數據調制設備及其方法

專利名稱：數據調制設備及其方法
技術領域：
本發明涉及數據調制設備及其方法，用于通過在LDPC編碼后執行均衡編碼來獲得利用塊數據的記錄調制碼。
背景技術：
全息記錄/再現方法例如在日本未審查專利申請公開No. 2007-79438中所公開的，用于利用全息格式 來執行數據記錄的全息記錄/再現方法已被廣泛使用。相關技術的其他示例包括在日本未 審查專利申請公開No. 2007-188576和No. 2005-302079中所公開的內容。利用全息記錄/ 再現方法，在記錄時，生成信號光和參考光，信號光根據要記錄的數據受到空間光強度調制 (強度調制)，參考光具有預定光強度圖樣，并且，信號光和參考光被允許對全息記錄介質 進行照射，從而通過在記錄介質上形成全息圖來執行數據記錄。另外，在再現時，參考光被照射到記錄介質。從而，與記錄時相同的參考光(具有 與記錄時相同的強度圖樣)被照射到在記錄時根據信號光和參考光的照射而形成的全息 圖，從而可以獲得根據所記錄的信號光組分的衍射光。換言之，獲得了與這樣記錄的數據相 對應的再現圖像(再現光)。所獲得的再現光例如被諸如CCD(電荷耦合器件)傳感器或 CMOS(互補金屬氧化物半導體)之類的圖像傳感器所檢測，從而再現所記錄的信息。另外，作為這樣的全息記錄/再現方法，還使用了所謂的同軸型方法，其中參考光 和信號光被布置在相同的光軸上，并且這些光通過一物鏡照射全息記錄介質。圖38、39A和39B是用于說明利用同軸型方法的全息記錄/再現的圖，其中圖38示 意性示出了記錄技術，而圖39A和39B示意性示出了再現技術。注意，圖38、39A和39B例 示了反射型全息記錄介質100包括反射膜的情形。首先，對于全息記錄/再現系統，提供了 SLM(空間光調制器)101來在記錄時生成 信號光和參考光，并且在再現時生成參考光，如圖38和39A所示。該SLM 101包括一強度 調制器，用于以像素為增量(increment)對入射光執行光強度調制。該強度調制器可以例 如由液晶面板配置而成。如圖38所示，在記錄時，根據SLM 101的強度調制生成信號光和參考光，信號光被 給予與要記錄的數據相對應的強度圖樣，參考光被給予預定強度圖樣。在同軸型方法中，對 入射光執行空間光調制以使得信號光和參考光被布置在同一光軸上，如圖所示。此時，通常 信號光處于內側，參考光處于其外側，如圖所示。在SLM 101中生成的信號光/參考光經由物鏡102照射到反射型全息記錄介質 100上。從而，利用上述信號光和上述參考光之間的干涉圖樣形成了反映要記錄的數據的全 息圖。換言之，通過形成這種全息圖執行了數據記錄。另一方面，在再現時，如圖39A所示，在SLM 101中生成參考光(此時，參考光的強 度圖樣與記錄時相同)。然后，該參考光通過物鏡102照射到全息記錄介質100上。從而，如圖39B所示，響應于參考光被照射到全息記錄介質100上，獲得根據在全息記錄介質100上形成的全息圖的衍射光，從而獲得了關于所記錄數據的再現圖像(再現 光)。在此情況下，作為來自全息記錄介質100的反射光，再現圖像通過物鏡102被引導至 圖像傳感器103，如圖所示。圖像傳感器103以像素為增量對如上被引導的再現圖像進行光接收，以獲得與每 個像素的光接收量相對應的電信號，從而獲得關于上述再現圖像的檢測圖像。從而，由圖像 傳感器103檢測到的圖像信號成為關于所記錄數據的讀出信號。注意，根據圖38、39A和39B的描述可以理解，在全息記錄/再現方法中，數據是以信號光為增量寫入/讀出的。換言之，在該全息記錄/再現方法中，通過信號光和參考光的 一次干涉所形成的一張全息圖(稱之為全息頁)是寫入/讀出的最小增量。均衡碼(balance code)現在，從上文可理解，在全息記錄/再現系統中，最終要記錄在記錄介質中的數據 (通道數據)處于二維陣列的狀態中。因此，在用于以二維方式陣列化通道數據來執行記錄的全息記錄/再現系統中， 優選使用所謂的均衡碼，其中利用由垂直方向上多個位X水平方向上多個位形成的塊來 表示數據圖樣。均衡碼是滿足以下條件的記錄調制碼形成上述塊的m個位中的1位為“1”，剩余 的m-1位全為“0”，并且利用該塊內設置了位“1”的位置和設置了位“0”的位置之間的組合
表示數據圖樣。例如，如果編碼參數E(m，1，k)為E(16，3，8)，則要被處理的8位數據串(假設這 只是用戶數據)被轉換成16位(4X4)均衡碼。此時，i = 3，并且因此在該情形中可用均 衡碼表示的數據圖樣的數目是560種，因為從16位中選擇3位的組合是C163。在這里，可利用k = 8位的用戶數據表示的數據圖樣為28，因此為256種。換言 之，在該情形中，上述560種均衡碼圖樣中的256種圖樣與可利用8位用戶數據表示的256 種數據圖樣中的每種相關，從而可以執行均衡碼的編/解碼。此時，9位用戶數據可表示的數據圖樣的數目是29，S卩，512種。因此，根據如上所 述可表示560種數據圖樣的、m = 16并且1 = 3的均衡碼，可以處理多至k = 9位。 但是，在全息記錄/再現系統中，編碼參數E (m，1，k)是有意設置的，以生成冗余均 衡碼圖樣。這是為了實現以下目的。 通過將用于編碼的圖樣限制到圖樣間相似性低的圖樣來減少校驗錯誤。 僅在塊內水平方向上和垂直方向上“1”都不連續的圖樣被用于編碼，以減少讀 信號(圖像)中的特定頻率的低頻分量。通道數據的識別為了執行上述均衡碼的解碼，必須針對每個像素從讀信號的幅度來識別位 “0”/“1”。換言之，這就是數據識別。在全息記錄/再現系統中，所謂的“排序校驗(sorting check)”和“相關校驗(correlation check) ”優選被用于識別通道數據。在這里，“閾值校驗”是最容易使用的技術，其中在讀信號的幅度大于一預定閾值 時識別出位“1”，而在讀信號的幅度小于一預定閾值時識別出位“0”。但是，在全息記錄/ 再現系統中，在一頁中讀信號的幅度改變相對較大，因此為“閾值校驗”設置閾值非常困難。 換言之，就此來看，在全息記錄/再現系統中利用閾值校驗導致數據識別錯誤增大，并且因此非常難以執行適當的數據識別。 因此，優選使用例如下面將描述的“排序校驗”或“相關校驗”的技術作為在全息 記錄/再現系統中通道數據的識別方法。下面將給出“排序校驗”的過程。1)組成一個均衡碼塊的m位(像素)按照讀出信號的幅度值的降序由序號#1至 #m表示(排序)。2)前1個像素(#1至#1)的位值確定為“1”，其他像素(#1+1至#m)的位值確定 為 “0”。另一方面，“相關校驗”是這樣一種技術實際獲得的讀信號和2k種可能記錄的 均衡碼圖樣中的每種之間的相關性被校驗，并且與該讀信號最相關的圖樣作為識別結果輸
出ο例如，如果假設讀信號的幅度已被A/D轉換成8位(0至255)，則“相關校驗”的過 程如下。1)對于2k種可能記錄的均衡碼圖樣中的每種， 位值為“1”的像素的幅度參考值被設置為191，并且計算出該幅度參考值與讀 信號中的相應像素的幅度值之間的差值的平方。 位值為“0”的像素的幅度參考值被設置為64，并且計算出該幅度參考值與讀信 號中的相應像素的幅度值之間的差值的平方。 針對m個像素中的每個計算該平方誤差的和。從而，獲得了 2k個評估值，這些評估值代表2k種可能記錄的均衡碼圖樣中的每種 與實際獲得的讀信號之間的相關性。2)對在上述1)中計算出的、關于均衡碼圖樣中的每個的評估值進行比較，并且最 可靠的圖樣(即，上述評估值最小的圖樣)作為識別結果輸出。諸如上述“排序校驗”或“相關校驗”之類的技術與“閾值校驗”技術不同，并且具 有顯著的優點頁面內的幅度波動幾乎不影響。具體而言，排序校驗是僅用于確定具有較大 幅度的前1個像素被確定為“1”而此外的其他像素被確定為“0”的技術，并且因此具有處 理負擔小并且可以將電路規模減小到最小規模的優點。然而，另一方面，排序校驗僅根據幅 度排序順序來確定“ 1”或“0”，因此需要考慮可能獲得不是碼字的識別結果的問題。另一方面，相關校驗是最可靠的校驗技術，其中從可能記錄的碼字中選擇最可靠 的碼字作為識別結果，并且因此無需考慮獲得不是碼字的識別結果的問題，并且識別性能 非常高。但是，必須針對所有可能記錄的圖樣計算可靠性的評估值，這導致處理負擔較大， 并且電路規模也較大的問題。LDPC 碼盡管已存在上述全息記錄/再現技術，但是LDPC (低密度奇偶校驗)碼(低密度 奇偶校驗碼)也已被用作一種糾錯碼。LDPC碼是屬于線性碼類別的碼，類似于根據相關技 術的糾錯碼，例如里德-所羅門碼(Reed-Solomon code)等，這是公知常識。根據特定規則 生成的校驗位串被適當地添加到傳輸信息(記錄的信息)，從而可以以較高的概率從由于 通信路徑(記錄/再現通道)上的噪聲的影響而惡化的信號解碼出信息。 LDPC碼具有強有力的糾錯能力，但是實際實現比較困難，這是由于所涉及的計算數目很大。但是，隨著用作重復糾錯碼的turbo碼的出現，近年來注意到實現高性能、高速 度電路是可行的，因此其受到關注。下面將參考圖40A和40B描述LDPC編碼/解碼的概述。圖40A示意性示出了要在信息發送(記錄)側執行的處理(LDPC編碼處理)的概述。首先，在LDPC中，要被編碼 的位通常稱作“信息位”。另外，在執行LDPC編碼時還確定預定的校驗矩陣(用H表示)。在編碼時，首先基于輸入信息位串和上述校驗矩陣H生成“校驗位串”(S卩，奇偶 位)。該“校驗位串”是針對每一定數目的信息位生成并添加的。在附圖中，例示了一種情 形，在該情形中針對信息位中的每8個位生成并添加“校驗位”。此時，添加了校驗位的數 據增量，即，“信息位+校驗位”的增量變為作為LDPC編碼/解碼的最小增量的“一個LDPC 塊，，。因此，經LDPC編碼的數據(LDPC碼串)被發送(或者記錄到記錄介質中)到通信 路徑。應當注意，在實際編碼時，一個LDPC塊的位數目較大，例如針對約數千個位的信息 位，還要添加約數千個校驗位(奇偶位)。圖40B示意性示出了在信息接收(記錄)側的處理(LDPC碼的解碼處理)的概述。在對LDPC碼解碼時，首先如<1>中所示，根據接收(讀)信號的每個位的幅度值 計算組成LDPC碼串的每個位的“對數似然比(loglikelihood ratio)”。該“對數似然比” 被用作表示每個位的值(“0”或“1”)的可能性的信息，這是公知的。現在，將參考圖41大致描述上述對數似然比。對數似然比是取決于通信路徑模型 的值，這是公知的。例如，在無記憶通信路徑(一種通信路徑，其中在傳輸位串的傳輸錯誤 之間不存在相關)的情形中，如果假設發送信號為Xn，并且接收信號為yn，則可以如下根據 已知通信路徑的條件概率P (yn I χη)計算對數似然比(用表示λη)。λ η = Ioge (P (yn | xn = +1) /P (yn | xn = _1) 圖41例示了在假設公共AWGN (加性高斯白噪聲)通信路徑的情形中的LDPC編碼 和解碼模型。在AWGN通信路徑的情形中，通信路徑的條件概率可如下替換。P (yn I Xn = b) = 1/ V (2 π σ 2) exp (_ (yn_b) 2/ (2 σ 2))其中，ο 2是高斯噪聲的分布。在這里，上述表達式中的b取值+1和-1。因此，在計算Ioge (P (yn | Xn = +1) /P (yn | Xn =-1)時，該情形中的對數似然比λη如下。λ n = 2yn/ σ 2下文中，該對數似然比將簡寫為LLR。另外，每個位的LLR將表示為λ (η)。返回圖40Β，基于λ (η)和預定的校驗矩陣(H)如例如<2>中所示從接收(讀)信 號計算每個位的LLR (λ (η)),為每個LDPC塊估計信息位的每個位值(LDPC解碼)。換言之， 如圖41所示，在從接收(讀)信號計算了每個位的LLR(X (η))之后，基于λ (η)和預定的 校驗矩陣H，根據LDPC解碼算法估計(解碼)一個LDPC塊中的信息位的每個值。在這里，LDPC解碼算法是基于所謂的MAP解碼方法的算法。在該MAP解碼方法中， 表示在發送碼字χ時接收到接收碼字y的概率的條件概率(先前的P (yn|χη)，也稱作后驗 概率)的條件概率被計算出，并且在該條件概率P最大時的符號“0”或“ 1，，被作為其評估 值。結果，存在解碼后的錯誤最小的特征，并且就誤位率來說，該方法是最優的解碼方法。但是，如果不作改變只根據定義通過將關于所有碼字的后驗概率P(yn|xn)的值相加來計算每個位的后驗概率，計算量則成為一個天文數字，并且實際實現非常困難。因 此，作為用于減少這種計算量的LDPC解碼算法，提出了例如和-積算法(sum-product algorithm)。這種和-積算法可被認為近似于MAP解碼方法的算法，并且通過犧牲每個位 的后驗概率的一定計算精度而顯著減少了計算量。具體而言，在該和-積算法中，與后驗概 率相關的計算被劃分成兩種處理“可變節點處理”和“校驗節點處理”，并且在其間執行重 復處理。估計精度的提高是通過重復這種重復處理實現的。圖42示出了示意性地描述了利用該和_積算法的LDPC解碼處理的內容的圖，其 中圖42中的(a)示出了說明該解碼處理的內容的流程圖，并且圖42中的(b)示出了關于 可變節點和校驗節點的概念圖。在這里，圖42中的(b)中的“A(m) ”表示要連接到校驗節點m的可變節點群組。另 外，“A(m)\n”表示通過從群組A(m)去除η而獲得的群組差。類似地，“B (η) ”表示要連接到 可變節點η的校驗節點群組，并且“B (n) \m”表示通過從群組B (η)去除m而獲得的群組差。另外，函數f(x)被定義為f(x) = l0ge(ex+l/ex-l)，如圖所示，并且ff具有作為標 識映射的特征。函數Sign(X)是碼函數，其中當χ為正時取值+1，χ為負時取值-1，并且χ 為0時取值0。