I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s     Vo l. 8 ,   No .   1 ,  Ma r ch   2 0 1 9 ,   p p .   75 ~ 80   I SS N:  2 089 - 4 864 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r es . v8 . i1 . pp 7 5 - 80     75       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JR E S /in d ex     Verilo g  bas ed ef fi cient  co nv o lution   enco der and v i ter bi decoder       M d.  Abdu l R a w o o f 1 ,   Um a s a n k a r. Ch 2 ,   D.   Na re s h K u m a r 3 ,   D . K ha la nd a r  B a s ha 4 ,   M r.   N .   M a dh u 5   1, 2, 3 ML R   I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y ,   H y d er ab ad ,   I n d ia   4 I n s tit u te  o f   A er o n au t ical  E 9 n g in ee r i n g ,   H y d er ab ad ,   I n d ia   5  Var d h a m an C o lle g e  o f   E n g i n ee r in g ,   S h a m s h ab ad ,   H y d er ab ad ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 3 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J an   2 0 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Feb 1 ,   2 0 1 9       I n   th e to d a y ‟ s d ig i tal  co m m u n icatio n   S y s te m s , tr an s m is s io n   o f   d ata   w it h   m o r e  r eliab ilit y   a n d   e f f ic ien c y   is   th e   m o s t  c h alle n g in g   is s u e  f o r   d ata  co m m u n icatio n   t h r o u g h   ch a n n e ls .   I n   co m m u n icatio n   s y s te m s ,   er r o r   co r r ec tio n   tech n iq u e  p la y s   a  v ital  r o le.   I n   er r o r   c o r r ec tio n   tech n iq u es,  T h e  ca p ac it y   o f   d ata  ca n   b e  en h a n c ed   b y   ad d i n g     th e  r ed u n d an t  i n f o r m atio n   f o r   th e  s o u r ce   d ata  w h ile  tr an s m itt in g     th e  d ata  t h r o u g h   ch a n n el.   I t   m ai n l y   f o cu s es  o n   t h e  a w a r en ess   o f   co n v o lu tio n   e n co d er   an d   Vite r b i  d ec o d e r .   Fo r   d ec o d in g   co n v o l u tio n   co d es Viter b i a lg o r ith m   is   p r ef er r ed .   K ey w o r d s :   C o n v o lu tio n   en co d er     Viter b i e n co d er     Xilin x   p o w er   es ti m a to r   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Md .   A b d u l Ra w o o f ,    ML R   I n s t itu te  o f   T ec h n o lo g y ,   H y d er ab ad ,   I n d ia .   E m ail:  r a w o o f m o h a m m ad @ g m ail. co m         1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e  to d a y ‟ s   d ig ital  C o m m u n ica tio n ,   d ata  tr an s m itti n g   t h r o u g h   t h e  s y s te m s   p la y   a  cr u cial  r o le.   As  th e  g r o w t h   o f   th e  tech n o lo g y   is   i n cr ea s i n g   e v er y   d a y ,   th e  u s ag e  o f   Viter b i  is   also   in cr ea s in g .   T h is   u s a g e   lead s   to   m aj o r   is s u e s   in   d i g i tal  co m m u n icatio n   s y s te m s   a n d   it  r esu lt s   er r o r s   in   d ata.   I t  is   n ec es s ar y   f o r     th e  telec o m m u n ica tio n s   to   r ed u ce   th e  d at a  co r r u p tio n   b y   f i n d in g   s u itab le  s o lu tio n s   to   th e  er r o r s   o cc u r r ed   in   Viter b i  th e  co m m u n icatio n   p r o ce s s .   On e  o f   s u c h   m et h o d   is   Viter b i  A l g o r ith m .   I t  d ec o d es  th e  p r o ce s s   b y   co r r ec tin g   it  ef f ec ti v el y .   