[发明专利]一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法

权利要求书

1.一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤一：分析内存空间分配的优化模型，所述优化模型如下所示：

Min T＝f₁(T_j),g＝f₂(g_j)

s.t.g≤G₀，

s.t.T≤1/f₀

其中，T表示算法的单次运行时间；g表示算法在片内存储中所占用的存储空间；G₀表示片内存储所允许使用的存储空间；f₀代表算法要求的解算频率；集合{N}为被放入片内存储的变量编号集合，j∈{N}；g_j为每个被放入片内存储的变量所需存储空间大小；T_j为变量被放入片内存储中运行对最终算法运行时间的影响；G₀与f₀为已知常量，f₁与f₂为与变量编号集合相关的函数；

步骤二：初始化统计并确立优化模型；

步骤三：求解优化模型并获得分配方案；

步骤四：验证并确定最终方案。

2.根据权利要求1所述的一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法，其特征在于：所述步骤二具体包括以下步骤：

1)静态内存统计；具体包括以下步骤：(1)统计片外存储和片内存储允许程序可占用空间的大小，分别为G_o和G₁；(2)对算法结构进行分析，算法各个步骤中所有可分离存储的变量x_i，组成变量集{x_i}，1≤i≤n，其中n为可分离的变量个数，同时计算矩阵变量x_i在运行过程中所占用的存储空间大小g_i；(3)如果g_i>G_o成立，则将该变量从变量集中删除，不对其内存空间进行分配；

2)动态内存和性能统计；

(1)将可分离的变量{x_i}移动至片外存储中；同时运行RTK算法多次，统计算法单次执行平均时间T₀；

(2)将变量集中的每个变量x_i依次移动至片内存储中，同时运行RTK算法多次，计算RTK算法执行的平均时间T_i，统计单个变量占用内存量以及运行时间减少量ΔT_i＝T₀-T_i，直至所有变量移动和统计完成；

3)通过统计变量建立内存及性能约束下的优化模型；

所述优化模型如下所示：

Min T=T0-Σj∈{N}ΔTj,g=Σj∈{N}gj]]>

s.t.g≤G₀，

s.t.T≤1/f₀

其中，算法整体运行时间T与片内存储的占用量g均为估计值。