注意，盡管圖中未清楚示出，但是在該情形中的解碼處理中，計算開始時“從校驗 節點m到可變節點η的消息α mn”和“從可變節點η到校驗節點m的消息β Μ”的初始值都 為 “0”。在圖42中的(a)中，步驟S1001中的處理被稱作校驗節點處理。另外，步驟S1002 中的處理被稱作可變節點處理。在這里，在步驟S1003 (估計位確定處理)中計算的Ln是與上述后驗概率P相關 的稱作“對數后驗概率比”的量的近似值。Ln的絕對值表示估計的可靠性，并且表示該值越 大、該估計的可靠性越高。如圖所示，如果Ln的值為正，則確定所估計的位的值為“0”(0(Ln > 0))。另外，如果Ln的值為負，則確定所估計的位的值為“ 1，，(1 (Ln < 0))。根據圖42中的(a)中的流程圖，從接收(讀)信號計算出的每個位的LLR(圖中 的λη)的值可以用于計算Ln的值。另外，LLR的值也用于在步驟S1002中計算的值。另外，上述步驟S1003中的估計位確定處理之后的步驟S1004中的奇偶校驗處理 是用于判斷所確定的估計位序列是否滿足奇偶校驗條件的處理。在步驟S1004中的奇偶校 驗處理中，使用了預定的校驗矩陣H。如果估計位序列滿足奇偶校驗條件，則該估計位序列作為發送(記錄)的信息位 序列的估計值被輸出(S1005)。另一方面，如果估計位序列不滿足奇偶校驗條件，則再次執 行從步驟S1001中的校驗節點處理到步驟S1003中的估計位確定處理。從而，在利用和-積算法的解碼處理中，校驗節點處理、可變節點處理、以及估計 位確定處理被作為一輪處理，并且該輪處理被重復，直到在該輪處理中所確定的估計位序 列滿足奇偶校驗條件。注意，包括這種和-積算法的LDPC解碼算法是一種常規技術。對于該LDPC解碼算 法的具體內容，參考〃 Practical Configuration Method of LDPCCode (First) " ,NIKKEI ELECTRONICS, August 15,2005, pp 126-130 和"Practical Configuration Method of LDPC Code(Second)" ，NIKKEIELECTRONICS，August 29，2005，pp 127-132 等。
在這里，重要的是在對LDPC碼進行解碼時，應當從接收(讀)信號獲得組成LDPC 碼的每個位的對數似然比(LLR)。換言之，在從接收(讀)信號這樣獲得了 LDPC碼的每個 位的LLR的情況下，根據諸如上述和_積算法之類的LDPC解碼算法的解碼處理被利用預定 的校驗矩陣(已知信息)來執行，從而可以解碼信息位的值。

發明內容
這里，在全息記錄/再現系統中，為了提高再現性能，可以設想采用例如上述的 LDPC。但是，在全息記錄/再現系統中，通道數據一般被記錄、調制和編碼。從上面的描述可理解，根據相關技術的LDPC碼解碼處理假設通道數據在不被記 錄、調制和編碼的情況下被發送，因此即使將上述解碼處理應用到通道數據被以二維方式 陣列化的全息記錄/再現系統中，也不能適當地解碼LDPC碼。將參考圖43對此進行具體描述。首先，從上述內容可理解，在全息記錄/再現系 統的情形中，根據其中通過照射信號光(和參考光)記錄了通道數據被以二維方式陣列化 的全息頁的關系，均衡碼被用作適于該情形的通道數據碼。從而，根據其中均衡碼被用作通道數據的關系，在全息記錄/再現系統中，在記錄 時，如圖所示信息位串被LDPC編碼，并且隨后作為結果獲得的LDPC碼串被均衡編碼。在圖 中，例示了在m = 16并且k = 8的情況下LDPC碼串被均衡編碼的情形。根據這種均衡編碼順序獲得的多個m位塊(也稱作一個均衡碼塊)在信號光中被 排列(頁面映射)，并且該信號光和參考光被照射到全息記錄介質上，從而執行全息頁面的 記錄。這里，如上所述，在對LDPC碼進行解碼時，必須獲得該LDPC碼的每個位的LLR，但 是從附圖清楚可見，在全息記錄/再現系統中，“通道數據的讀信號的每個位的LLR = LDPC 碼的每個位的LLR”并不為真。換言之，利用如上所述根據相關技術的LLR計算技術，不能 容易地直接從讀信號計算出LDPC碼的每個位的LLR。另外，在利用均衡碼對通道數據進行記錄調制編碼的全息記錄/再現系統中，LLR 計算技術自身必須從根據相關技術的技術改變。換言之，在假設串行發送通道數據(以一維陣列的方式)的、根據現有技術的情形 中，應當根據傳輸路徑的屬性利用λη= 2yn/o2計算出每個位的LLRUn),但是在利用均 衡碼對通道數據進行記錄調制編碼的情形中，即使上述根據相關技術的計算技術在不改變 的情況下被應用到全息記錄/再現系統，也可以看到不能獲得合適的LLR。考慮到這些，如果利用LDPC碼的糾錯功能被添加到均衡碼被用作記錄調制碼的 全息記錄/再現系統，則在簡單地不經改變而將根據相關技術的技術相同的技術應用到解 碼處理時，LDPC解碼未被適當地執行。這里，在LDPC已被應用到全息記錄/再現系統的情形中，為了從讀信號計算LDPC 碼串的每個位的LLR，如稍后參考圖15等所述，可以設想一種技術，其中重復對讀信號的排 序校驗，同時在某些像素之間順序交換幅度排名順序，并將是否根據各個排序校驗的結果 而獲得的均衡碼的解碼結果已使值反轉作為判斷標準來獲得每個位的LLR。具體而言，在作為交換幅度排名順序的結果，利用均衡碼的解碼結果已使值反轉 的情況下，這意味著其值已被反轉的位的值的可靠性較低，因此其位的可能性被設置為盡可能小。相反，對于即使在幅度排名順序被交換值也未根據解碼結果被反轉的位，該位的值 更可靠，因此該位的可能性被設置為盡可能大。因此，對于以塊數據為增量的讀信號，計算LLR以使得重復幅度排名順序的交換 來獲得解碼結果，并且在處理時，絕對值較小的值被賦予在早前交換幅度排名順序時值被 反轉的位作為LLR，并且絕對值較大的值被賦予即使在重復交換幅度排名順序時值也未被 反轉的位作為LLR。此時，基于讀信號的預定的特定像素之間的幅度差計算出了 LLR的值(絕對值)， 如后面將描述的圖16中所示。根據這種技術，如果使用均衡碼作為記錄調制碼，則可以從 讀信號計算出LDPC碼串的每個位的LLR。
上述LLR計算技術中的重點是在交換讀信號的幅度排名順序時，將較小絕對值的 LLR賦予作為解碼結果值立即被反轉的位，并且將較大絕對值的LLR賦予值未被反轉的位。 換言之，可以獲得較好地反映了每個位的值的可靠性的LLR。但是，這在假設隨著一次幅度排名順序交換由于解碼結果值被反轉的位的數目較 少的情形中為真，如圖15所示。換言之，例如，如果考慮隨著一次幅度排名順序交換所有8 位的值都被反轉的情形，在該情形中，并不能顯然地將差值賦予每個位的可能性，結果，不 能容易地計算出合適的LLR。這里，數據轉換表的內容被用于均衡編碼/解碼，以確定隨著幅度排名順序交換 有多少位被解碼結果反轉。換言之，重要的是如何將每個k位數據圖樣和每個m位塊數據 之間的對應關系(數據如何被映射)確定為數據轉換表的內容。從上述可理解，在假設使用了適于上述全息記錄/再現系統的LLR計算技術(用 于提供與隨著幅度排名順序交換是否存在由于解碼結果而反轉的位值相對應的LLR的技 術)的情形中，在沒考慮到用于均衡編碼/解碼的數據轉換表的映射的情況下可能不能適 當地計算出LLR。換言之，可能導致LDPC解碼性能惡化。希望提供一種具有以下配置的數據調制設備。具體而言，根據本發明實施例的數據調制設備包括LDPC編碼單元，該LDPC編碼 單元被配置為執行LDPC編碼；以及均衡編碼單元，該均衡編碼單元被配置為輸入經所述 LDPC編碼單元編碼的數據串作為待編碼數據，并且將該待編碼數據的k位轉換成由m位塊 數據構成的均衡碼，其中，所述均衡碼編碼單元利用數據轉換表來對所述待編碼數據執行 均衡編碼，所述數據轉換表經過映射以使得漢明距離為1的一組k位數據圖樣與漢明距離 為2的一組塊數據相對應。這里，如上所述，在利用用于提供關于是否由于幅度排名順序交換而在解碼結果 中存在位值被反轉的對數似然比(LLR)的LLR計算方法的情形中，在對均衡碼的讀信號 (包括m位的塊數據中的，其中1位為“1”，剩余的m-1位為“0”)執行一次幅度排名順序交 換時，在交換之前的數據和交換之后的數據之間值不同的位的數目絕對不是1而是2。換言 之，交換之前的數據和交換之后的數據之間的漢明距離絕對為“2”。如上所述，在幅度排名順序交換時導致每個位的可能性不同的重要一點是在一次 排名順序交換時解碼結果中的值被反轉的位的數目較小。換言之，理想情況下，此時被反轉 的位的數目優選為“1”。為了實現這一點，例如上述本發明，可以使用一數據轉換表，在該數據轉換表中漢明距離為1的一組k位數據圖樣被映射使得與漢明距離為2的一組塊數據相關。在利用這 種數據轉換表的情形中，在幅度排名順序交換之前作為塊數據的解碼結果的k位數據圖樣 和幅度排名順序交換之后作為塊數據的解碼結果的k位數據圖樣之間，漢明距離可以布置 為變為1。換言之，在一次幅度排名順序交換時解碼結果中值被反轉的位的數目可被布置為 變為1。根據上述配置，在一次幅度排名順序交換時解碼結果中值被反轉的位的數目可被布置為變為1。因此，如上所述，在利用用于提供關于是否作為由于幅度排名順序交換的解 碼結果位值被反轉的情形中，可以布置為適當地計算LLR。換言之，在該結果中，可以布置來 進一步提高LDPC(低密度奇偶校驗)解碼性能。


圖1是示出了根據一實施例的記錄/再現設備的內部配置的圖；圖2A和2B是用于描述利用偏振方向控制型空間光調制器和偏振分束器的組合實 現的強度調制的圖；圖3是用于描述在該空間光調制器中設置的參考光區域、信號光區域和間隙區域 中的每個區域的圖；圖4是示出了根據直接映射(straight mapping)的轉換表的示例的圖(1/7)；圖5是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(2/7)；圖6是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(3/7)；圖7是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(4/7)；圖8是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(5/7)；圖9是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(6/7)；圖10是示出了根據直接映射的轉換表的示例的圖(7/7)；圖11是示意性示出了全息記錄/再現系統的LDPC編碼/解碼的概況的圖；圖12是示出了數據再現單元的內部配置的圖；圖13是示出了 LLR計算單元的處理的概況的流程圖；圖14是示出了 LDPC解碼處理單元的處理的概況的流程圖；圖15是在全息記錄/再現系統中考慮了 LLR計算技術的圖；圖16是用于說明本實施例中的LLR計算技術的特定示例的圖；圖17是示出了本實施例中用于實現LLR計算技術的處理過程的流程圖；圖18A和18B是示出了用于證明本實施例中的LLR計算技術的有效性的仿真結果 (bER、LDPC重復計數)；圖19是例示均衡碼的編碼/解碼表中具有關系“漢明距離為2”的一組塊數據與 具有關系“漢明距離為1”的一組k位數據圖樣之間的對應關系的圖；圖20是示出了作為第一實施例用于實現映射技術的處理過程的流程圖；圖21是示出了作為第一實施例的用于實現數據調制的配置的框圖；圖22是示出了與漢明距離為2的一組塊數據相對應的數據圖樣之間的漢明距離 的分布(在直接映射時，在根據第一實施例映射時)的圖；圖23A和23B是示出了 LLR絕對值的柱狀圖(在直接映射時，在根據第一實施例映射時)；圖24A和24B是示出了根據第一實施例在執行映射時關于噪聲添加而改變bER的 屬性、LDPC重復計數的仿真結果的圖；圖25是示出了在用于對到256種的映射進行更新的固定塊數據圖樣的情形中，關于噪聲添加而改變bER屬性的仿真結果的圖；圖26是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(1/7)；圖27是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(2/7)；圖28是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(3/7)；圖29是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(4/7)；圖30是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(5/7)；圖31是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(6/7)；圖32是示出了根據第二實施例的映射技術的編碼/解碼表的示例的圖(7/7)；圖33是示出了作為第二實施例用于實現映射技術的處理過程的流程圖；圖34是示出了與漢明距離為2的一組塊數據相對應的數據圖樣之間的漢明距離 的分布(在直接映射時，在根據第一和第二實施例映射時)；圖35是示出了 LLR絕對值的柱狀圖(在根據第二實施例映射時)；圖36A和36B是示出了根據第二實施例在執行映射時關于噪聲添加而改變bER的 屬性、LDPC重復計數的仿真結果的圖；圖37是示出了作為用于利用LDPC碼執行糾錯以及利用里德-所羅門碼執行糾錯 的修改的配置的圖；圖38是用于說明根據共軸型方法的全息記錄技術的圖；圖39A和39B是用于說明根據共軸型方法的全息再現技術的圖；圖40A和40B是用于說明LDPC編碼/解碼的概況的圖；圖41是例示了在假設公共AWGN (加性高斯白噪聲)通信路徑的情形中的LDPC編 碼和解碼模型的圖；圖42是以簡化方式示出了根據和-積算法的LDPC解碼處理的內容的圖；以及圖43是用于說明在全息記錄/再現系統中根據LDPC執行糾錯處理的情形中的問 題的圖。
