Study of Continuous Discrete Convolution Algorithm on Digital Signal Processor

Authors

  • S. A. Trefilov Kalashnikov ISTU
  • Y. R. Nikitin Kalashnikov ISTU
  • D. A. Ponomarev JSC “Izhevsk Radio Plant”

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-2-38-49

Keywords:

beacon, laser, digital signal processor, correlation function, fast Fourier transform, discrete signal convolution

Abstract

Continuous discrete convolution is an important tool in modern robot navigation systems due to its ability to process signals efficiently. Modern robot navigation systems use various filtering and data integration techniques such as the Kalman filter or the Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) algorithm. However, continuous discrete convolution complements these approaches. A continuous discrete convolution algorithm based on Fast Fourier Transform (FFT) has been developed, which allows processing large amounts of data in real time, which is critical for robot navigation. Since the signals from the avalanche photodiode are continuously converted using an ADC and written to a buffer, they are time series. Continuous discrete convolution, which takes into account the time sequence of the data, is well suited for an analysing such data and extracting useful information from it. A continuous discrete convolution algorithm on the TMS320F28377D processor, implemented on the basis of the FFT of laser range finder time series and fan beacon laser systems, has been investigated. The peculiarity of the discrete convolution implementation is its real-time operation for searching beacon laser signals with a given frequency. The program implements simultaneous conversion of the analogue signal of the optical receiver using the built-in ADC, recording of the digital signal into one of two buffers and parallel calculations in the other buffer of the fast convolution on the processor and coprocessor TMS320F28377D in assembly language. Two direct memory access DMA modules, the CLA accelerator module of the TMS320F28377D processor are used to increase the processing speed. The correlation function calculated as a result of convolution of the initial signal with a reference signal of rectangular form with a given frequency is obtained. The maximum of the calculated correlation function shows the time delay between the beginning of beacon pulse transmission and the time of reception at the photodiode. This delay time shows the azimuth to the beacon.

Author Biographies

S. A. Trefilov, Kalashnikov ISTU

PhD in Engineering, Associate Professor

Y. R. Nikitin, Kalashnikov ISTU

PhD in Engineering, Associate Professor

D. A. Ponomarev, JSC “Izhevsk Radio Plant”

.

References

Трефилов С. А., Ходырев Г. В. Разработка математической модели высокоманевренного робота для имитации роботов различных типов конструкций // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 3. С. 38-48. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-3-38-48. EDN COTTDJ

Трефилов С. А., Пономарев Д. А. Свертка непрерывного сигнала с использованием быстрого преобразования Фурье с перекрытием для определения координат транспортного робота // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 3. С. 4-15. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-3-4-15. EDN OSDFLB

Трефилов С. А., Никитин Ю. Р., Пономарев Д. А. Исследование цифрового дискретного быстродействующего полосового фильтра высоких порядков на процессоре TMS320F28377D для навигации мобильных роботов // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 4. С. 55-69. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-4-55-69. EDN HIIVHS

Kaplun D., Voznesensky A., Romanov S. (2020) Classification of Hydroacoustic Signals Based on Harmonic Wavelets and a Deep Learning Artificial Intelligence System. Applied Sciences (Switzerland), no. 10 (9), p. 3097.

Voznesensky A., Kaplun D. (2019) Adaptive Signal Processing Algorithms Based on EMD and ITD: IEEE Access - 2019, vol. 7, pp. 171313-171321

Hamza A.R., Hussein M.A. (2024) An Innovative Embedded Processor-Based Signal Phase Shifter Algorithm. ARO: The Scientific Journal of Koya University, vol. 12, no. 1, pp. 19-28. DOI: 10.14500/aro.11358. EDN XRYUDN

Burova A.Yu., Usatenko T.O. (2020) Digital algorithms for the discrete frequency selection of signals that do not use algorithmic multiplication operations. TEM Journal, vol. 9, no. 2, pp. 501-506. DOI: 10.18421/TEM92-11. EDN EWQQIZ

Мингазин А. Т. Улучшенный синтез формирующих КИХ-фильтров для систем цифровой связи // Цифровая обработка сигналов. 2024. № 1. С. 12-20. EDN SIFTJG

Вашкевич М. И., Азаров И. С. Сравнение частотно-временных преобразований: Фурье анализ, вейвлеты и банки фильтров на основе фазового преобразования // Цифровая обработка сигналов. 2020. № 2. С. 13-26. EDN MLRFPZ

Кошелева Д. Д., Доронина А. В. Преобразование Фурье и быстрое преобразование Фурье // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 38. С. 626-632. EDN XUEDEM.