T o   d e co d e  th e  co n v o lu tio n   co d es,  Viter b i  alg o r ith m   i s   th e  m o s t  p o p u lar   r ec o g n izab le  alg o r ith m .   T h is   al g o r ith m   ca n   b e  i m p le m en ted   w it h   b o th   s o f t w ar e  an d   h ar d w ar e  i m p le m e n tat io n s .   An   e f f icie n t  d ata  s h o u ld   b e  r eq u ir ed   in   d i g ital  s y s te m s   to   en g a g e  w ell  o r g an iz ed   co m m u n icatio n s .     Data   co r r u p tio n   is   t h e  i m p o r t an t  t h in g   co n f r o n ted   b y   th e  d ig ital  co m m u n icatio n   s y s te m s .   E r r o r   co r r ec tin g   co d es  ar e  th e  b est  tec h n iq u e  t o   d ec r ea s e  th e  d ata  co r r u p tio n .   I n   f ac t   ev er y   co m m u n icatio n   s y s te m s   f o llo w ed   a  tech n iq u e  o f   th i s   k in d   a s   i t  h as  t h e  b etter   d ec o d in g   e f f i cien c y ,   e v e n   f o r   Viter b i  al g o r ith m   v er y   t y p ica l  h ar d w ar e  i s   n ee d ed .   T h e  f u n ctio n in g   o b s tr u ctio n s   w i ll  b e   eli m in ated   w h e n   t h e  d ec o d in g   o p er atio n   is   in   ad v an ce ;  it  m a k es   a n   i m p r o v e m en t  i n   d e s ig n i n g   Vi ter b i  A l g o r ith m .   T h is   al g o r ith m   is   v er y   ef f ec ti v e  in   h ig h - s p ee d   f u n c tio n s   w h ic h   h elp   d ec o d in g   o f   co d es  at  a  v er y   f aster   r ate.   C o n v o lu tio n   co d es  ar e  u s ed   to   g ain     a  p o s s ib le  co d e  s eq u en ce .   A d ap tiv e  v iter b i  al g o r ith m   u s e s   m a x i m u m   l ik eli h o o d   d ec o d in g   p r o ce s s .     Har d w ar e  d escr ip tio n   lan g u a g e  ( HDL )   w as  u s ed   to   ev alu ate  th e  d esire d   o u tco m e  wh er e  it  is   one   o f     th e  h ar d w ar e  d escr ip ti v e  la n g u a g es.   T h is   la n g u a g e  i s   e m p lo y ed   i n   d esi g n in g   t h e  e l ec tr o n ic  s y s te m s   to   s e m ico n d u cto r   a n d   elec tr o n ic  d esig n   i n d u s tr ies a s   w el l a s   f o r   ass u r in g   t h e  a n alo g   an d   m i x e d   s ig n al  c ir cu it   [ 1 ] .    C o n v o lu tio n al  en co d er   an d   Vi ter b i d ec o d e r   as sh o w n   i n   Fi g u r e  1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :2 0 8 9 - 4 864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t  V o l.  8 ,   No .   1 ,  Ma r c h 201 9 :   7 5  –   80   76       Fig u r e  1 .   C o n v o l u tio n al  en co d er   an d   Viter b i d ec o d e r       2.   CO NVO L U T I O NA L   E N CO DE R   E n co d in g   o r   d ec o d in g   i s   a  p r o ce s s   o f   m o d i f y in g   t h e  m ess a g e  t h at  ca n   b e  u n d er s to o d   ea s il y .   Dec o d in g   a  m es s ag e  i s   t h e  p r o ce s s   o f   r ec o n v e r ti n g   t h e  m ea n in g   o f   th a t  m e s s a g e  f r o m   co d e w o r d   to   w o r d s   w h ic h   ca n   b e  ea s il y   u n d er s t o o d .   I t  h as  b o th   v er b al  an d   n o n - v er b al  m ea n s   o f   co m m u n icatio n .   No n v er b al  d ec o d in g   d o esn ‟ t  m ak e   u s e  o f   w o r d s ,   b u t  o t h er   g e s t u r es  o r   s ig n s .   O n e  ca n   ea s il y   d ec o d e  th e  h u m a n   g e s t u r es   b ased   o n   t h eir   e m o tio n s .   