具體實施例方式下面將描述用于實現本發明的模式(下文稱作實施例)。注意，描述將按如下順序 進行。1.作為前提的LLR計算技術1-1.全息記錄/再現設備的配置1-2.稀疏碼(Sparse code)1-3. LDPC編碼/解碼概況1-4.特定LLR計算技術1-4-1.基本概念1-4-2. LLR計算技術的示例
1-5.處理過程1-6.仿真結果2.第一實施例2-1.作為第一實施例的映射技術2-2.處理過程2-3.作為實施例的用于實現數據調制的配置2-4.根據第一實施例的技術的有效性3.第二實施例3-1.作為第二實施例的映射技術3-2.處理過程3-3.根據第二實施例的技術的有效性4.修改1.作為前提的LLR計算技術1-1.全息記錄/再現設備的配置首先，在描述作為實施例的映射技術之前，將描述適于均衡碼被用作記錄調制碼 的情況的LLR(對數似然比)計算技術。圖1是示出了用于實現上述LLR計算技術的記錄/再現設備的內部配置的圖。下 文中全息記錄/再現設備將簡稱為記錄/再現設備。在圖1中，首先，圖中的全息記錄介質HM是利用信號光和參考光之間的干涉圖樣 來執行信息記錄的記錄介質。對于該全息記錄介質HM，諸如光敏聚合物之類的材料被選作其記錄材料，從而可 以通過與照射光的強度分布相對應地改變折射系數來執行信息記錄，因此利用信號光和參 考光之間的干涉圖樣執行了信息記錄。另外，在此情況下，全息記錄介質HM是包括反射膜 的反射型記錄介質。在圖1所示的記錄/再現設備中，全息記錄介質HM由圖中未示出的主軸電機以能 旋轉驅動的方式夾持。在該記錄/再現設備中，利用圖中的激光二極管(LD)I作為光源的 用于記錄/再現全息圖的光線(記錄/再現光)被照射到處于這種夾持狀態中的全息記錄 介質HM。在圖中，包括用于照射上述記錄/再現光的光學系統的光學拾取器由虛線圍繞的 部分示出。具體而言，在該拾取器中，提供了激光二極管1、準直透鏡2、偏振分束器3、SLM 4、偏振分束器5、中繼透鏡6、光圈12、中繼透鏡7、反射鏡(mirror) 8、部分衍射元件9、四分 之一波片10、物鏡11和圖像傳感器13。上述激光二極管1輸出例如波長λ = 405nm的藍紫激光束作為全息記錄/再現 光。從該激光二極管1發出的激光束經由準直透鏡2被輸入到偏振分束器3。偏振分束器3透射輸入激光束的正交的線性偏振分量中的一個線性偏振分量，并 且反射其他線性偏振分量。例如，在該情形中，布置為P偏振分量被透過，而S偏振分量被 反射。因此，在被輸入到偏振分束器3的激光束中，僅s偏振分量被反射，并被導向SLM 4。上述SLM 4被配置為包括例如作為FLC(鐵電液晶)的反射型液晶元件，并且被配置為以像素為增量控制入射光(下文稱作“進入光束”)的偏振方向。
該SLM響應于來自后面將描述的調制控制單元16的驅動信號針對每個像素將進入光束的偏振方向改變90度，或者對進入光束進行空間光調制從而穩定入射光的偏振方 向。具體而言，布置為根據驅動信號以像素為增量執行偏振方向控制，從而使得對于接通了 驅動信號的像素，偏振方向的角度改變為90度，而對于關斷了驅動信號的像素，偏振方向 的角度改變為0度。如圖所示，來自SLM 4的外出光束(在SLM 4處反射的光束)再次被輸入到偏振 分束器3。在這里，通過利用偏振分束器3根據進入光束的偏振方向的選擇性透射/反射屬 性以及SLM的以像素為增量的偏振方向控制，圖1中示出的記錄/再現設備以像素為增量 執行空間光強度調制(稱作光強調制或者簡稱為強度調制)。圖2A和2B在概念上示出了利用這種SLM 4和偏振分束器3的組合實現的強度調 制。圖2A示意性示出了關于ON像素光的光束狀態，而圖2B示意性示出了關于OFF像素光 的光束狀態。如上所述，偏振分束器3透射ρ偏振光，反射s偏振光，因此s偏振光被輸入到SLM 4。基于該前提，偏振方向被SLM 4改變了 90度的像素的光作為ρ偏振光被入射到偏 振分束器3。因此，SLM 4處的ON像素光透過偏振分束器3，被導向全息記錄介質HM—側 (圖 2Α)。另一方面，驅動信號被關斷并且偏振方向未被改變的像素的光以s偏振光被輸入 到偏振分束器3。換言之，SLM 4處的OFF像素光在偏振分束器3處被反射，并且不被導向 全息記錄介質HM —側(圖2B)。因此，用于以像素為增量進行光強度調制的強度調制單元由SLM 4和偏振分束器 3的組合構成，這里SLM 4充當利用偏振方向控制的空間光調制器。在這里，根據該實施例的記錄/再現設備利用共軸型方法作為全息記錄/再現方 法。換言之，在該方法中，信號光和參考光被布置在同一光軸上，并且二者都經由共享的物 鏡被照射到布置在預定位置的全息記錄介質上，從而以全息形式執行數據記錄，并且在再 現時，參考光經由物鏡被照射到全息記錄介質上來獲得全息圖的再現圖像，從而執行數據 再現。在利用共軸型方法的情形中，信號光和參考光在SLM 4處被布置在同一光軸上， 因此圖3所示的每個區域被設置。如圖3所示，在SLM 4中，包括其中心(與光軸中心匹配)在內的預定范圍的圓形 區域被設置為信號光區域A2。然后，環形參考光區域Al被設置在信號光區域A2的外側，間 隔以間隙區域A3。根據信號光區域A2和參考光區域Al的設置，信號光和參考光可被照射使得布置 在同一光軸上。注意，上述間隙區域A3被確定為用于防止在參考光區域Al中生成的參考光泄露 到信號光區域A2從而生成信號光的噪聲的區域。應當注意，SLM 4的像素形狀是矩形的，因此信號光區域A2不是嚴格的圓形。類 似地，參考光區域Al和間隙區域A3也不具有嚴格的環形。就此而言，信號光區域A2為近似圓形區域，而參考光區域Al和間隙區域A3每個為近似環形區域。在圖1中，調制控制單元16執行對SLM 4的驅動控制，從而在記錄時生成信號光 和參考光，并且在再現時只生成參考光。 在這里，在記錄時，在稍后將描述的稀疏編碼單元15中生成的以塊為增量的數據 (以垂直方向上多個位X水平方向上多個位的一個塊為增量的數據)作為輸入數據被輸入 到調制控制單元16。具體而言，該情形中的稀疏編碼單元15以例如稍后將描述的以垂直方 向上4位X水平方向上4位的塊作為最小增量執行記錄調制編碼，因此包括4位X4位的 塊狀數據被輸入到調制控制單元16。在記錄時，調制控制單元16根據預定的記錄格式將這樣從稀疏編碼單元15提供 來的塊狀數據布局在信號光區域A2中(稱作頁面映射)。從而，獲得了 SLM 4的信號光區 域A2中的每個像素的驅動圖樣(導通/關斷圖樣)。預定的導通/關斷圖樣被設置到參考 光區域Al中的像素，并且用于關斷的圖樣也被設置到信號光區域A2和參考光區域Al之外 的所有像素，從而獲得了關于SLM 4的所有像素的驅動圖樣。調制控制單元16基于這樣獲得的驅動圖樣來對SLM 4的每個像素執行驅動控制。 從而，在記錄時，獲得了布置為每個都具有同一中心(光軸)的信號光和參考光，作為來自 偏振分束器3的發射光。另外，在再現時，調制控制單元16生成驅動圖樣來將參考光區域Al中的像素設置 為上述預定的導通/關斷圖樣，并且將此外的所有其他像素設置為關斷，并且基于這種驅 動圖樣來對SLM 4的每個像素執行驅動控制。從而，在再現時，只獲得了參考光，作為來自 偏振分束器3的發射光。現在，利用預先的記錄格式來確定可在信號光區域A2中布局的塊的數目。一次， 對于信號光區域A2，每次要布局的數據增量被稱作全息頁。在記錄時，調制控制單元16以 這種全息頁為增量，順序執行從稀疏編碼單元15提供來的以塊為增量的數據的布局，并且 基于所生成的驅動圖樣來執行對SLM 4的驅動控制。從而，數據以這種全息頁為增量被順 序記錄到全息記錄介質HM中。注意，如圖1所示，用于承載要被記錄的信息的數據(圖中的記錄數據)通過 LDPC(低密度奇偶校驗)編碼單元14的編碼而被輸入到稀疏編碼單元15。換言之，在該情 形中，記錄數據在LDPC編碼后又經過了稀疏編碼，然后被記錄。現在，LDPC編碼單元14執行的LDPC編碼處理是與根據相關技術的LDPC編碼處 理相同的處理，因此在這里將省略其具體描述。作為該處理的概況，例如先前在圖40A中所 示，針對輸入信息位串(這等同于圖中的記錄數據)的每個預定增量執行校驗位的生成/ 添加，從而獲得了 LDPC碼串。注意，后面將描述稀疏編碼單元15執行的稀疏編碼處理。在包括偏振分束器3和SLM 4的強度調制單元中經強度調制的激光束被輸入到偏 振分束器5。該偏振分束器5也配置為透射ρ偏振光、反射s偏振光，因此從強度調制單元 發出的激光束(透過偏振分束器3的光)透過該偏振分束器5。透過偏振分束器5的激光束被輸入到包括中繼透鏡6和中繼透鏡7的中繼透鏡系 統。光圈12被插入在該中繼透鏡系統中的中繼透鏡6和中繼透鏡7之間。如圖所示，根據中繼透鏡6，透過偏振分束器5的激光束通量被會聚到預定的焦點 位置，并且根據中繼透鏡7，上述激光束通量作為會聚之后的擴散光被轉換成平行光束。光圈12被設置在中繼透鏡6的焦點位置處(傅立葉表面頻率平面)，并且配置來透過以光 軸為中心預定范圍內的光線，并且遮擋此外的光線。根據光圈12，要記錄在全息記錄介質HM中的全息頁的大小被限制，并且實現了全 息圖的記錄密度(即，數據記錄密度)的提高。另外，稍后將描述，在再現時，從全息記錄介 質HM再現的圖像通過上述中繼透鏡系統被導向圖像傳感器13，但是此時，根據光圈12，從 全息記錄介質HM與上述再現圖像一起發出的擴散光的大部分被遮擋，從而顯著減 少了導 向圖像傳感器13的擴散光的量。換言之，光圈12在記錄時取得了全息記錄密度提高功能， 并且在再現時通過抑制發散光實現了 SN比(S/N)提高功能。對于通過中繼透鏡7的激光光束，其光軸被反射鏡8彎曲90度，并且通過部分衍 射元件9和四分之一波片10被導向物鏡11。部分衍射元件9和四分之一波片10提供來防止在再現時在全息記錄介質HM處反 射的參考光(反射參考光)被導向圖像傳感器13而成為再現光的噪聲。利用四分之一波 片10和部分衍射元件9抑制反射參考光的操作稍后將描述。輸入到物鏡11的激光束被照射到全息記錄介質HM上以便會聚。注意，盡管未示 出，但是對于物鏡11，在聚焦方向或跟蹤方向上的位置由致動器(例如所謂的雙軸機構等) 控制。因此，可以控制激光束的光斑位置或焦點位置。現在，如上所述，在記錄時，根據強度調制單元(SLM 4和偏振分束器3)的強度調 制生成了信號光和參考光，并且該信號光和參考光通過上述路徑被照射到全息記錄介質HM 上。從而，形成了利用信號光和參考光之間的干涉圖樣反映出記錄數據的全息圖，從而實現 了數據記錄。另外，在再現時，僅利用強度調制單元生成了參考光，并且參考光通過上述路徑被 照射到全息記錄介質HM上。從而，參考光被照射，由此獲得與在記錄時形成的全息圖相對 應的再現圖像(再現光)，作為反射光。該再現圖像通過物鏡物鏡11返回到設備一側。現在，在再現時照射在全息記錄介質HM上的參考光(稱作外向參考光)作為根據 強度調制單元的操作的P偏振光被輸入到部分衍射元件9。稍后將描述，部分衍射元件9配 置為透過所有外向參考光，因此，作為P偏振光的外向參考光通過四分之一波片10。從而， 作為P偏振光的外向參考光通過四分之一波片10被轉換成按預定旋轉方向的圓偏振光，并 且被照射到全息記錄介質HM上。從而照射的參考光在設置在全息記錄介質HM中的反射膜處被反射，并且作為反 射參考光(內向參考光)被導向物鏡11。此時，根據反射膜處的反射，內向參考光的圓偏振 旋轉方向被轉換成與預定旋轉方向相反的旋轉方向，因此內向參考光通過四分之一波片10 被轉換成S偏振光。現在，考慮到這種偏振光狀態的轉變，將描述部分衍射元件9和四分之一波片10 的反射參考光抑制操作。部分衍射元件9由偏振光選擇衍射元件配置而成，該偏振光選擇衍射元件具有根 據線偏振光的偏振光狀態的選擇衍射屬性(線偏振光分量之一被衍射，而其他線偏振光分 量被透射)，例如在參考光被輸入的區域(中心部分以外的區域)中形成的液晶衍射元件 等。具體而言，在該情形中，部分衍射元件9中包括的偏振光選擇衍射元件被配置為透射ρ 偏振光而衍射s偏振光。從而，外向參考光透過部分衍射元件9，而內向參考光在部分衍射元件9中被衍射(抑制)。因此，可以防止作為內向光的反射參考光作為再現圖像的噪聲分量被檢測到并因 此使S/N比惡化的情況。應當注意，部分衍射元件9中信號光被輸入的區域(再現圖像被輸入的區域)是 例如由透明材料或孔洞形成，并且被配置為透射外向光線和內向光線二者。從而，記錄時的 信號光和再現時的再現圖像都被布置為透過該部分衍射元件9。現在，從上述可理解，在該全息記錄/再現系統中，參考光被照射到記錄的全息圖上來利用衍射現象獲得再現圖像，但是此時的衍射效率通常高至數個百分點、低至小于一 個百分點。因此，作為反射光返回到設備一側的參考光相比再現圖像具有較大的強度。換 言之，作為上述反射光的參考光成為在檢測再現圖像時不可忽略的噪聲分量。因此，利用部分衍射元件9和四分之一波片10實現了對反射參考光的抑制，從而 實現了 S/N比的重大提高。如上所述，再現時獲得的再現光透過部分衍射元件9。透過部分衍射元件9的再現 光在反射鏡8處被反射，隨后通過中繼透鏡7、光圈12和中繼透鏡6被輸入到偏振分束器5。 從上述可理解，來自全息記錄介質HM的反射光通過四分之一波片10被轉換成s偏振光，因 此這樣輸入到偏振分束器5的再現光在該偏振分束器5處被反射，從而被導向偏振分束器 3。圖像傳感器13被配置為包括成像器件，例如(XD(電荷耦合器件)傳感器或 CMOS (互補金屬氧化物)傳感器等，接收這樣導向的來自全息記錄介質HM的再現光，將其轉 換成電信號來獲得圖像信號。這樣獲得的圖像信號是反映出在記錄時賦予信號光的導通/ 關斷圖樣(即，“0”/ “1”的數據圖樣)的信號。