47、嵌入式系统编译优化与电源管理技术解析

嵌入式系统编译优化与电源管理技术解析

1. 编译器与时序分析的协调

如今,几乎所有可用的编译器都不包含时序模型。因此,实时软件的开发通常需要采用迭代方法:使用不了解任何时序信息的编译器对软件进行编译,然后使用如 aiT 这样的时序分析器对生成的代码进行分析。如果不满足时序约束,则必须更改编译器运行的某些输入,并重复该过程,这就是基于“试错”的实时软件开发方法。

这种方法存在几个问题:
- 所需的设计迭代次数最初是未知的。
- 该方法中使用的编译器是“优化”的,但除了代码大小之外,无法精确评估目标。
- 由于现代处理器复杂的时序行为,编译器编写者对其“优化”能改善代码质量的期望缺乏证据支持。
- 基于“试错”的实时软件开发要求设计者找到对编译器输入的适当修改,以使最终满足实时约束。

为避免这种“试错”方法,可以将时序分析集成到编译器中。多特蒙德工业大学开发的最坏情况执行时间感知编译器 WCC 就是基于这一目标。WCC 将时序分析器 aiT 集成到用于 TriCore 架构的实验性编译器中,其整体结构如下:

graph LR
    A[C 源代码] --> B[ICD - C 编译器基础设施]
    B --> C[高级中间表示 HL - IR]
    C --> D[优化 HL - IR]
    D --> E[代码选择器]
    E --> F[低级中间表示 LLIR]
    F --> G[LLIR2CRL 转换器]
    G --> H[aiT 时序分析器]
    H --> I[CRL2L
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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