Fo r   ex a m p le,   s o m e  g e s tu r e s   o f   h u m a n s   w h en   t h e y   ar e  u p s et,   an g er ,   o r   s tr es s ed   w o u ld   b e  a  u s e   o f   e x ce s s i v e   h a n d /ar m   m o v e m e n t s ,   r ed   i n   t h e  f ac e,   cr y in g ,   a n d   e v en   s o m et i m e s   s ile n ce .   Dif f er en t  m as s a g es  ca n   b e  in ter p r eted   d if f er e n tl y   f r o m   o n e  p er s o n   to   th e  o th er   p er s o n .   Dec o d in g   i s     th e  p r o ce s s   o f   u n d er s tan d i n g   th e  i n f o r m atio n   w h ic h   s o m eo n e  alr ea d y   k n o w s ,   d ep en d i n g   o n   th e  i n f o r m atio n   th at  is   b ein g   g i v e n   in   th e  m es s ag e  b ein g   w h ic h   is   r ec eiv ed .   E v en   in   ca s e  o f   b r o ad ca s tin g   o r   c o m m u n i ca tin g   w it h   o n e  p er s o n ,   d ec o d in g   is   th e  p r o ce s s   o f   o b tain i n g ,   ab s o r b in g ,   u n d er s ta n d in g   t h e  in f o r m atio n   th a t  w a s   g iv e n   th r o u g h o u t  a   v er b al  o r   n o n - v er b al  m es s a g e.   C o n v o lu tio n   co d e  i s   an   er r o r   co r r ec tin g   co d e  w h ic h   g en er ate s   p ar it y   b its   th r o u g h   a  s lid in g   ap p l icatio n   o f   a  B o o lean   p o l y n o m ial  f u n ctio n   o f   a  s tr ea m   o f   d ata  b its .   T h is   s lid i n g   ap p licatio n   is   co m p o s ed   o f   co n v o lu tin g   o f   t h e   d ata  b its   in   an   e n co d er ,   w h ic h   r es u lts   in   n a m i n g   th e  p r o ce s s   as  co n v o l u tio n   co d in g .   T h e  s lid i n g   n at u r e  o f   t h e  co n v o l u tio n   co d es  h a s   a   p r o m i n en t   attr ib u te  i n   tr ellis   d ec o d in g   u s i n g   a  ti m e - i n v ar ia n t  tr elli s .   T h e  T im e  i n v a r ian t  tr ellis   d ec o d in g   h elp s   t h e   co n v o lu t io n   co d es  f o r   h av i n g   m a x i m u m   li k eli h o o d   b esid es  th e  s o f t  d ec is io n   d ec o d in g   w ith   m i n i m al  co m p lex it y .   C o n v o lu tio n   co d es  ar e  g en e r all y   s p ec if ied   b y   th e  b ase  co d e  r ate  an d   t h e  d ep th   ( o r   m e m o r y )   o f   t h e   en co d er   [ n ,   k ,   K] .     T h e  b ,   K  co d e   r ate  is   ty p icall y   g iv e n   as  n / k .   Her e  n   is   d ata  r ate  o f   in p u t  b its   a n d   k   is   t h e  s y m b o l  r ate  o f   o u tp u t   d ata  s tr ea m .   T h e  d ep th   is   a ls o   r ef er r ed   as  " co n s tr ai n t   len g t h "   ' K ' ;  h er e  o u tp u t   is   a  f u n ct io n   o f   t h e  ea r lier   K - 1  in p u t s .   T h e  d ep th   ca n   al s o   b e  g i v en   as  n u m b er   o f   m e m o r y   ele m en t s   'v '   i n   p o l y n o m ia l  o r   th e  m a x i m u m   p o s s ib le  s tates  o f   th e  e n co d er   ( esp ec iall y   2 ^v )   [ 2 ] .   I n p u t  B it  s tr ea m   f o r   E n co d er   is   1 0 1 1   th en   o u tp u t  ( y 1 y 0 )   o f   en co d er   is   1 1 1 0   0 0 0 1 .           Fig u r e   2.   C o n v o l u t io n al  en co d er       3.   VIT E RB I   D E CO DIN G   A L G O RI T H M   Dec o d er   is   a  d ev ice  w h ic h   co n v er ts   f r o m   co d e  to   p lain   tex t  o r   an y   f o r m at  t h at  i s   u s e f u l  f o r   s u b s eq u en t   p r o ce s s es.  