換言之，在圖像傳感器13中這樣檢測出的 圖像信號成為記錄在全息記錄介質上的數據(通道數據)的讀信號。圖像傳感器13獲得的通道數據的讀信號(下文稱作“讀信號rd”)被提供給數據 再現單元17。數據再現單元17基于上述讀信號rd再現所記錄的數據(信息位串)，并將其輸出 作為圖中的再現數據。注意，后面將再次描述數據再現單元17的內部配置和具體再現處理的內容。1-2.稀疏碼稀疏碼是上述均衡碼的一種。換言之，該碼是這樣一種碼，這種碼使得在構成包 括垂直X水平=多個位X多個位的塊的m個位中，1個位為“1”，并且剩余的m-1個位為 “0”。這種稀疏碼還利用一個塊中布置位“1”的位置和布置位“0”的位置之間的組合來 表示數據圖樣。現在，假設稀疏碼的參數由E (m，1，k)表示，其中m 構成一個稀疏碼(一個塊)的位的數目1:一個塊中“1”的數目k 要被轉換成一個塊的輸入數據的位的數目。換言之，在利用上述E(m，l，k)表示的情形中，這意味著輸入數據串被轉換成m個位的塊，其中“ 1 ”的數目被限定到1。在本實施例的情形中，假設稀疏碼的參數被設置為例如E(16，3，8)。此時，m = 16并且1 = 3，因此利用稀疏碼可表示的數據圖樣的數目是560，即C163。 另一方面，利用8位的輸入數據串可表示的數據圖樣的數目是256種，即28。在這里，如果考慮利用9位數據可表示的數據圖樣為512種，即29，根據如上所述可表示560種數據圖樣的、m= 16并且1 = 3的稀疏碼，可以處理多至k = 9位。然而，如上所述，在該全息記錄/再現系統中，希望將編碼參數E (m，1，k)設置為生 成冗余圖樣。這是為了實現以下目的。1)通過將用于編碼的圖樣限制到圖樣間相似性低的圖樣來減少校驗錯誤。2)僅在塊內水平方向上和垂直方向上“1”都不連續的圖樣被用于編碼，以減少讀 信號(圖像)中的特定頻率的低頻分量。如上所述，在利用m = 16并且1 = 3可表示的560中圖樣中可選擇256種。并且 圖4至圖10示出了將這些與可用k = 8位表示的每種數據圖樣相關的示例。注意，在圖4至圖10中，對于8比數據圖樣，其十進制表示由用###包圍的內容表
7J\ ο在圖4至圖10中的示例中，滿足在塊內水平方向上和垂直方向上“1”都不連續這 一條件的圖樣被選出。在實踐中，存在276種滿足該條件，但是256種是按照16位二進制 表示的值的升序排列的，假設左上邊為LSB、并且右下邊為MSB。現在，假設在本說明書中將用于將塊數據與每個k位數據圖樣相關的這種數據映 射稱作“直接映射”。例如，基于這樣確定的k位數據圖樣和m位數據圖樣(塊)之間的對應信息(數 據轉換表)來執行稀疏碼編碼。換言之，圖1中所示的稀疏編碼單元15利用預定的數據轉換表將從LDPC編碼單 元14輸入的k位的數據串(LDPC碼串)轉換成m位塊數據，從而執行了稀疏編碼。現在，在下面的描述中，利用這種稀疏編碼獲得的以一個塊為增量的數據將稱作 “一個稀疏碼塊”。另外，應當注意，后面描述的作為本實施例的映射技術是一種用于對用于稀疏碼 編碼(和解碼)的數據轉換表中的數據映射進行優化的技術。稍后將描述基于本實施例的 映射技術設置的數據轉換表的映射圖樣，下文中，在項目“1.作為前提的LLR計算技術”中， 假設在數據轉換表中使用根據圖4至圖10所示的直接映射的表信息。1-3. LDPC編碼/解碼概況在這里，從上述可理解，在全息記錄/再現系統中，要被寫入/讀出的通道數據成 為根據二維陣列的數據。利用稀疏碼表示的均衡碼被用作通道數據的碼(記錄調制碼)。因此，在根據LDPC的糾錯功能被添加到全息記錄/再現系統以最終將要記錄的數 據轉換成均衡碼的情形中，如參考圖43所述，要從讀信號計算的用于LDPC碼的解碼的對數 似然比(LLR)利用與根據相關技術的LLR計算技術相同的技術不容易計算出。下面將描述在均衡碼被用作記錄調制碼的全息記錄/再現系統中，適于從讀信號 計算LDPC碼串的每個位的LLR的技術的示例。
首先，將參考圖11中的示意圖來描述該全息記錄/再現系統中的LDPC編碼/解碼的概況。從上述可理解，要記錄的數據被LDPC編碼單元14轉換成如圖所示的LDPC碼串。 如圖所示，LDPC碼串包括信息位和校驗位。被添加到信息位的校驗位是基于信息位(這是 公知的)和預定的校驗矩陣(H)生成的，并且根據“信息位+校驗位”的數據增量成為作為 LDPC編碼/解碼的最小增量的“一個LDPC塊”。上述根據“信息位+校驗位”的LDPC碼串被從LDPC編碼單元14輸入到圖1中所 示的稀疏編碼單元15，隨后該LDPC碼串被稀疏編碼。同樣如上所述，稀疏編碼被執行，其中k位的LDPC碼串被轉換成m位稀疏碼。現在，對應于一個稀疏碼塊的k位數據單位的LDPC碼串被定義為“一個單元”。如上所述，通過稀疏編碼獲得的m位塊數據在信號光區域A2中被映射。參考光與 該信號光一起被照射到全息記錄介質HM，從而記錄了全息頁。在再現時，以例如上述稀疏碼塊為最小增量的讀信號rd與關于這樣記錄的由圖 像傳感器13接收到的全息圖的再現圖像一道被獲得。如上所述，圖1中所示的數據再現單元17基于從圖像傳感器13輸入的上述讀信 號rd，計算LDPC碼的每個位的LLR。現在，應當注意，例如，用于例如由和_積算法表示的LDPC解碼處理的信息僅包括 校驗矩陣(H)和LDPC碼中的每個位的LLR (參見圖40A至42)。校驗矩陣H是先前在LDPC系統設計時確定的信息，并且是已知信息。因此，在再 現時，必須從讀信號獲得LDPC碼中的每個位的LLR。換言之，根據例如上述和-積算法之類 的LDPC解碼算法的解碼處理是基于該LLR和已知的(即，預定的)校驗矩陣H執行的，從 而可以再現信息位(記錄的數據)。現在，參考圖11可理解，在將均衡碼用作記錄調制碼的全息記錄/再現系統的情 形中，用于解碼LDPC碼的過程大致被分成以下兩種過程。1)用于從稀疏碼的讀信號rd計算LDPC碼中的每個位的LLR的LLR計算過程2)用于基于在LLR計算過程中確定的LLR的值和校驗矩陣H執行根據LDPC解碼 算法的解碼處理的LDPC解碼過程圖12是示出了用于通過上述LLR計算過程和LDPC解碼過程來執行LDPC解碼處 理(信息位的再現處理)的數據再現單元17的內部配置的圖。注意，圖12示出了圖1中所示的圖像傳感器13和數據再現單元17的內部配置。如圖12所示，數據再現單元17包括LLR計算單元20、稀疏編碼/解碼表21和 LDPC解碼處理單元22。如前面的圖4至圖10所示，稀疏編碼/解碼表21是表示m位塊(一個稀疏碼塊) 與每個k位的數據圖樣之間的對應關系的表信息。這種表信息被使用，從而可以執行對稀 疏碼的解碼(轉換到LDPC碼)。LLR計算單元20基于來自圖像傳感器13的讀信號rd和稀疏編碼/解碼表21，計 算LDPC碼串中的每個位的LLR。現在，下文中LDPC碼串中的每個位的LLR將表示為“λ (η) ”。在該情形中，“η”表 示一個LDPC塊中的第η個位。
LDPC解碼處理單元22基于由LLR計算單元20獲得的LLRU (η))和校驗矩陣H 執行根據LDPC解碼算法的LDPC解碼處理，從而再現每個LDPC塊的信息位。從而，獲得了 關于記錄數據的再現數據。圖13和14中的流程圖分別示出了由LLR計算單元20執行的處理的概況和由LDPC 解碼處理單元22執行的處理的概況。首先，在圖13中，在步驟SlOl中LLR計算單元20重置ρ = 0和q = 0。在這里，P表示要處理的稀疏碼塊的號碼，而q表示LDPC碼串的k位增量的單元號。隨后，在步驟S102中，基于第ρ個稀疏碼塊的讀信號rd和稀疏編碼/解碼表21，計算第q個LDPC碼單元的的1至第k個位中每個位的LLR( λ (i) i = 1至k)。在接下來的步驟S103中，ρ和q的值分別被遞增(ρ — p+1，q — q+Ι)。隨后，流程返回到上述步驟S102。因此，在LLR計算單元20中，對于每個稀疏碼塊，順序計算出與該稀疏模塊相對應的k位LDPC碼串(單元)中的每個位的LLR ( λ (i))。在這里，如上所述在LLR計算單元20中計算的LLRU⑴)表示LDPC碼的k位增 量的單元中的每個位的LLR。另一方面，在LDPC解碼算法中，一個LDPC塊被視為最小的解 碼增量，因此LDPC解碼處理中使用的LLR必須表示為λ (η)，其表示一個LDPC塊中的每個 位的LLR。例如，在假設一個LDPC塊包括兩個單元的情形中，所計算出的第1單元的λ (i = 1至k)等同于λ (η= 1至k)，并且所計算出的第2單元的λ (i = 1至k)等同于λ (n = k+1至2k)。因此，所計算出的λ (i)被順序賦予一個LDPC塊中的每個位，并且記做λ (η)。全息記錄/再現系統中的LDPC解碼處理包括圖13中的步驟S102中的LLR計算處理。在后面描述的“1-4.特定LLR計算技術”中將再次描述根據步驟S102的LLR計算處 理的細節。隨后，在圖14中，在步驟S201中，LDPC解碼處理單元22重置r為0。在這里，r 表示要處理的LDPC塊的號碼。在接下來的步驟S202中，LDPC解碼處理單元22基于第r個LDPC塊中的每個位 的LLRU (η))和奇偶校驗矩陣，對第r個LDPC塊進行解碼。換言之，LDPC解碼處理單元 22根據預定的LDPC解碼算法(例如，和-積算法等)執行解碼處理，以估計要處理的第r 個LDPC塊中的每個信息位的值。 注意，作為步驟S202中的LDPC解碼處理，應當執行根據通用的LDPC解碼算法(例如，和-積算法等)的處理，并且解碼處理的技術不限于這里的任意具體一種。例如，最小和算法(min-sum algorithm)通常被用作LDPC解碼算法，因此也可以使用該算法。另外，LDPC解碼算法不限于此時已提出的算法，而是也可以使用將來提出的算法。對于LDPC解碼處理的具體內容，推薦參考例如上述〃 PracticalConfiguration Method of LDPC Code (First) “，NIKKEI ELECTRONICS, August 15,2005，pp 126-130 和"Practical Configuration Method of LDPCCode (Second) “，NIKKEI ELECTRONICS, August 29,2005, pp 127-132 等。當在步驟S202中根據LDPC解碼算法執行了信息位的再現后，在步驟S203中，LDPC解碼處理單元22將r的值遞增(r — r+Ι)，隨后返回到步驟S202。因此，根據LDPC解碼處理單元22，以LDPC塊為增量順序執行對信息位的估計(再現)，并且如圖1和12所作為再現數據輸出。1-4.特定LLR計算技術1-4-1.基本概念下面，考慮在利用稀疏碼作為記錄調制碼的全息記錄/再現系統中如何從讀信號 rd計算LLR。圖15是例示了關于m位的一個稀疏碼塊的讀信號rd的幅度排名順序與每個像素 的位值(數據識別結果)之間的關系，這一個稀疏碼塊和作為解碼結果的k位LDPC碼串之 間的關系作為考慮了該全息記錄/再現系統中的LLR計算技術的圖示。首先，假設已獲得了圖15A所示根據幅度排名順序的讀信號rd。在下文中，塊內的 每個像素的排名順序將稱作“S”。在該示例的情形中，根據m = 16，排名順序為si至sl6。通過對校驗排序進行的數據識別是針對這種讀信號rd執行的，從而每個像素的 位值被識別出，如圖所示。隨后，假設與該數據識別結果相對應的稀疏碼的解碼結果為“00000000”，如圖所
7J\ ο現在，用于LDPC解碼處理的LLR(對數似然比)是如名詞所隱含的表示每個位值 的可能性的信息。然而，如上所述，用于LDPC解碼處理的可能性信息是關于LDPC碼串的每 個位的可能性信息，并且為了從稀疏碼塊的讀信號rd計算該信息，必須使用與相關技術的 技術不同的LLR計算技術。因此，在全息記錄/再現系統的情形中，在從讀信號rd獲得LDPC碼串的每個位 的LLR時，使用了一種技術，在該技術中，重復交換讀信號rd的幅度排名順序，并且將其稀 疏碼解碼結果和排名順序交換之前的稀疏碼解碼結果相比較來確定值已被反轉的位，并且 因此絕對值較小的LLR被賦予在排名順序的初始交換時值已被反轉的位，而絕對值較大的 LLR被賦予即使重復排名順序的交換值也未反轉的位。具體而言，圖15B示出了在從圖15A中的幅度排名結果交換s3和s4的情形中幅 度排名順序、每個像素的數據識別結果和稀疏碼解碼結果的示例。此時，假設在排名順序交 換后的解碼結果為“ 00000001 ”，如圖所示。因此，對于以稀疏碼塊為增量的讀信號rd，在交換了其幅度排名順序后，解碼結果 的位值可與排序校驗的數據識別結果一起改變。此時，對于解碼結果的值已被反轉的位，可以估計出其可能性較低。換言之，例如 圖15所示，對于在交換排名順序一次時值被反轉的位，可以估計出其可能性非常低。因此， 對于在交換了幅度排名順序后值立即反轉的位，必須將其LLR(絕對值)設置為較小。相反，對于即使重復交換排名順序也未反轉的位，可以將其可能性估計為較高。換 言之，對于值沒有通過交換排名順序被反轉的位，其可能性較高，必須將該位的LLR(絕對 值)設置為比較大。1-4-2. LLR計算技術的示例 如上所述，在全息記錄/再現系統中的LLR計算技術中，對于以稀疏碼塊為增量的 讀信號rd，如下過程被重復幅度排名一稀疏解碼一交換幅度排名順序一稀疏解碼…，從而針對排名順序的每次交換確定解碼結果的值被反轉的位。此時，如上所述，值根據排名順序的交換越早被反轉的位，將其LLR的絕對值設置的越小，并且相反，對于即使重復交換排 名順序值也未反轉的位，將其LLR的絕對值設置為比較大，從而可以從讀信號rd適當地計 算出LDPC碼串的每個位的LLR。現在，如果利用了該技術，則必須澄清如上所述如何根據排名順序的交換次數具 體計算要設置為較小/較大的LLR。