、所定量のデータの区切りを示すための同期信号を付加する同期信号付加回路等には言及していないが、本発明の本質は何ら変わるところはない。

本発明に係る多値情報記録再生装置の一実施形態を示すブロック図である。 本発明に係る学習方法によって得られた学習テーブルの一例を示す図である。 セル中央値をサンプリングしている際の前後のセルと光スポットの位置関係を説明する図である。 セル間値をサンプリングしている際の前後のセルと光スポットの位置関係を説明する図である。 ８レベルの多値データを再生する場合の波形等化を行う前後でのセル中央値の再生信号レベルのヒストグラムを示すシミュレーション結果を示す図である。 波形等化を行う前後におけるセル間値の再生信号レベルのヒストグラムを示すシミュレーション結果を示す図である。 セル間値の左右のセルの多値レベルの組合せを示す図である。 多値データ判定回路における多値データの判定方法を説明する図である。 多値データの判定に用いる学習テーブルを示す図であり、（ａ）はセル中央値学習テーブル、（ｂ）はセル間値学習テーブルを示す図である。 図８におけるセル中央値判定部のセル中央値学習テーブルを用いた注目セルの候補値を決定する方法を説明する図である。 図８におけるセル間値判定部のセル間値学習テーブルを用いた注目セルの候補値を決定する方法を説明する図である。 図８における最終値判定部のアルゴリズムを説明する図である。 図１２における注目セルの多値レベルを判定するアルゴリズムを説明する図である。 図１２における先行セルの多値レベルを訂正するアルゴリズムを説明する図である。 多値マークを説明する図である。 情報トラック上に記録されたランダムな情報ピットと光スポットを示す図である。 光学シミュレーションのパラメータを説明する図である。 光学シミュレーションで与えた情報ピットの形状を示す図である。 光学シミュレーションの計算結果を示す図で、連続する３つのセルに書かれた情報ピットに対する再生信号を説明する図である。 セル中央値の振幅分布を示す図である（横軸は中央セルのレベル）。 ３タップの波形等化を説明する図である。 図２１の波形等化後のセル中央値の振幅分布を示す図である。 計算により求めた理想的な学習テーブルを説明する図である。 セル長１６０ｎｍに対して録再実験で求めた学習テーブルを説明する図である。 セル長が２００ｎｍの場合のランダムデータの再生信号を示す図である。 セル長が１６０ｎｍの場合のランダムデータの再生信号を示す図である。 セル長の違いによるイコライザー係数の違いを説明する図である。

符号の説明

１ 光ディスク（情報記録媒体）
２ スピンドルモータ
３ 光ヘッド
４ 演算増幅回路
５ サーボ回路
６ ２値データ入力
７ 多値化回路
８ 変調回路
９ レーザ駆動回路
１０ ＡＤ変換回路
１１ ＰＬＬ回路
１２ セル中央値／セル間値分離検出回路
１３ セル中央値用波形等化回路
１４ セル間値用波形等化回路
１５ 多値データ判定回路
１６ 多値−２値変換回路
１７ 学習用メモリ
１８ ２値データ出力
１９ セル中央値判定部
２０ セル間値判定部
２１ 最終値判定部

Claims (6)

1. 光学的情報記録媒体のトラック上に仮想的に一定間隔のセルを設け、光スポットを用いて、前記セル上でトラック方向の情報ピットの幅又は情報ピットの面積を変えて多値情報を記録し、前記情報ピットから多段階の再生信号のレベルを検出することによって多値情報を再生する再生方法において、
   前記光スポットの中心が前記セルとそれに続くセルとの境界に来た時に再生信号をサンプリングしたセル間値と、前記セルの中央でサンプリングしたセル中央値との両方に基づいてセルの多値情報を判断すると共に、
   前記セル中央値に関して前記記録媒体に予めレベル値が分かっているＮセル単位の学習データを記録して、その再生信号から近傍セルからの符号間干渉の度合いを学習するための学習テーブルを作成し、前記Ｎセル単位の学習データ間に予め決められたレベルのダミーセルデータが挿入されており、
   前記セル中央値は、前記学習テーブルのサンプル値と前記光スポットの中心が前記セルの中心に来た時に再生信号をサンプリングした値に基づいて検出することを特徴とする多値情報再生方法。
2. 前記セル間値に関して、前記記録媒体に予めレベル値が分かっているＭセル単位の学習データを記録してその再生信号から近傍セルからの符号間干渉の度合いを学習するための学習テーブルを作成し、前記Ｍセル単位の学習データ間に予め決められたレベルのダミーセルデータが挿入されており、
   前記セル間値は、当該学習テーブルのサンプル値と前記光スポットの中心が前記セルとそれに続くとの境界に来た時に再生信号をサンプリングした値に基づいて判断することを特徴とする請求項１に記載の多値情報再生方法。
3. 前記Ｎの値は、符号間干渉が及ぶセル数より小さい値であることを特徴とする請求項１に記載の多値情報再生方法。
4. 前記光スポットは、青紫色半導体レーザと、開口数ＮＡ０．８５の対物レンズにより形成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の多値情報再生方法。
5. 前記セルの長さは１６０ｎｍ以下であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の多値情報再生方法。
6. 光学的情報記録媒体のトラック上に仮想的に一定間隔のセルを設け、光スポットを用いて、前記セル上でトラック方向の情報ピットの幅又は情報ピットの面積を変えて多値情報を記録し、前記情報ピットから多段階の再生信号のレベルを検出することによって多値情報を再生する再生装置において、
   前記光スポットの中心が前記セルとそれに続くセルとの境界に来た時に再生信号をサンプリングしたセル間値と、前記セルの中央でサンプリングしたセル中央値との両方に基づいてセルの多値情報を判断する手段と、
   前記セル中央値に関して前記記録媒体に予めレベル値が分かっているＮセル単位の学習データを記録して、その再生信号から近傍セルからの符号間干渉の度合いを学習するための学習テーブルを作成する手段とを有し、
   前記Ｎセル単位の学習データ間に予め決められたレベルのダミーセルデータが挿入されており、前記セル中央値は、前記学習テーブルのサンプル値と前記光スポットの中心が前記セルの中心に来た時に再生信号をサンプリングした値に基づいて検出することを特徴とする多値情報再生装置。