Dec o d in g   is   n o t h i n g   b u t  t h e  r e v er s e  P r o ce s s   o f   e n co d in g .   Mo s t  co m p u ter s   u s e   en co d in g   f o r   tr an s f er   o f   d ata ,   s av i n g   i t  th e n   r etr iev i n g   an d   u s in g   it.  Data   i s   tr an s f o r m ed   b y   an   e n co d in g   m ec h a n i s m   li k e  B in ar y   He x a d ec i m al  o r   Am er ican   Sta n d ar d   C o d e  f o r   I n f o r m atio n   I n ter c h an g e  ( ASC I I )   an d   th en   i t  is   tr an s m itted   th r o u g h   a  co m m u n icatio n   m ed iu m .   Fo r   ex a m p le,   w h ile  s en d i n g   a n   e m ail,   co m p lete  d ata  in cl u d in g   attac h m e n t s   w ill  b e  en co d ed   w it h   M u ltip u r p o s e  I n ter n et  Ma il  E x ten s io n s   ( MI ME )   f o r m at.     Af ter   r ec eiv i n g   th e  d ata,   d ec o d er   co n v er ts   attac h m e n t  co n te n ts   to   its   o r ig i n al  f o r m .   Viter b i  alg o r ith m   ca n   b e  u s ed   i n   s u ch   ap p licatio n s   f o r   d ec o d in g   a  b it  s tr ea m   w h ich   i s   en co d ed   w ith   co n v o l u tio n   co d e.   Ma n y   o th er   alg o r ith m s   ar e  also   a v ailab le  f o r   d ec o d in g   a  co n v o l u tio n   en co d ed   s tr ea m   o f   d ata.   Sh a n o n - Fa n o   co d in g /al g o r ith m   i s   a  m et h o d   w h ich   ca n   b e  u s ed   i n   s u c h   ca s es.  V iter b i  alg o r ith m   i s   th e  m o s t  r eso u r ce - co n s u m i n g   co d in g   t ec h n iq u e ,   b u t  it  d o es  t h e  m a x i m u m   lik eli h o o d   d ec o d in g ,   w h ich   h elp s   i n   p er f ec t   r ec o n s tr u ctio n   o f   d ata.   Viter b i  d ec o d er   is   m o s t  p r o m in e n t  f o r   d ec o d in g   co n v o lu tio n   co d es  w it h   co n s tr ai n t   len g th s   k <= 1 0 ,   b u t  in   p r ac ti ce   u p   to   k =1 5   ca n   b e  u s ed .   Dec o d in g   a  m e s s a g e   is   n o t h in g   b u t  e x tr ac tin g     th e  m ea n i n g   o f   t h at  m e s s a g e   s u ch   t h at  it c a n   b e  u n d er s to o d   [ 1 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t   I SS N:  2089 - 4864       V eril o g   b a s ed   efficien t c o n v o l u tio n   en c o d er a n d   viterb i d ec o d er  ( Md .   A b d u l R a w o o f )   77   4.   P E RF O RM ANCE O F   VIT E RB I   DE CO D E R   T h e  m ai n   s ta g e s   in   t h e  Viter b i   d ec o d in g   p r o ce s s   ar e  h av i n g   t h e  f o llo w i n g   s ta g es ;   a.   B r an ch   Me tr ic  Un i t ,   B MU   b.   P ath   Me tr ic  Un it,  P MU   c.   T r ac e   b ac k   Un it,  T U   T h e  Fig u r e  3   B lo ck   d iag r a m   co n s is ts   o f   t h e  p r o p o s ed   Viter b i  d ec o d e r .   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  ab o u t   d if f er e n t  b lo ck s   o f   t h e  Viter b i  d ec o d er .   I n itiall y   An alo g   s i g n al s   ar e  q u an t ized   an d   th e n   th e y   ar e  co n v er ted   in to   d i g ital   f o r m   at   t h e  q u a n tiz atio n   b lo ck .   S y n c h r o n izat io n   b lo ck   d etec ts   th e   f r a m e   b o u n d ar ies o f   co d e  w o r d s   an d   s y m b o l  b o u n d ar ies.  