對于根據排名順序的交換次數將LLR設置為較小/較 大的特定計算技術，下面將描述本申請的受讓人已提出的一種技術作為其示例。圖16是用于說明根據本受讓人所提出的技術的LLR特定計算技術(下文簡稱為 “該示例的LLR計算技術”)。在圖16中，最左列的“排序計數(j) ”表示關于要對以一個稀疏碼塊為增量的讀信 號rd執行的幅度排名順序的排序計數。另外，圖中的“排序后的排名順序”指示在已執行了第j次排序后每個像素的排名 順序。在該示例中，同樣“S”表示每個像素的幅度排名順序(即，在j = 1的第1次排序時 每個像素的排名順序)。另外，上述“排序后的排名順序”右側的列表示“在第j次排序時LLR候選值的絕 對值(EVA(j)) ”。LLR候選值的該絕對值(EVA(j))是每次排序被執行時要計算/更新的值。如圖16所示，在該示例的LLR計算技術中，如何確定在第j次排序時每個像素的 排名順序，以及更進一步，在第j次排序時要計算的LLR候選值的絕對值(EVA(j))是預先 確定的。換言之，作為此情形中的處理，首先讀信號rd中的每個像素根據預定的第j次 “排序后的排名順序”的信息被排序，從而執行了根據其幅度排名順序的排序校驗(數據識 別)，隨后執行稀疏碼的解碼。例如，響應于j = 2次排序(排名順序的第一次交換時)，預先確定了“sl、s2、s4、 S3、S5、S6、S7、S8-S16”的排序順序信息，其中j = 1的第一次排序順序時(在第一次排名 時)為s3的像素的排名順序和在j = 1的第一次排序順序時為s4的像素的排名順序被交 換。因此，在j = 2的排序時，根據這種像素排序順序信息排名被更新，執行了其中前1個 像素被設置為“1”并且其他被設置為“0”的數據識別(排序校驗)，隨后基于該數據識別結 果來執行稀疏碼的解碼。注意，從該描述可理解，在本說明書中，術語“排序”具有等同于“排名”的含義，并 且不一定指執行了實際的像素排序。此時，根據圖16，在j = 1的第一次排序時，LLR候選值的絕對值(EVA(j))被設置 為“1”。隨后，在執行j = 2的排名順序的交換時，根據與其排序計數j相關的計算表達式 計算出LLR候選值的絕對值(EVA(j))。例如，在執行j = 2的排名順序的交換時，根據預定的計算表達式“s3-s4”計算出 EVA (j)。或者，當在執行j = 7的排名順序的交換時，根據預定的計算表達式“s3-s4”計算 出 EVA (j)。排序優先級圖16中所示的該示例的LLR計算技術主要有兩個特征。一個是排序優先級。具 體而言，在該示例中，使用了下面的技術。排序被執行以使得優選使用下述排序順序(排序圖樣)作為初始排序順序該排序順序使在排序后前1個像素的第一次排名時的排名順序 的和的值較小。在圖16中，“排序計數(j)”右側的列示出了前三個的和的值(M)。應當注意，在 該示例中i為3。上述“M”是被定義為“前1個像素在第一次排名時排名順序的和”的值。因此，在該示例中，執行對每個像素的排名順序的交換，以使得M的值較小的排序 順序優先。換言之，M的值較小的排序順序被用作j的值較小時的初始排序時的排序順序。
但是，從圖中可清楚，存在其中M的值相同的多個排序順序的情形。因此，在存在 M的值相同的多個排序順序的情形中，可以例如如下設置這些優先級。1)由于排名順序的交換導致在第一次排序時位于上方的像素的排名順序(S)按 降序賦予優先級。2)由于排名順序的交換導致在第一次排序時位于上方的像素的排名順序(S)按 升序賦予優先級。在利用技術1)或2)的情形中，導致了 LDPC解碼結果的大量改變。如圖16所示， 在該示例中，根據上述技術2)為每次第j次排序設置了排序順序。LLR候選值的絕對值(EVA(j))的計算技術與上述排序優先級的特征可比的另一個特征是LLR候選值的絕對值(EVA(j))的 計算技術。現在，在理解EVA (j)的計算技術之前，首先，必須理解在該示例的技術中如何使 用該EVA (j)的值。如參考圖15所示，在該示例中，對于以稀疏碼塊為增量的讀信號rd，重復如下過 程幅度排名一稀疏解碼一交換幅度排名順序一稀疏解碼…，從而針對對排名順序的每次 交換確定解碼結果的值被反轉的位。應當注意，圖16利用這種重復處理的過程表示(定義)了在第j次排序時的排序 順序和在第j次排序時要計算的EVA (j)的值之間的對應關系。基于該前提，本示例的LLR計算處理一般如下面的過程所述被執行。1)在j = 1的第1次排序時，在獲得了稀疏碼的解碼結果后，LDPC碼串中的每個 位(1至k)的LLR候選值的絕對值(EVA(j))被更新為例如作為最小值的“1”。2)在j = 2的第2次排序以及其后(在排名順序的交換時)，在獲得了稀疏碼的 解碼結果后，這些最新的解碼結果和第一解碼結果(對于要處理的一個稀疏碼塊的讀信號 第一次獲得的解碼結果)被比較來確定值已反轉的位。此時，對于值已被反轉的位，其LLR值被確定為基于作為在該時刻(第j次)被更 新的值而保存的(最新)LLR候選值的絕對值(EVA(j))的值。另一方面，對于值未被反轉 的位，LLR候選值的絕對值(EVA(j))根據在預定的第j次時的計算表達式被更新。從而，處理被重復，例如，交換排名順序、對稀疏碼解碼、識別值被反轉的位、基于 此時更新的值EVA(j)確定值被反轉的位的LLR、以及將值未被反轉的位的EVA (j)更新為根 據預定計算表達式的值，從而順序確定每個位的LLR的值。此時，在該示例中，并未執行對所有假定排序順序的排序，因此排序計數j可以是 有限的。具體而言，在該示例中，如圖16所示，排序計數被限制為j = 16。在這里，如果將排序計數限制到某一值jMAX，側不能保證在重復排序直至該jMAX次期間所有位值都將反轉。因此，在該示例中，對于即使排序被重復直至j = jMAX值也未 被反轉的位的LLR的值，該LLR值被確定為基于作為在j = jMAX時被更新的EVA (j)的值。因此，可以計算(確定)出要處理的LDPC碼串中的每個位(1至k)的LLR。因此，排序計數j被限制為j = jMAX,即，使用了在某一計數時退出排序的技術，從而與執行對所有假設的排序順序的排序的情形相比，可以極大地降低處理負擔。換言之，可 以將用于LLR計算的電路規模(LLR計算單元20的電路規模)減小到較小的規模。從上述可理解，在該示例中計算的EVA (j)在確定最終LLR的值時被用作其候選 值。應當注意，用于LDPC解碼處理的LLRU (η))是根據其位值具有正/負符號的值。 具體而言，“0”位的LLR取正值，而“ 1”位的LLR取負值。據此，在從EVA(j)確定LLR的值時，例如〃(1-2 X d (i)) EVA (j) 〃的計算實際介 入。在上述表達式中，d(i)表示要處理的LDPC碼串中的每個位(i = 1至k)中作為LLR確 定目標的位的值(0或1)。注意，從此可理解，EVA (j)是將被計算為絕對值的值。基于上述前提，在該示例中，對于每第j次排序要計算(更新)的EVA (j)的值是 預定的，如圖16所示。換言之，首先，在j = 1的第1次排序時的EVA (j)被更新為“ 1 ”(最小值)，如上 所述。在這里，響應于j = 1的第1次排序要被賦予的EVA (j)的最小值被限制為“1”。 該EVA (j)的最小值應當是根據A/D轉換的位數排除了 “0”的較小值。基于上述，在j = 2的第2次排序后及其后要計算的EVA (j)被計算為基于特定的 預定像素之間的幅度差的值，并且具體而言，是基于排名順序被交換的像素之間的幅度差 計算的。但是，在根據上述排序優先級針對每第j次賦予排序順序的情形中，如圖16所示， 當排序計數增大并且M的值達到某一值時，存在要被交換的像素的數目為4而不是2的情 形。例如，在圖示的示例中，在排序順序滿足M = 10時，存在“交換s6和s2的圖樣”、“交換 s7和s3的圖樣”、“交換s5和si的圖樣”和“交換s6和s2、s5和s3的圖樣”。從而，在存在四個像素要被交換的情形中，在這四個要被交換的像素中，EVA (j)被 計算為在交換后排名順序位于上方的兩個像素的幅度的和與在交換后排名順序位于下方 的兩個像素的幅度的和之間的差。根據上述，在該示例中，在排名順序被交換的像素的數目為2的情形中，EVA (j)被 計算為排名順序已被交換的像素之間的幅度差，并且在排名順序被交換的像素的數目為4 的情形中，EVA (j)被計算為在交換后排名順序位于上方的兩個像素的幅度的和與在交換后 排名順序位于下方的兩個像素的幅度的和之間的差。應當注意，EVA (j)是絕對值。在圖中，作為在要被交換的像素的數目為2的情形 中的EVA(j)計算表達式，例如，“s3-s4”，從排名順序較高的像素(幅度比較大)減去排名 順序較低的像素(幅度較小)，但是不用說，這些也可以被交換，其中可以從排名順序較低 的像素減去排名順序較高的像素。另外，在要被交換的像素的數目為4的情形中，如果假設這四個像素從上方起 依次 ssl、ss2、ss3 和 ss4，則 EVA(j)被計算如下。‘‘(ssl+ss2)-(ss3+ss4) 〃，其等同于"(SS1-SS3) + (SS2-SS4)"。因此，不用說，這種計算技術包括在上述用于計算“基于某 些預定像素之間的幅度差的值”的分類中。根據這種EVA(j)計算技術，以及上述每個位的LLR的確定技術，通常滿足下述條 件值根據排名順序的交換被反轉得越早的位其LLR越小，并且值根據排名順序的交換被 反轉得越晚的位其LLR越大。換言之，根據迄今為止的LLR計算技術，在利用均衡碼作為記錄調制碼的全息記 錄/再現系統中，可以從讀信號rd適當地計算出LDPC碼串中的每個位的LLR。從而，可以適當地計算出每個位的LLR，并且因此可以基于該LLR和預定的校驗矩陣H適當地執行LDPC碼的解碼。在發生解碼錯誤時的處理 順便提及，在上述LLR計算技術中，排序校驗技術被用于稀疏碼的數據識別。如上 所述，排序校驗對于均衡碼是一種易于使用的數據識別技術，并且能有效地減輕處理負擔 或者縮小電路規模。但是，排序校驗是這樣一種技術僅幅度較大的1個像素被識別為“1”而其他像素 被識別為“0”，因此可能輸出不是碼字的識別結果。換言之，可能獲得不包括在例如圖4至 10所示的用于對稀疏碼進行解碼的表格中的塊數據圖樣作為識別結果，因此對稀疏碼的解 碼可能導致錯誤。在這里，當由于不成功的排序校驗導致了解碼錯誤時，可以估計出讀信號rd的可 靠性較低。具體而言，如果從尚未執行排名順序的交換的第一次排序起的稀疏碼解碼期間 發生了錯誤，則可以估計出讀信號rd的可靠性非常低。在上述LLR計算技術中，基于讀信號rd的幅度值計算出要用于獲得每個位的LLR 的EVA(j)的值。因此，在讀信號rd的可靠性較低的情形中，所計算出的EVA (j)和LLR的 可靠性也較低。從而，如果可靠性較低的LLR在未改變的情況下被用LDPC解碼處理，則LDPC解碼 處理中的負擔增加了。具體而言，這種情形導致了 LDPC解碼處理中的重復計數的增加(循 環計數直到奇偶校驗通過)。另外，這種情形有時還包括LDPC解碼錯誤。因此，在迄今所述的LLR計算技術中，完全沒有考慮讀信號rd的可靠性較低的情 形。因此，例如下面所述的對EVA (j)的進一步調整處理基于上述LLR計算技術被執 行，從而可以防止與上述讀錯誤的發生相伴的問題。首先，為了估計讀信號rd的可靠性，在第1次排序時，判斷稀疏碼的解碼是否導致 了錯誤。如果未發生解碼錯誤，則如上所述EVA (j)根據第j個EVA(j)計算表達式被更新 (在j = 1的情形中為“1”)。另一方面，如果在第1次排序時發生了解碼錯誤，則設置增益g(偏差可能性比調 節系數)，該增益g用于在j = 2的排序及其后減小要被更新的EVA(j)的值。設置用作這 種可能性比調整系數的增益g將每次排序時要被更新的EVA (j)的值調整為與正常時(即， 在在第1次排序時未發生解碼錯誤、并且讀信號rd的可靠性被確定為較高的情形中)相比 較小。在該示例中，通過向EVA (j)提供增益g的倒數而執行了基于這種增益g對EVA (j)的調整。換言之，對EVA(j)的值的調整是通過根據EVA(j)/g的計算執行的。應當注意，在從作為LLA候選值的絕對值的EVA (j)確定LLR的值時，根據上述計 算(l_2Xd(i))EVA(j)，根據要處理的位的值“0”或“1”的正或負符號被添加到EVA(j)。基 于此，在例如上述根據增益g執行調整的情形中，LLR的確定值變為用(1-2 X d (i)) EVA (j) / g表示的值。另外，在該示例中，判斷是否發生了解碼錯誤不是僅在第1次排序時執行的，而是 即使在第1次排序之后的排序時也執行該判斷，并且如果在第1次排序后的排序時解碼錯 誤連續發生，則執行設置使得根據增益g增大EVA (j)的偏移量(被設置為較小的量)。具 體而言，從第1次排序起每當解碼錯誤連續發生時，增益g的值被遞增。至于該示例的LLR計算技術，可以作出這樣的布置為了處理在第1次排序時檢測 到稀疏碼解碼錯誤并且讀信號rd的可靠性被確定為較低的情形，執行調整使得在后續排 序時計算出的EVA (j)的值比在正常時的小。從而，這樣的技術被使用如果讀信號rd的可靠性較低，則減小LLR的值，并且與 不考慮讀信號rd的可靠性而正常計算LLR的情形相比可以降低后續級的LDPC解碼處理的 負擔。換言之，可以減小LDPC解碼處理中的重復計數(平均值)。此外，還可以抑制LDPC 解碼錯誤(提高再現性能)。現在，還可以設想使用下述技術如果在第1次解碼時發生解碼錯誤，則其讀信號 被認為是完全缺乏可靠性的讀信號，并且沒有值被使用，不執行后續的重復更新處理，每個 位的LLR的值都被確定為0(即，放棄了對LLR的計算)。但是，在使用這種技術的情形中， 清楚可見不能獲得合適的LDPC解碼結果的可能性較高。另一方面，根據上述用于執行對LLR的調整的技術，如果讀信號rd的可靠性較低，在調整作為LLR候選值的EVA (j)的同時可以計算基于實際獲得的幅度值的嘗試性EVA (j)。 就此而言，與上述放棄對LLR的計算相比可以計算出更可靠的LLR。換言之，減少了 LDPC解碼處理中的重復計數，并且與由于發生了解碼錯誤而將 LLR的值都設置為“0”的情形相比進一步抑制了 LDPC解碼錯誤。另外，在本示例的上述技術中，判斷在第1次排序及其后是否連續發生了解碼錯誤，并且每當在第1次及其后連續發生解碼錯誤時，再次設置增益g的值使得要計算的 EVA (j)的值比偏移量大。從而，可以根據讀信號rd的可靠性低的程度協調地調整EVA (j) 的偏移量，并且可以根據讀信號rd的可靠性低的程度高精度地調整該偏移量。從而，進一 步減少了 LDPC重復計數，并且進一步抑制了 LDPC解碼錯誤。現在，應當注意，如果可以減少LDPC重復計數，則可以縮小LDPC解碼處理單元22中的電路規模。另外，在該示例中，增益g的倒數被給予EVA(j)，從而使EVA(j)的值偏移。因此，給出了增益g的倒數，從而通過遞增增益g的值可以調整偏移量，并且因此 可以簡化用于調整該偏移量的電路配置。1-5.處理過程將參考圖17中的流程圖描述執行來用于實現作為上述示例的LLR計算技術的處理的過程。應當注意，圖17中所示的處理序列是圖12中的LLR計算單元20在圖13中步驟S102中執行的處理。
