[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

说明书

技术领域

本发明属于嵌入式软件优化领域，涉及一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法。

背景技术

随着电子信息产业的发展，嵌入式系统的应用已逐渐渗透到工业控制、定位导航、移动终端等多个领域。在定位导航领域中，基于全球卫星定位导航系统的高精度定位设备是测量测绘、工程放样、飞机定位中必不可少的设备。由于该设备一般应用于野外作业，嵌入式系统及基于芯片的定位算法是其运行的关键要素。实时动态差分法(RTK)作为一种新兴的测量方法，采用了载波相位动态实时差分方法，能够在野外实时得到厘米级定位精度，是目前高精度定位测量的主要算法。而在实际应用中，RTK算法对计算资源的要求较高:一方面，动态测量环境需要RTK算法具备较高的性能，其固定解的输出频率在1Hz～20Hz范围内；另一方面，RTK算法本身涉及较多高维浮点数矩阵运算且矩阵维数不定，在运算过程中需要消耗较多的存储资源。由于嵌入式系统中的CPU及内存资源有限，RTK算法在嵌入式系统中的实现常常受到一定制约。

针对一般的广泛算法，早期研究主要关注硬件途径的优化方法，从软件代码本身出发进行优化主要集中在编译级、源程序级以及算法优化中。编译级优化涉及到改变代码的语言以及组成方式，其优化空间有限；算法级优化能够提高算法的运行性能，但RTK算法作为目前较为成熟的定位算法，其定位步骤已基本确定，算法级优化空间也不大；源程序级优化介于上述两者之间，可对算法的存储空间、语句执行顺序进行优化，具有较大发展空间。针对特定的RTK算法，现有技术未对其在嵌入式系统中的实现代码优化进行讨论。在RTK算法中涉及到比较频繁的滤波、最小二乘等方法，其中矩阵的乘除、搜索等操作具有较高的时间复杂性，是影响RTK算法效率的主要因素。对该部分代码进行优化，语句的执行顺序的调整对其影响不大，但算法相关的矩阵在片内和片外的存储位置将对算法的执行造成较大影响。但卫星接收机中常用的ARM或DSP芯片存储有限，无法将与算法相关的所有矩阵均放入片内存储中。虽然有技术提到将运算较为频繁的矩阵放入芯片内部存储，将其他矩阵放入片外DDR存储中，但对频繁运算的矩阵的判断仅限于直观定性分析，未提出定量的判断准则，对内存空间的分配划分或者极大的依赖于程序员的主观判断结果，或者需要程序员的反复测试，可能造成判断不准，无法达到存储空间分配的优化效果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法，该方法从快速解算RTK算法结构出发，通过将不同的算法矩阵进行分离存储，改变算法矩阵的存储位置，达到提高RTK算法性能，降低整体芯片能耗的目的。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种嵌入式高性能RTK算法内存空间定量优化分配方法，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；

该方法通过内存空间分配的优化模型将对算法性能有较大影响的变量放入片内存储中，而将其他变量放入片外存储中以降低算法运行的时间，提高其性能并达到RTK解算频率的要求；

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。

进一步，所述步骤二具体包括以下步骤：