At  th e  en d   Viter b i  d ec o d er   r ec eiv e s   n u m b er   o f   p ar allel  s u cc es s i v e  co d e  s y m b o ls ,   i n   w h ic h   th e  b o u n d ar ies  o f   th e  s y m b o ls   a n d   th e  f r a m es  w i ll  b e  id en tifie d   [ 3 ] .  Fig u r e  4   s h o w s   co n v o lu tio n   co d e  tr ellis   tr ee   an d   Viter b i a lg o r it h m .                 Fig u r e  3 .   B lo ck   d iag r a m   o f   a  Viter b i d ec o d er   Fig u r e  4 .   C o n v o l u tio n   co d e  tr ellis   tr ee   an d     Viter b i a lg o r ith m       4 . 1 .   B ra nch  M et ric  Unit   T h e  B r an ch   m etr ic  u n it  i s   u s e d   to   g en er ate  th e  b r an c h   m e tr ics,  b y   ca lc u lat in g   t h e  h a m m i n g   d is ta n ce s   o f   in p u t  co d e  w o r d   f r o m   1 1 ,   1 0 ,   0 0   an d   0 1 .   T h e  B r an ch   Me t r ic  u n it  is   also   u s ed   to   m ea s u r e  th e  b r an c h   m etr ic   f o r   th e  co r r esp o n d in g   all  tr elli s   b r an ch es  f r o m   th e  i n p u t  co d e w o r d .   A t  last   w e  w ill  c h o o s e  ce r tain   d if f er e n ce   as  a  m ea s u r e  f o r   b r an ch   m etr ic.   T h ese  b r an ch   m etr i cs  ar e  co n s id er ed   to   b e  eq u al  t h e  w eig h t s   o f     th e  b r an ch e s   [ 4 ] .     4 . 2 .   P a t h  M et ric  Unit   Me m o r y   i s   n ee d ed   to   s to r e  t h e  s u r v i v o r   P ath   Ma tr i x   Un i t  ( P MU ) .   T h e  w o r d   len g th   o f   m e m o r y   d ep en d s   o n   th e   n u m b er   o f   t h e  AC S  s u b - b lo ck s   w h ich   ar e   u s ed   i n   t h e  d esi g n   o r   th e  n u m b er   o f   s tate s   i n     th e  d ec o d er   o r   k ^2 .   Her e   k   is   th e  co n s tr ai n t  len g t h ,   ( 5   in   th i s   ca s e) .   T h e  r an g e  o f   m e m o r y   d ep en d s   o n     th e  tr elli s   le n g t h   [ 5 ] .   I n   g en er al,   th e  m e m o r y   r a n g e  s h o u ld   b e  k ep t  t w ice   th e   tr ellis   le n g t h   o r   t w o   b lo ck s   o f   m e m o r y   eq u a l  to   tr ell is   le n g t h .   I n   t h is   p r o p o s ed   alg o r it h m   k = 5   a n d   tr elli s   le n g th   eq u al   to   3 2   is   a s s u m e.     Hen ce,   th e  b lo ck   o f   m e m o r y   u s ed   w il l  b e  6 4 x 1 6 .   Fo r   th is   r ea s o n   a  d u al  p o r t  m e m o r y   is   u s e d .   Ho w e v er   i n   th i s  d u al  p o r t  m e m o r y ,   O n e  o f   th e  p o r t  is   f o r   w r iti n g   t h e  d ata  an d   th e  s ec o n d   p o r t   is   f o r   r ea d in g   th e  d ata,   w h ich   i s   w il l  b e  co n v e n ie n t  f o r   w r it in g   an d   r ea d i n g   t h e  d ata  s i m u lta n eo u s l y   f r o m   v ar io u s   m e m o r y   ad d r ess es.  Me m o r y   m u s t  w r i te  t h e  d ata  i n   p ar allel   w h ile   r ea d in g   t h e  d ata  i s   as y n ch r o n o u s   in   o r d er   to   m ain ta i n   t h e  lo w er   late n c y   o r   f o r   b etter   m an a g e m en t o f   s y n c h r o n o u s   b eh a v io r   in   t h e  en tire   s y s te m   [ 6 ] .     4 . 3 . T ra ce ba ck   Unit   R es u lts   o f   t h ese  ar e  w r it ten   t o   th e  m e m o r y   o f   tr ac eb ac k   u n it.  I t  T r ac es  b ac k   f r o m   t h e  en d   o f   an y   s u r v iv o r   p ath s   to   th e  b eg i n n in g   [ 2 ] .       