另外，從上面圖13的描述可理解，圖17所示的LLR計算處理是用于從第ρ個稀疏 碼塊的讀信號rd獲得與其相對應的以k個位為增量的第q個單元中的每個位的LLR。在圖17中，首先，在步驟S301中，初始化排序計數j、每個位的LLR候選值的絕對 值(EVA(j))、以及增益g中的每個值。具體而言，這些值分別被設置為j —l、EVA(j)— 全〃 0〃、確定Flag—全〃 0〃、以及增益g — l。在這里，每個位的LLR的確定Flag是用于確定是否針對以k個位為增量的單元中的每個位確定了 LLR的值的標志，并且確定Flag = 0表示未確定，而Flag = 1表示已確定。 如圖所示，隨著LLR的確定，在后面描述的步驟S317中確定Flag被設置為Flag = 1。在后續步驟S302中，第ρ個稀疏碼塊的讀信號按照幅度排名順序被存儲。從上面 圖16的描述可理解，在第1次排序時，要被處理的第ρ個稀疏碼塊中的每個像素的幅度值 (讀信號rd)以與正常排序校驗相同的方式按照幅度的升序被排序(排名)。隨后，在接下來的步驟S303中，作為稀疏碼解碼處理，執行根據在步驟S302中賦 予每個像素的排名順序的數據識別(排序校驗)和基于該數據識別結果的稀疏碼解碼。換 言之，對于步驟S302中排序的每個像素，執行其中幅度最大的前1個像素的位值被設置為 “1”而此外的其他像素的位值被設為“0”的數據識別，并且基于利用該數據識別確定的塊數 據圖樣以及圖12中所示的稀疏編碼/解碼表21執行稀疏碼解碼。在隨后的步驟S304中，作為關于是否發生了解碼錯誤的判斷處理，判斷步驟S303 中的解碼是否導致了錯誤。如果在步驟S304中獲得了表示發生了解碼錯誤的肯定結果，則處理前進到步驟 S309，在該步驟中增益g的值被遞增(g — g+Ι)，隨后處理前進到步驟S310。根據步驟S304 — S309中的這種處理，如果在第1次排序時發生了解碼錯誤，則在 第1次排序后的排序時每當解碼錯誤連續發生時就可以遞增增益g的值。另一方面，如果在步驟S304中獲得了表示未發生解碼錯誤的否定結果，則處理前 進到步驟S305，在該步驟中判斷是否j = 1，即，該排序是否是第1次排序。如果在步驟S305 中獲得了表示j = 1的肯定結果，則在步驟S306中，EVA (j)的每個位被更新為“1”(最小 值)，并且隨后處理前進到后述步驟S310。另外，如果在步驟S305中獲得了表示j不等于1的否定結果，則處理前進到步驟 S307，在該步驟中根據第j次排序時的預定EVA (j)計算表達式計算EVA (j)。換言之，如圖 16所示，根據與第j次排序相對應的預定計算表達式計算每個位(i = 1至k)的EVA (j)。在后續步驟S308中，基于計算出的EVA (j)和增益g，每個位的LLR候選值被更新 為 EVA(j)/g。在這里，上述步驟S304 — S305 — S307 — S308中的處理是當第1次稀疏解碼成 功后、在第1次排序后的排序時計算EVA (j)來更新LLR候選值的處理。隨后，在步驟S310中，判斷是否滿足了確定Flag的總值=8和j = jMAX中的任 一條件。換言之，判斷是否滿足以下條件中的一個i = 1至k的每個位的LLR都被確定； 以及排序計數成為上限值jMAX。如圖所示，如果獲得了表示滿足了這些條件中的任一個的肯定結果，則作為步驟 S102的LLR計算處理結束。換言之，第q個單元中的每個位的LLR(X (i))的計算處理結
束ο
換言之，如果獲得了表示上述兩個條件中的任一個都不滿足的否定結果，則處理 前進到步驟S311，其中j的值被遞增(j — j+1)。隨后，在接下來的步驟S312中，讀信號(每個像素的讀信號rd)根據預定的第j 次排序被存儲，隨后在步驟S313中，執行稀疏碼的解碼。在隨后的步驟S314中，判斷是否每個位的LLR候選值的總數=0。具體而言，這等 同于判斷i = 1至k的每個位的LLR候選值是否處于完全未從初始值“0”被更新的狀態。在這里，每個位的LLR候選值完全未從初始值“0”被更新表示每個位的LLR候選 值處于稀疏碼的解碼未成功的狀態中。如果在步驟S314中判斷出每個位的LLR的總數=0 (稀疏碼的解碼未成功)，則處 理前進到上述步驟S304。從而，如果在步驟S314中獲得了肯定結果，則處理前進到步驟S304，從而，根據上 述步驟S304 — S309中的處理，如果第1次排序時發生了解碼錯誤，則從第1次排序起每當 解碼錯誤連續發生時增益g的值就被遞增。另外，如果在步驟S314中獲得了表示每個位的LLR的總數不等 于0 (即，在步驟 S306或步驟S308中已實現了稀疏碼的解碼并且已更新了候選值)的否定結果，則處理前進 到步驟S315。步驟S315至步驟S319中的處理是在實現了對稀疏碼的解碼并且獲得了第一個解 碼結果后要執行的處理，并且隨后，在步驟S311中，j的值被遞增，并且嘗試對下一個排序 順序的稀疏碼的解碼(S312和S313)。在步驟S315中，判斷是否發生了解碼錯誤。換言之，判斷步驟S313中執行的稀疏 碼的解碼是否導致了錯誤。如果在步驟S315中獲得了表示發生了解碼錯誤的肯定結果，則處理如圖所示返 回到上述步驟S310。在這里，從而，響應于在實現了一次稀疏碼的解碼后檢測到解碼錯誤，處理前進到 步驟S310。換言之，與步驟S304中的情形不同(在第1次排序時發生了解碼錯誤的情形， 以及從第一次排序起連續發生解碼錯誤的情形)，不執行步驟S309中的對增益g的遞增。換言之，從此可理解，在該示例的技術中，除非在第1次排序時發生了解碼錯誤， 否則不執行根據可能性比調整系數對LLR候選值的調整。另外，如果在步驟S315中獲得了表示未發生解碼錯誤的否定結果，則處理前進到 步驟S316，在該步驟中確定在第一次解碼結果和第j次排序時的解碼結果之間值被反轉的 位。 基于上述，在接下來的步驟S317中，對值被反轉并且確定Flag為0的位執行下面 的處理。 基于當前候選值確定其LLR 將確定Flag改變為1在這里，對于確定LLR，如果假設值被反轉并且確定Flag為0的位是位di，則對于 該位di的當前LLR候選值(EVA(j)/g)，利用作為該位di的位值的d(i)，計算出LLR候選 值X (1-2 X d (i))，其被確定為位di的LLR。在后續步驟S318中，根據在第j次排序時的預定EVA (j)計算表達式計算出EVA(J)0 隨后，在接下來的步驟S319中，基于計算出的EVA(j)和增益g，每個位的LLR候選 值被更新為“EVA(j)/g”。在執行了步驟S319中的處理之后，處理返回到前面的步驟S310。1-6.仿真結果為了驗證上述作為本示例的技術的LLR計算技術的有效性，針對bER(誤位率)和 LDPC解碼處理的重復計數執行了仿真。圖18A和18B示出了其結果。在圖18A和18B中，圖18A示出了關于bER的仿真結果，而圖18B示出了關于LDPC 解碼處理的重復計數的仿真結果。具體而言，圖18A是在逐漸施加白高斯噪聲作為噪聲時仿真bER改變而獲得的結 果，其中SNR作為水平軸，而bER作為縱軸。例如，圖18B是通過在逐漸施加白高斯噪聲作 為噪聲時類似地仿真重復計數改變而獲得的結果，其中SNR作為水平軸，而重復計數作為 垂直軸。在這里，重復計數是在對13個LDPC塊執行解碼處理時的平均值。注意，針對本示例的技術的仿真結果由圖中作為“可變增益LDPC”的實線和白圓標 記的組合指示，這在圖18A和18B中是相同的。另外，在圖18A和18B中，作為比較還一起 示出了以下項目的仿真結果。· “不重試LDPC”…用于在解碼錯誤發生時將LLR確定為“0”的技術(虛線和χ 標記的組合) “固定增益LDPC”…用于將增益g固定為“1”的技術(實現和三角形標記的組 合)另外，具體而言，在圖18A中，作為參考，關于利用排序校驗對稀疏碼的解碼結果 的bER用“SORT”示出(實線和黑圓)。注意，在該仿真中，E(16，3，8)被作為稀疏編碼參數。另外，對于LDPC碼，利用常規 碼作為LDPC來計算奇偶位，在該常規碼中碼長為4947，校驗碼計數為2497，列權重為3并 且行權重為6。首先，在圖18A中，在“SORT”中，未執行根據LDPC的糾錯，同時錯誤繼續存在直到 SNR為12. 5dB，在執行了根據LDPC的糾錯的該示例(“可變增益LDPC”)、“不重試LDPC”和 “固定增益LDPC”中，在SNR > 7. OdB時錯誤消失了，根據LDPC的效果表現顯著。另外，在圖18A中，比較該示例和“不重試LDPC”表明，在該示例中無錯誤SNR為 7. OdB左右，在“不重試LDPC”情形中為9. 5dB左右，因此，清楚可見對于bER本示例較優。另外，在圖18A中，比較該示例和“固定增益LDPC”，再次確認該示例在再現性能方 面稍優。但是，在該情形中，在無錯誤SNR方面，二者一般都在7. OdB左右。根據圖18A中的結果，如果如該示例使用用于在發生解碼誤差時調整LLR候選值 的技術，則可以發現對于bER(再現性能)比較有益。另外，對于圖18B中的重復計數，首先，比較該示例和“固定增益LDPC”確認了該示 例稍小。具體而言，在無錯誤的SNR = 7. OdB附近，該示例表現出了較小的重復計數。另外，在與“不重試LDPC”的比較中，清楚確認了該示例表現出了較小的重復計數。 根據圖18B，可以理解對于重復計數，該示例與“固定增益LDPC”和“不重試LDPC”這兩種技術相比都是最優的。2.第一實施例2-1.作為第一實施例的映射技術現在，上述LLR計算技術僅是在全息記錄/再現系統中采用LDPC的情形中一種合 適的LLR計算技術。從迄今的描述可理解，在從讀信號獲得LDPC碼串中的每個位的LLR時， 如果稀疏碼(均衡碼)被用作例如全息記錄/再現系統中的記錄調制碼，則應當使用至少 以下技術。具體而言，一種使用的技術是，對于以塊數據為 增量的讀信號，重復交換幅度排名 順序來獲得其解碼結果，并且在該處理時，計算LLR使得較小的(絕對)值被賦予作為在初 始交換幅度排名順序時值被反轉的位的LLR，而較大的(絕對)值被賦予作為即使重復交換 幅度排名順序值也未被反轉的位的LLR。現在，在使用這種技術的情形中，如圖15所示，理想的是在執行一次排名順序交 換時解碼結果中值被反轉的位的數目為“1”(即，解碼結果的漢明距離為1)。換言之，從而 可以生成每個位的可能性的差值，并且因此可以獲得更合適的LLR值。因此，為了獲得“1”作為在執行一次排名順序交換時解碼結果中值被反轉的位的 數目，例如圖19所示，在均衡碼編碼/解碼表中，應當將具有“漢明距離為1”關系的一組k 位數據圖樣與具有“漢明距離為2”關系的一組塊數據相關。應當注意，在作為稀疏(均衡)碼的塊數據中，位“1”的數目被限制為1。因此，在 一次交換幅度排名順序時，在交換前的塊數據和交換后的塊數據之間必然有兩個位不同， 因此塊數據之間的漢明距離必然為“ 2 ”。在這里，如上所述，在根據E (16，3，8)執行稀疏編碼的情形中，在所有塊數據圖樣 中，滿足“ 1，，在垂直方向上和水平方向上都不連續這樣條件的圖樣有276種。在這276種 中，用于實際稀疏編碼的塊數據(即，用作碼字的塊數據)為256種，S卩，28。考慮用于編碼的256種塊數據群組中具有關系“漢明距離為2”的塊數據的組合。例如，作為根據圖4至10所示的直接映射的數據轉換表的示例，在查看對應于 “##2##”的塊數據“1001010000000000"時，在圖4中，作為對于該塊數據“##2##”具有關系“漢明距離為2”的塊數據，存 在 “ ## 1 ## ”、“ ##3## ”、“ ## 10## ”、“ ## 13## ”、“ ## 15## ”、“ ##17##，，和 “ ##26##”。類似地，例如，在查看“##5##”時，在圖4中，作為對于該塊數據具有關系“漢明 距離為 2” 的塊數據，存在 “ ##0## ”、“ ##4## ”、“ ##6## ”、“ ##8## ”、“ ## 19## ”、“ ##28## ”、 “##32## ”和 “##34## ”。因此，對于用于編碼的256個塊數據群組中的每個塊數據，針對該塊數據具有關 系“漢明距離為2”的塊數據被校驗。換言之，這256個塊數據群組中的具有關系“漢明距 離為2”的所有組數據都被校驗。從而，可以找到根據對幅度排名的交換具有關系“漢明距 離為2”的塊數據的所有可能組合。