Singh P., Gupta A., Joshi Sh. (2022) General Parameterized Fourier Transform: A Unified Framework for the Fourier, Laplace, Mellin and Z Transforms: IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 1295-1309. DOI: 10.1109/tsp.2022.3152607. EDN UPPMTU

Shevgunov T., Efimov E., Guschina O. (2023) Estimation of a Spectral Correlation Function Using a Time-Smoothing Cyclic Periodogram and FFT Interpolation - 2N-FFT Algorithm. Sensors, vol. 23, no. 1, p. 215. DOI: 10.3390/s23010215. EDN FDRZBN

Высокопроизводительная цифровая фильтрация на модифицированных умножителях с накоплением в системе остаточных классов с модулями специального вида / П. А. Ляхов, А. С. Ионисян, М. В. Валуева, А. С. Ларикова // Информационные технологии. 2021. Т. 27, № 4. С. 171-179. DOI: 10.17587/it.27.171-179. EDN IVDZOW

Ferreira M.A., Moreira L.C., Lopes A.M. (2024) Autonomous Navigation System for a Differential Drive Mobile Robot. Journal of Testing and Evaluation, vol. 52, no. 2, pp. 841-852. DOI: 10.1520/jte20230191. EDN UYPUDM

Ван Ю. Исследование навигационной системы на базе колесного мобильного робота Mecanum // StudNet. 2022. Т. 5, № 3. EDN UIQMYS

Arce D., Solano Ja., Beltrán C. (2023) A Comparison Study between Traditional and Deep-Reinforcement-Learning-Based Algorithms for Indoor Autonomous Navigation in Dynamic Scenarios. Sensors, vol. 23, no. 24, p. 9672. DOI: 10.3390/s23249672. EDN TANWEX

Raj R., Kos A. (2024) Discussion on different controllers used for the navigation of mobile robot.International Journal of Electronics and Telecommunications, pp. 229-239. DOI: 10.24425/ijet.2024.149535. EDN TNFUJF

Galati R., Mantriota G., Reina G. (2022) RoboNav: An Affordable Yet Highly Accurate Navigation System for Autonomous Agricultural Robots. Robotics, vol. 11, no. 5, p. 99. DOI: 10.3390/robotics11050099. EDN JNMYXE

Volná E., Kotyrba M., Bradac V. (2020) Soft Computing-Based Control System of Intelligent Robot Navigation. Lecture Notes in Computer Science, vol. 12034 LNAI, pp. 379-390. DOI: 10.1007/978-3-030-42058-1_32. EDN BKKUXO

Sh. Shentu, Zh. Gong, X. Ju. Liu (2022) Hybrid Navigation System Based Autonomous Positioning and Path Planning for Mobile Robots. Chinese Journal of Mechanical Engineering, vol. 35, no. 1, pp. 109. DOI: 10.1186/s10033-022-00775-4. EDN QAWFNG

Ju. Fusic S., Sugumari T. (2023) A Review of Perception-Based Navigation System for Autonomous Mobile Robots. Recent Patents on Engineering, vol. 17, no. 6. DOI: 10.2174/1872212117666220929142031. EDN HDUWNC

Альтман Е. А., Александров А. В. Анализ зависимости быстродействия быстрого преобразования Фурье от объема обрабатываемых данных // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2023. № 1 (89). С. 136-143. DOI: 10.46973/0201-727X_2023_1_136. EDN KKLUKI

Алексашкина А. А., Костромин А. Н., Нестеренко Ю. В. О быстром алгоритме вычисления преобразования Фурье // Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика. 2021. № 3. С. 36-41. EDN UIVZTB

Го Л., Чжоу П. Применение быстрого преобразования Фурье в микропроцессорных устройствах РЗА // Инновации и инвестиции. 2021. № 8. С. 97-99. EDN SEFRAS

Исследование спектрального анализа и синтеза сигналов на основе преобразования Фурье / Т. А. Гиш, В. С. Пелешенко, А. С. Медведева, Н. В. Ржевская // Auditorium. 2023. № 2(38). С. 87-91. EDN CFYHFO

Pavlov A.V. (2020) Regularity of the transform of Laplace and the transfom of Fourier. Mathematical Physics and Computer Simulation, vol. 23, no. 4, pp. 13-18. DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2020.4.2. EDN DKKNUS

Published

06.07.2025

How to Cite

Trefilov С. А., Nikitin Ю. Р., & Ponomarev Д. А. (2025). Study of Continuous Discrete Convolution Algorithm on Digital Signal Processor. Vestnik IzhGTU Imeni M.T. Kalashnikova, 28(2), 38–49. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-2-38-49

Issue

Section

Articles