5.   SI M UL AT I O N  A ND  SYN T H E SI S RE SUL T S   5 . 1 .     Sy nthesis   Repo rt   S y n t h esi s   is   th e  p r o ce s s   o f   c o n v er ti n g   a  R T L   m o d el  o f   ci r cu its   i n to   a  g ate  lev e l  en li s ts   w h ich   ar e   d escr ib ed   in   Ver ilo g   co d e.   B ec au s e   o f   th i s   th er e  w ill   b e  an   i n cr ea s e  i n   th e   d esi g n   s ize  a n d   co m p le x it y   a s   w ell.   B ec au s e  o f   th is   d es ig n   co m p lex it y   t h er e  i s   a  s co p e  to   i m p r o v e  th e  d esi g n   u s i n g   s y n t h esis   a n d   s i m u latio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :2 0 8 9 - 4 864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t  V o l.  8 ,   No .   1 ,  Ma r c h 201 9 :   7 5  –   80   78   to o ls .   T h ese  f ac to r s   m a k e  Har d w ar e  De s cr ip tio n   L a n g u a g es   ( HDL s )   t h e  p r e f er r ed   d esig n   lan g u a g es   f o r   m o s t   o f   th e  i n te g r ated   cir cu it  d esi g n er s .   T h e  t w o   m aj o r   Har d w ar e  Descr ip tio n   L an g u ag e s   f o r   s y n t h es i s   an d   s i m u lat io n   ar e  Ver ilo g   an d   V HDL .             Fig u r e  5 .   E n co d er   d ec o d er   ( R T L 1 )       F ig u r e 5   is   th e   s i m u latio n   r ep r esen tatio n   o f   co n v o lu t io n   e n co d er   an d   Viter b i  d ec o d er   at  th e  cir c u it   lev el.   T h e  e n tire   co d e  d e v el o p ed   f o r   th is   w o r k   o n   Xili n x   I SE  a n d   ca n   b e  r ea lized   o n   t h e  h ar d w ar e.     Viter b i  alg o r ith m   i m p le m e n ta tio n   f o r   en co d er   an d   d ec o d er   ca n   b e  e x p lain ed   as  a  s tep   b y   s tep   p r o ce s s   b y   an al y z in g   t h e  r es u lt s   o f   i m p l e m en ted   s y s te m .   Fi g u r e  5   an d   6   s h o w s   t h e  R T L   s ch e m atic  o f   co n v o lu tio n   en co d er   an d   Viter b i  d ec o d er   w h ich   co n s i s ts   o f   d i f f er e n t  m o d u les  li k e  b r an c h   m etr ic  u n i t,  en co d er   u n it,     p ath   m etr ic  u n i t,  s u r v i v al  p at h   tr ac in g   u n it  a n d   p at h   m etr ic   s to r e  u n it.  De v ice  u ti lizatio n   o f   v iter b i  d ec o d er   as   s h o w n   in   T ab le  1   an d   T ab le  2 .           Fig u r e  6 .   E n co d er _ d ec o d er ( R T L 2 )       T ab le  1 .   Dev ice  Utilizatio n   o f   Viter b i D ec o d er   D e v i c e   U t i l i z a t i o n   S u m mary   ( e st i me d   v a l u e s)     [ - ]   L o g i c   U t i l i z a t i o n   U se d   A v i a b l e   U t i l i z a t i o n   N u mb e r   o f   S l i c e s   84   3 5 8 4   2%   N u mb e r   o f   S l i c e   F l i p   F l o p s   78   7 1 6 8   1%   N u mb e r   o f   4   i n p u t   L U T s   1 2 4   7 1 6 8   1%   N u mb e r   o f   b o n d e d   I O B s   4   1 4 1   2%         T ab le  2 .   