注意，例如，在利用圖4至10所示的直接映射表時，在校驗所有具有關系“漢明距 離為2”的塊數據組的總數時，該數目為5598。現在，對于在執行一次排名順序交換時解碼結果中值被反轉的位的數目為“1”的 情形中，理想的是將具有關系“漢明距離為1”的一組數據圖樣與具有關系“漢明距離為2” 的所有塊數據組相關。但是，考慮到實際編碼比，這非常困難。因此，在實踐中，解決方案是盡可能地將具有關系“漢明距離為1”的一組數據圖樣 與具有關系“漢明距離為2”的塊數據組相關。
因此，為了盡可能地將具有關系“漢明距離為1”的一組數據圖樣與具有關系“漢 明距離為2”的塊數據組相關，在本實施例中，根據下述技術，執行用于確定“2k個塊數據” 與“ 2k個數據圖樣”的對應關系的映射。換言之，1)重復用于將2k個塊數據中的每個與2k個數據圖樣中的每個相關的映射多次， 以獲得要為每種映射生成的不同的映射圖樣，從而生成多種映射圖樣。2)針對所生成的每種映射圖樣，計算用于對下述一組k位數據圖樣的每個漢明距 離積分的評估值，其中所述一組k位圖案被與用于該映射的、2k個塊數據群組中“漢明距離 為2”的塊數據組中的每組相關，并且選擇該評估值最小的映射圖樣。具體而言，在該第一實施例中，作為上述2)中的“評估值”，計算“與用于映射的2k 個塊數據群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離 的和”。在這里，“用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的塊數據組”指如該示例 設置了 k = 8的情況下256個塊數據群組中具有關系“漢明距離為2”的塊數據組。S卩，例 如，在根據圖4至10所示的直接映射生成映射圖樣的情形中，存在5598種組。如上所述，在本實施例中，與“用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的塊 數據組”中的每組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離的和被計算，作為所生成的每個 映射圖樣的評估值。該評估值可以重新表述為“與塊數據之間的漢明距離為2的組相對應 的k位數據圖樣之間的漢明距離的和”。在這里，將許多“漢明距離為“1”的數據圖樣組”與“用于映射的2k個塊數據群組 中“漢明距離為2”的塊數據組”相關，對于上述要計算為“與塊數據之間的漢明距離為2的 一個組相對應的k位數據圖樣之間的漢明距離的和”的評估值，示出了其值變得較小。相反，將許多漢明距離比較大的數據圖樣組與“用于映射的2k個塊數據群組中“漢 明距離為2”的塊數據組”相關，上述評估值變得比較大。因此，在本實施例中計算的上述評估值根據其大小變為下述值，該值表示“與用于 映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的、“漢明距離為“1”的數 據圖樣組”的數目的大小。從而，根據本實施例的用于在所生成的多個映射圖樣中如上所述選擇上述評估值 最小的映射圖樣的技術，可以選擇將具有關系“漢明距離為2”的塊數據組與具有關系“漢 明距離為1”的多個數據圖樣組相關映射圖樣。換言之，從而，在執行交換排名順序時解碼結果中值被反轉的位的數目為“1”的情 形的數目可被最大程度地增大，從而提高計算出的LLR的值的可靠性。換言之，結果，進一步提高了 LDPC解碼性能。2-2.處理過程 將參考圖20中流程圖描述上述作為第一實施例的實現映射技術的特定處理過程。在圖20中，首先，在步驟S401中，設置下面內容。 映射圖樣的更新計數e — 0
·評估值eva_map —最大值映射圖樣的更新計數e是每次新創建了映射圖樣時要被遞增的值，并且是表示映 射圖樣的更新計數的值。另外，評估值evajnap是上述作為第一實施例的評估值。在步驟S401中，最大值 被設置為上述評估值evajnap的初始值。作為最大值，該值被設置為比較大以至于利用該 評估值計算技術無法計算(例如，IO10)。在后續步驟S402中，校驗k位數據圖樣之間的漢明距離，并且創建矩陣u_ham，在 該矩陣中第i個數據u(i，l:k)和第j個數據u(j，l:k)之間的漢明距離作為元素(ij)。具體而言，在該示例的k = 8的情形中，矩陣11_1!_被創建為其中第i個數據u(i， l:k)和第j個數據u(j，l:k)之間的漢明距離作為元素(ij)。u_ham(ij) = sum (xor (u (i, 1 8), u (j, 1 8)))其中xor表示異或，并且sum表示和。在接下來的步驟S403中，塊數據按升序被與每個數據圖樣相關，從而創建第一次 映射圖樣。具體而言，從滿足在垂直方向上和水平方向上“1”都不連續這一條件(記錄調 制碼的規則)的(276)個塊數據群組中提取2k個塊數據，并將這些塊數據按照升序與2k個 數據圖樣中的每個相關，從而創建了第一次映射圖樣。在接下來的步驟S404中，創建矩陣c_ham，其中第i個塊數據c(i，l:m)和第j個 塊數據c(j，l:m)之間的漢明距離為2的集合的元素(ij)為1，其他為0。在這里，該示例中的塊數據是包括4X4 = 16位的二維陣列，因此第i個塊數據由 c(i,l:4,l:4)表示。類似地，第j個塊數據用c(j，1:4，1:4)表示。具體而言，在步驟S404中，創建如下的矩陣c_ham，其中第i個塊數據c(i，l:4， 1:4)和第j個塊數據c(j，1:4，1:4)之間的漢明距離為2的集合的元素(ij)為1，其他為 O0c_ham(ij) = (sum(sum(xor (c (i，1 4，1 4)，c (j，1 4，1 4)))) ==2)其中，“= =”表示每個元素的匹配比較。在隨后的步驟S405中，將u_ham和c_ham之間的每個元素相乘，再計算其和作為 評估值候選new_eva_map。在該示例的情形中，如下計算該評估值neW_eva_map。new_eva_map = sum(sum(c_ham(1:256，1:256)*u_ham))其中“*”表示每個元素相乘。在接下來的步驟S406中，判斷該評估值候選neW_eVa_map是否小于當前的評估值 eva_map。 具體而言，對于在步驟S403中(或者稍后的步驟S410)中新生成的映射圖樣，判斷在步驟S405中新計算出的評估值候選neW_eVa_map的值是否比在步驟S406中的執行點 保存的當前評估值evajnap小。如果在步驟S406中獲得了表示該評估值候選neW_eva_map不比當前評估值eva_ map小的否定結果，則處理前進到步驟S409。另一方面，如果在步驟S406中獲得了表示該評估值候選neW_eva_map比當前評估 值evajnap小的肯定結果，則處理前進到步驟S407，在該步驟中，將評估值evajnap更新成 該評估值候選new_eva_map (eva_map — new_eva_map)。換言之，此后，“當前”評估值eva_ map的值被在步驟S405中計算出的最新的評估值候選new^vajnap所替換。
隨后，在步驟S408中，將當前映射圖樣確定為最優映射圖樣候選，隨后處理前進 到步驟S409。在步驟S409中，判斷映射圖樣的更新計數e是否已達到預定的更新計數上限值 eMAXo如果在步驟S409中獲得了表示映射圖樣的更新計數e已達到上限值eMAX的肯定 結果，如圖所示，則處理前進到步驟S412，在該步驟中將當前最優映射圖樣候選確定為最優 映射圖樣，并且圖中所示處理結束。注意，從此可理解，在圖20所示的處理中，在重復創建映射圖樣預定次數時，將評 估值最小的映射圖樣確定為最優映射圖樣。另一方面，如果獲得了表示映射圖樣的更新計數e尚未達到上限值eMAX的否定結 果，則處理前進到步驟S410，在該步驟中通過改變塊數據與每個數據圖樣的相關來創建新 的映射圖樣。此時，假設要使用的塊數據的圖樣是從滿足“1”在垂直方向上和水平方向上 都不連續這一條件的276種中選擇出的。具體而言，在步驟S410中更新映射圖樣時使用的 256個塊數據群組并不固定為在前面的步驟S403中創建第一次映射圖樣時選擇的256個塊 數據群組，而是從滿足上述條件的276種中選擇要與每個數據圖樣相關的每個塊數據。在候選步驟S411中，更新計數e被遞增(e — e+Ι)。隨后，在更新計數e被更新后，處理返回到前面的步驟S404。從而，對于在步驟 S410中生成的新的映射圖樣，通過步驟S404和S405計算評估值候選new_eva_map。從而，根據圖20所示的處理，對映射圖樣的更新被重復了作為更新計數e的上限 值的eMAX次(創建了 eMAX+Ι次)，在這些映射圖樣中評估值evajnap最小的被確定(選 擇)為最優映射圖樣。從而，一個映射圖樣可以被選擇作為用于編碼(解碼)稀疏碼的數據轉換表的映 射圖樣，從而可以增加在交換排名順序時解碼結果中值被反轉的位的數目變成“1”的情形 的數目。2-3.作為實施例的用于實現數據調制的配置圖21是示出了用于基于利用上述技術所選的映射圖樣執行數據調制(和解調) 的配置的框圖。應當注意，在本實施例中，記錄/再現設備的總體配置與圖1中所示的相同。在圖 21中，在圖1中所示的記錄/再現設備的總體配置中，不包括用虛線所示的光學拾取器的部 分的配置被提取并示出。注意，在圖21中，圖1中已示出的部分標以相同的標號，并且省略 了對其描述。
如圖所示，在該情形中，記錄數據經由LDPC編碼單元14編碼后被輸入到稀疏編碼 單元15。在該情形中稀疏編碼單元15基于編碼/解碼表25對從LDPC編碼單元14輸入的 LDPC碼串執行稀疏編碼。在編碼/解碼表25中，其映射圖樣(每個塊數據與每個k位數據圖樣的對應關 系)是通過如圖20所示的作為第一實施例的最優映射圖樣選擇處理而獲得的。稀疏編碼單元15基于編碼/解碼表25執行稀疏編碼而獲得的塊數據被提供到調制控制單元16。如上所述，在記錄時，調制控制單元16基于從稀疏編碼單元15輸入的塊數 據驅動控制SLM 4，從而生成信號光和參考光。另外，如上所述，來自圖像傳感器13的讀信號rd被輸入到數據再現單元17。同樣在該情形中，在數據再現單元17中提供了如圖12所示的相同的LLR計算單元20和LDPC 解碼處理單元22。在該情形中，LLR計算單元20基于編碼/解碼表25執行要在LLR計算處理的過 程中執行的稀疏碼解碼。因此，在本實施例的記錄/再現設備中，利用編碼/解碼表25執行稀疏碼的編碼 /解碼，其中執行映射以使得許多具有“漢明距離為1”關系的數據圖樣的組盡可能與具有 “漢明距離為2”關系的一組塊數據相關。從而，在記錄時的LLR計算中，可以盡可能增大在 交換排名順序時解碼結果中值被反轉的位的數目為1的情形，結果，可以獲得更合適的值 作為LLR的值，并且可以提高LDPC解碼性能。2-4.根據第一實施例的技術的有效性隨后，將參考圖22至25描述上述第一實施例的技術的有效性。圖22是以表格格式示出了與漢明距離為2的塊數據組相對應的數據圖樣之間的 漢明距離的分布的圖。在圖22中，作為漢明距離分布，與第一實施例中的分布一起，示出了 執行直接映射(圖中的“直接”)的情形中的分布作為比較。應當注意，如上所述，第一實施例的評估值被定義為“與用于映射的2k個塊數據 群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離的和”。 換言之，第一實施例的評估值等同于通過將漢明距離1至8中的每個的次數次數(degree) 值與該漢明距離相乘而獲得的所有值求和而獲得的值。從圖22可見，在直接映射的情形中，雖然k位數據圖樣之間的漢明距離為1的組 的數目為556，但是在第一實施例中，該數目為1100，S卩，約兩倍。另外，在直接映射的情形中，雖然漢明距離為8的數據圖樣的組的數目為18，但是 在第一實施例的情形中，該組數為0。類似地，即使在查看漢明距離變為相對較大的4至7 的數據圖樣的組的數目的情況下，也可以確認第一實施例中的組的數目都比直接映射情形 中的組的數目小。據此，可見第一實施例的技術對于賦予每個位不同的可能性方面更有效。注意，在對圖22中的漢明距離1至8中的每個的次數加總時，在直接映射情形中 該總數為5598，而在第一實施例的情形中為5432。這是從第一實施例的選擇方法導出的， 在步驟S410中也有所描述，在創建映射圖樣候選時，塊數據圖樣是從滿足預定條件的276 種塊數據圖樣中選擇的，而不是使用固定的256個塊數據群組。換言之，鑒于此，用于直接 映射的256個塊數據不同于利用第一實施例的技術選擇的用于最優映射圖樣的256個塊數據。 圖23A和23B示出了 LLR絕對值的柱狀圖。圖23A和23B分別示出了通過施加白 高斯噪聲(AWGN)使得SNR為6dB來執行LLR計算的情形中LLR絕對值的分布，其中圖23A 示出了在利用第一實施例中選擇的映射圖樣的情形中的結果，而圖23B示出了在利用根據 直接映射的映射圖樣的情形中的結果。在圖23B所示直接映射的情形中，可以確認LLR絕對值集中在30或以下，并且柱 狀圖具有陡峭的峰狀。另一方面，在圖23A所示的第一實施例中，可以確認由LLR絕對值形 成的斜坡在80之前也不陡峭。根據該結果，可發現通過使用利用第一實施例的技術選擇的映射圖樣，絕對值較 大的可能性信息被提供給可靠的位，并且絕對值較小的可能性信息被提供給不可靠的位。另外，圖24A和24B示出了 SNR的bER屬性(噪聲添加)(圖24A)和LDPC解碼處 理的重復計數的屬性(圖24B)的仿真結果。在圖24A和24B中，利用實線和白圓的組合示出了第一實施例情形中的結果，并且 作為比較利用虛線和三角形的組合示出了圖18A和18B中所示的結果(“可變增益LDPC”， 艮口，在直接映射的情形中)。注意，同樣在該情形中，仿真中設置的條件與在圖18A和18B的情形中的相同。