Dev ice  Utilizatio n   o f   Viter b i D ec o d er   D e v i c e   U t i l i z a t i o n   S u m mary   ( e st i me d   v a l u e s)     [ - ]   L o g i c   U t i l i z a t i o n   U se d   A v i a b l e   U t i l i z a t i o n   N u mb e r   o f   S l i c e s   2 8 7   5 4 7 2   5%   N u mb e r   o f   S l i c e   F l i p   F l o p s   2 1 7   1 0 9 4 4   1%   N u mb e r   o f   4   i n p u t   L U T s   5 5 8   1 0 9 4 4   5%   N u mb e r   o f   b o n d e d   I O B s   12   2 4 0   5%   N u mb e r   F I F O   1 5   R A M B   1 6 s   2   36   5%   N u mb e r   o f   G O L K s   1   32   3%     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t   I SS N:  2089 - 4864       V eril o g   b a s ed   efficien t c o n v o l u tio n   en c o d er a n d   viterb i d ec o d er  ( Md .   A b d u l R a w o o f )   79   5 . 2 .   Si m ula t io nWa v ef o r m s   o f   Co nv o lutio n E nco der   T h e  Si m u latio n   W av e f o r m   f o r   a  C o n v o lu t io n   E n co d er   w i t h   a n   i n p u t  1 0 1 1   is   s h o w n   i n   Fig u r e  7 .     Her e  th e  d ata  R ate  ½   an d   K = 9   an d   it  E n co d es  t h e  d ata  an d   t h e  o u tp u t  is   g i v en   a s   1 1   1 0   0 0   0 1 .   T h e  s i m u latio n   r esu lt s   f o r   th e  i m p le m e n ted   s y s te m   ca n   b e  o b s er v ed   b y   u s i n g   Mo d elsi m   s i m u lato r   o r   Xi lin x   I SE  s i m u la to r .   T h e  s p ee d   an d   r eso u r ce   u tili za tio n   w er e  p r o d u ce d   an d   s y n t h e s ized   u s i n g   Xili n x   S y n t h esi s   T o o l ( XST) .           Fig u r e  7 .   Xilin x   s i m u latio n   r e s u lt s   f o r   co n v o lu tio n   en co d er       5 . 3 .   Si m ula t io nWa v ef o r m s   o f   Vit er bi De co der   T h e  Sim u lat io n   r esu lts   o f   t h e  Vite r b i  d ec o d er   is   s h o w n   in   Fi g u r e  8 .   Viter b i  d ec o d er   d ec o d e d     th e  en co d ed   b it st r ea m   ( 1 1   1 0   0 0   0 1 )   an d   g iv es t h e  o u tp u t   ( 1 0 1 1 )   in   th e  s ec o n d   h al f   o f   t h e  c y cle.           Fig u r e  8 .   Xilin x   s i m u latio n   r e s u lt s   f o r   co n v o lu tio n   en co d er   an d   Viter b i d ec o d er       6.   CO NCLU SI O N   No w   a  d a y   t h e  Viter b i  alg o r i th m   b ec o m es  m o r e  i n ter est in g   an d   ch a llen g i n g   f o r   th e  r e s ea r ch er s   i n     th e  f ield   o f   co m m u n icatio n s .   I t  also   h as  a  b r o ad er   r an g e  o f   a p p licatio n s   in   th e  d i g ital  co m m u n icat io n s   f ield   i n   th is   m o d er n   er a  o f   co m m u n icatio n s .   T h is   w o r k   h elp s   in   m a k i n g   u s e  o f   ef f icie n t  co d in g   an d   d ec o d in g   tech n iq u es  w s it h   h elp   o f   Vit er b i   alg o r ith m .   Als o   Viter b i  alg o r ith m   ca n   b e  ea s il y   u n d e r s to o d   an d   ca n   b e  i m p le m en ted   ea s il y .   T h is   w o r k   p r esen ts   t h e  i m p le m e n tatio n   o f   th e   Viter b i  al g o r ith m   u s i n g   Ver ilo g   co d i n g .   Un li k e  o th er   al g o r ith m s   t h e  p r o p o s ed   Viter b i a lg o r ith m   h a s   m an y   ad v a n ta g es  s u c h   as p o wer   co n s u m p tio n   a n d   th e  m aj o r   ad v an ta g e  is   er r o r   co r r ec tio n   u s i n g   Ver ilo g .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :2 0 8 9 - 4 864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t  V o l.  8 ,   No .   1 ,  Ma r c h 201 9 :   7 5  –   80   80   RE F E R E NC E S   [1 ]   G .   F e tt we is,   H.  Da w id ,   a n d   H.  M e y r,   “ M in im iz e d   m e th o d   f o r  V IT ERBI  d e c o d in g :  6 0 0   M b /s   p e r  c h ip , ”   in   P ro c .   GL OBECOM  9 0 ,   v o l.   3 ,   p p .   1 7 1 2 - 1 7 1 6 ,   De c .   1 9 9 0 .   [2 ]   G .   F e tt w e is   a n d   H.  M e y r,   “ F e e d   f o r w a rd   a rc h it e c tu re   f o r  p a ra ll e l  V IT ERBI  d e c o d in g , ”   J.  V L S I  S i g n a l  P ro c e ss in g ,   v o l.   3 ,   p p .   1 0 5 - 1 1 9 ,   1 9 9 1 .   [3 ]   R.   S c h w e ik e rt,   A . J.V in c k , ” T re ll is - c o d e d   m o d u lati o n   w it h   h ig h - s p e e d   lo w   c o m p lex it y   d e c o d in g , ”   su b m it ted   to   IEE E   GL OBECOM  1 9 9 0 .   [4 ]   M .   Bo o ,   F .   A rg u e ll o ,   J.  D.   Bru g u e ra ,   R.   Do a ll o ,   a n d   E.   L . Zap a ta., ―V L S I  a rc h it e c tu re   f o r  th e   V it e r b i  a lg o rit h m , ‖  IEE E  T ra n s.  o n   c o m m u n ica ti o n s,   v o l.   4 5 ,   n o .   2 ,     p p . 1 6 8 –   1 7 6 ,   1 9 9 7 .   [5 ]   L .   Lan g ;  C. Y.  T su i  a n d   R. S .   Ch e n g ,   “ L o w   p o w e r  so f t  o u tp u t  V IT ERBI  d e c o d e r  sc h e m e   f o r  tu rb o   c o d e   d e c o d i n g , ”   Co n f e re n c e - P a p e r,   I S CA S   „9 7 (C a t.   No 9 7 CH3 5 9 8 7 ).   IEE E,   Ne w   Yo rk ,   NY ,   USA ,   4   v o l.   L x v i  2 8 3 2   p p .   p .   1 3 6 9 - 1 3 7 2   v o l . 2 ,   1 9 9 7 .   [6 ]   S .   Ku b o ta,  K.  Oh tan i,   a n d   S .   Ka to ,   “ A   h ig h - sp e e d   a n d   h ig h - c o d in g - g a in   V IT ERBI  d e c o d e r  w it h   lo w   p o w e r   c o n su m p ti o n   e m p lo y in g   S S T   (sc a rc e   sta te t ra n siti o n )  sc h e m e , ”   El e c tro n .   L e tt . ,   2 2   (9 ) ,   p p .   4 9 1 - 4 9 3 , 1 9 8 6 .       B I O G RAP H I E S AU T H O RS       M d .   A b d u l  Ra w o o f ,   w o rk in g   a s  a n   A ss istan t  P ro f e ss o r  in   ECE   De p a rtm e n t  a t  M L R   in stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   H y d e ra b a d .   He   c o m p lete d   h is  G ra d u a ti o n   (B. T e c h )  i n   ECE   f ro m   JN T UH   in   2 0 0 9   a n d   P o st  g ra d u a ti o n   (M . T e c h )   f ro m   JN T U H  in   2 0 1 2 .   His   A re a   o f   in tere st  in c lu d e s  Co m m u n ica ti o n s an d   Im a g e   P ro c e ss in g   a p p li c a ti o n s .         U m a S a n k a r. Ch ,   w o rk in g   a s  a n   A s sista n t  P r o f e ss o r  in   ECE   De p a rtme n t  a t  M L R  in stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   H y d e ra b a d .   He   c o m p lete d   h is  G ra d u a ti o n   (B. T e c h )  i n   ECE   f ro m   JN T UH   in   2 0 0 9   a n d   P o st  g ra d u a ti o n   (M . T e c h )  f r o m   JN T UH   in   2 0 1 1 .   He   is  p u rs u in g   h is  re se a rc h   o n   F P G A  im p le m e n tatio n   o f   Im a g e   P ro c e ss in g   a p p li c a ti o n s at  V IT   Un iv e rsity ,   Ch e n n ai .         D  Na re sh   Ku m a r,   w o rk in g   a s   a n   As sista n t  P ro f e ss o r  in   ECE   De p a rtme n t  a t  M L R   in stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   H y d e ra b a d .   He   c o m p lete d   h is  G ra d u a ti o n   (B. T e c h )  i n   ECE   f ro m   JN T UH   in   2 0 0 7   a n d   P o st g ra d u a ti o n   ( M . T e c h )  f ro m   JN T U H i n   2 0 1 2 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.