首先，對于圖24A中的bER，在直接映射的情形中直到約7. OdB錯誤仍存在，而在第 一實施例的情形中到約5. 5dB錯誤就可被糾正。根據該結果，在使用利用第一實施例的技術選擇的映射圖樣的情形中，可以清楚 地理解與利用根據直接映射的映射圖樣的情形相比解碼性能(再現性能)提高了。另外，即使在查看圖24B中的重復計數時，也可以清楚理解在第一實施例的情形 中重復計數比在直接映射的情形中少。具體而言，在SNR = 6dB時，直接映射情形中的重復計數達到上限20次，而在第一 實施例的情形中的重復計數在11. 4次處停止。另外，圖25示出了如上所述在利用“與用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離 為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離的和”作為評估值來選擇最 優映射圖樣的情形中，當在更新映射圖樣時(S410)使用的塊數據固定為256種時bER的仿 真結果作為比較。注意，同樣在圖25中，利用虛線和三角形的組合表示的結果示出了直接映射情形 中的結果。如圖25所示，即使在當更新映射圖樣時使用的塊數據被固定為256種的情況下， 與執行直接映射的情形中相比也提高了解碼性能。但是，可確認解碼性能在一定程度上稍劣于圖24A中所示作為第一實施例的技術 (從滿足條件的276種中選擇更新時要使用的塊數據)。換言之，在如圖20所示更新映射圖樣時使用的塊數據是從276種中選擇的情形 中，也相應地提高了解碼(再現)性能。3.第二實施例3-1.作為第二實施例的映射技術接下來，將描述第二實施例。第二實施例利用與第一實施例情形中不同的技術來 計算在選擇最優映射圖樣時使用的評估值。具體而言，在第二實施例中，作為“與用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢 明距離的和”計算的評估值被計算為“與用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的 每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離的平方和”。注意，同樣在第二實施例中，記錄/再現設備的配置與第一實施例情形中的相同， 并且因此省略了對其重復描述。但是，在第二實施例的記錄/再現設備中，圖21中所示的 編碼/解碼表25的內容(映射圖樣)與第一實施例的情形中的不同。
現在，作為參考，在圖26至32中將示出通過第二實施例的技術獲得的映射圖樣 (編碼/解碼)的示例，該技術如上所述用于利用作為“漢明距離的平方和”的評估值來選 擇最優映射圖樣。3-2.處理過程圖33中的流程圖示出了作為第二實施例的最優映射圖樣的選擇處理的過程(用 于實現作為第二實施例的映射技術的特定處理過程)。通過比較圖33和20可理解，第二實施例的最優映射圖樣的選擇處理過程是通過 修改圖20中的步驟S405中的處理內容獲得的，并且其他處理與第一實施例情形中的相同。具體而言，在第二實施例中，替換步驟S405中的處理，執行圖中的步驟S501中的 處理。在步驟S501中，執行下述處理之間的每個元素相乘，并且計算其 平方和來獲得評估值候選new_eva_map。具體而言，在該情形中評估值候選neW_eva_map計算如下。
new_eva_map = sum (sum (c_ham (1 256，1 256) *u_ham2))其中 u_ham2 = u_ham氺u_ham。3-3.根據第二實施例的技術的有效性與圖22的方式相同，圖34是以表格格式示出了與漢明距離為2的一組塊數據相 對應的數據圖樣之間的漢明距離的分布的圖。在圖34中，與執行直接映射的情形中的分 布、第一實施例情形中的分布一起，示出了第二實施例情形中的分布。從圖34清楚可見，在利用第二實施例的用于利用“漢明距離的平方和”來計算評 估值的情形中，k位數據圖樣之間的漢明距離為1的組的數目與利用直接映射或第一實施 例的技術的情形相比增大了。具體而言，該數目變為1162。另外，在查看漢明距離為1或4的數據圖樣的組的數目時，可以發現在第二實 施例情形中其數目比第一實施例情形中的小。具體而言，漢明距離為4或更大的組的總 數在第一實施例的情形中為790(648+122+18+2+0)，在第二實施例的情形中組的總數為 702 (572+90+40+0+0)，這遠比第一實施例的情形中的小。根據圖34中的結果，對第一實施例和第二實施例的比較表明在第二實施例中漢 明距離為3或更小時的組的總數較大，而漢明距離為4或更大時的組的總數較小。從此可見，對于賦予每個位不同大小的可能性信息，可以說第二實施例的技術比 第一實施例的技術優。注意，在對關于圖中所示第二實施例的分布的漢明距離1至8中每個的次數加總 時，其值為5490，不同于第一實施例情形中的5432。在考慮到作為最優映射圖樣而選擇的 映射圖樣在第一實施例和第二實施例之間不同時，這是自然的。換言之，在第一和第二實施 例二者中，在生成映射圖樣候選時從276種中選擇256個塊數據，因此在最終選擇的映射圖樣中，這256個塊數據的組合在二者之間可能不同。另外，圖35示出了在利用通過第二實施例的技術選擇的映射圖樣執行LLR計算的情形中LLR絕對值的柱狀圖。以與圖23A和23B相同的方式，圖35還示出了在施加白高斯噪聲(AWGN)使得SNR 變為中繼透鏡6dB來執行LLR計算的情形中LLR絕對值的分布。在將該圖與圖23A相比較時，同樣在第二實施例的情形中，可以發現由LLR絕對值 形成的斜坡直到80也不陡峭，并且獲得了與第一實施例總體上相同的結果。另外，以與圖18A、18B、24A和24B相同的方式，圖36A和36B示出了 SNR的bER屬 性(噪聲添加)(圖36A)和LDPC解碼處理的重復計數的屬性(圖36B)的仿真結果。注意，在圖36A和36B中，第二實施例情形中的結果用實線和白圓的組合示出。另 夕卜，在圖36B中，圖中的虛線和三角形的組合指示了圖24B中所示的第一實施例的情形中的 結果來作為比較。同樣在該情形中，為仿真設置的條件與圖18A和18B的情形中的條件相 同。比較圖24A和圖36A，可確認在第一實施例和第二實施例的兩種情形中，對于bER 獲得了大體相同的屬性。另一方面，在查看圖36B中的重復計數時，可以發現第二實施例情 形中的重復計數比第一實施例情形中的小。具體而言，在SNR = 6dB時，第一實施例的情形中的重復計數為11. 4次，而在第二 實施例的情形中，重復計數減少到9. 4次。因此，可以發現，與第一實施例相比，根據第二實施例減少了 LDPC解碼處理中的 重復計數，從而提高了 LDPC解碼性能。4.修改迄今已描述了本發明的實施例，但是不應將本發明限制到迄今所述的實施例。例如，在上述描述中，作為選擇最優映射圖樣時的評估值，計算了“用于對與用于 映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每 個漢明距離進行積分的評估值”。具體而言，例示了計算“與用于映射的2k個塊數據群組中 “漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k位數據圖樣的每個漢明距離的和”(第一實 施例)或“與用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的每個塊數據組相關的一組k 位數據圖樣的每個漢明距離的平方和”(第二實施例)的情形。但是，“用于對每個漢明距離積分的評估值”不應限于這些“每個漢明距離的和”和 “每個漢明距離的平方和”并且關于用于映射的2k個塊數據群組中“漢明距離為2”的塊數 據組”，在漢明距離較小的數據圖樣的多個組被相關的情形中，其值變為較小，而在漢明距 離較大的數據圖樣的多個組被相關的情形中，可以使用另一個評估值。或者，用于導出最優映射圖樣的技術不限于例示的技術，并且作為要在用于均衡 編碼(和解碼)的數據轉換表中使用的映射圖樣，至少可以使用“被映射為使得漢明距離為 1的一組數據圖樣被與漢明距離為2的一組塊數據相關的映射圖樣”。另外，在上述描述中例示的與記錄時的數據調制相關的各種參數(例如，作為稀 疏碼參數的E(m，1，k))僅作為示例被示出，不應當被限制于所例示的參數。另外，同樣對于圖1所示的記錄/再現設備的配置，本發明不應限于此，并且例如 根據實際實施例可適當地修改該配置，例如利用與沒有反射膜的透明型全息記錄介質兼容的光學系統等。另外，在上述描述中，例示了如下情形來簡化描述其中記錄數據按原樣被LDPC 編碼并且從該編碼獲得的LDPC碼串按原樣被稀疏編碼。換言之，例示了如下情況其中對 記錄數據的調制處理僅包括LDPC編碼處理和稀疏編碼處理。但是，在實踐中，可以設想插入除這些LDPC編碼處理和稀疏編碼處理之外的處理作為對記錄數據的調制處理。例如，為了與利用LDPC碼的糾錯處理一起利用里德_所羅門碼執行糾錯處理，如圖37所示可以添加用于里德_所羅門編碼/解碼的配置。圖37示出了在執行里德_所羅門編碼/解碼的情形中的記錄/再現處理系統的配置。注意，同樣在該情形中，該記錄/再現設備的總體配置與圖1的情形中的相同。如圖37所示，在該情形的記錄處理系統中，添加了用于對記錄數據執行里德_所羅門編碼的里德-所羅門編碼單元30。在該情形中，LDPC編碼單元14對從里德-所羅門 編碼單元30輸出的里德-所羅門碼執行LDPC編碼。另外，在該情形的再現處理系統中，還添加了用于對LDPC解碼處理單元22的解碼結果(即，里德-所羅門碼串)執行里德-所羅門碼解碼的里德-所羅門解碼單元31。里 德_所羅門解碼單元31的解碼結果成為記錄數據的再現數據。注意，這里例示了在LDPC編碼之前插入了另一種調制處理(在LDPC解碼之后插 入了另一種解碼處理)的情形，但是也可以將本發明應用到在LDPC編碼和稀疏編碼之間插 入了另一種調制處理(和在LLR計算和LDPC解碼之間插入了另一種解碼處理)的情形。另外，在以上描述中，例示了本發明被應用到全息記錄/再現系統的情形，但是也 可以適當地將本發明應用到通道數據包括二維陣列的情形，例如二維條形碼寫入/讀取系 統等。但是，本發明不限于均衡碼被用作記錄調制碼的情形。本申請包含與2009年2月10日向日本專利局提交的日本在先專利申請JP 2009-028381中公開的內容有關的主題，這些申請的全部內容通過引用結合于此。本領域技術人員應當理解，取決于設計需求和其他因素可以進行各種修改、組合、 子組合和變更，只要這些修改、組合、子組合和變更在權利要求或其等同物的范圍內。
權利要求
一種數據調制設備，包括低密度奇偶校驗(LDPC)編碼單元，被配置為執行LDPC編碼；以及均衡編碼單元，被配置為輸入經所述LDPC編碼單元編碼的數據串作為待編碼數據，并且將該待編碼數據的k位轉換成由m位塊數據構成的均衡碼，其中，所述均衡編碼單元利用數據轉換表來對所述待編碼數據執行均衡編碼，所述數據轉換表經過映射以使得漢明距離為1的一組k位數據圖樣與漢明距離為2的一組塊數據相對應。
2.如權利要求1所述的數據調制設備，其中，所述數據轉換表中的數據的映射圖樣是 利用用于下述處理的技術選擇出的通過多次重復將2k種塊數據中的每種與2k種數據圖樣中的每種相關的映射來生成多 個映射圖樣，從而使得每次映射生成的映射圖樣不同，從而生成多個映射圖樣，并且通過對與用于映射的2k個塊數據群組中的、漢明距離為2的塊數據組中的每個組相關 的k位數據圖樣組中的每個組的漢明距離進行積分，來計算針對每個生成的映射圖樣獲得 的評估值，從而選擇該評估值最小的映射圖樣。
3.如權利要求2所述的數據調制設備，其中，在生成所述多個映射圖樣時，要與所述2k種數據圖樣相關的2k個塊數據是從多于2k個塊數據群組中選出的，并且 在基于從多于2k個塊數據群組中選出的2k個塊數據生成的多個映射圖樣中，基于所述 評估值的計算結果而選擇的映射圖樣被確定為所述數據轉換表的映射圖樣。
4.如權利要求2所述的數據調制設備，其中，所述評估值是通過計算與用于所述映射 的2k種塊數據群組中的、漢明距離為2的塊數據組中的每個組相關的所述k位數據圖樣組 中的每個組的漢明距離的和而獲得的，并且其中所述評估值最小的映射圖樣是所述數據轉換表的映射圖樣。
5.如權利要求2所述的數據調制設備，其中，所述評估值是通過計算與用于所述映射 的2k種塊數據群組中的、漢明距離為2的塊數據組中的每個組相關的所述k位數據圖樣組 中的每個組的漢明距離的平方和而獲得的，并且其中所述評估值最小的映射圖樣是所述數據轉換表的映射圖樣。
6.一種用于獲得記錄調制碼的數據調制方法，該方法包括以下步驟 執行低密度奇偶校驗(LDPC)編碼；以及執行均衡編碼，該均衡編碼是通過以下處理執行的 輸入經所述LDPC編碼的數據串作為待編碼數據，并且 將該待編碼數據的k位轉換成由m位塊數據構成的均衡碼；其中，對所述待編碼數據的均衡編碼是利用數據轉換表執行的，所述數據轉換表經過 映射以使得漢明距離為1的一組k位數據圖樣與漢明距離為2的一組塊數據相對應。
全文摘要
本發明提供了數據調制設備及其方法。該數據調制設備包括LDPC編碼單元，該LDPC編碼單元被配置為執行LDPC編碼；以及均衡編碼單元，該均衡編碼單元被配置為輸入經所述LDPC編碼單元編碼的數據串作為待編碼數據，并且將該待編碼數據的k位轉換成由m位塊數據構成的均衡碼，其中，所述均衡碼編碼單元利用數據轉換表來對所述待編碼數據執行均衡編碼，所述數據轉換表經過映射以使得漢明距離為1的一組k位數據圖樣與漢明距離為2的一組塊數據相對應。
文檔編號H03M13/11GK101800554SQ20101011049
公開日2010年8月11日 申請日期2010年2月3日 優先權日2009年2月10日
發明者原雅明 申請人:索尼公司