一种最坏情况执行时间分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种最坏情况执行时间分析方法和装置，方法包括：对ARM程序的可执行文件进行解析，提取ARM程序的指令信息，得到ARM程序的指令集；遍历所述指令集中的指令，根据指令地址和指令类型划分ARM程序的函数体以及函数体内的基本块；基于划分出的函数体以及函数体内的基本块，构建控制流图，并根据所述控制流图确定ARM程序的程序约束信息，所述程序约束信息包括各个基本块的执行次数；通过指令Cache分析和流水线分析，确定ARM程序的处理器行为约束信息，所述处理器行为约束信息包括各个基本块的执行时间；基于所述程序约束信息和所述处理器行为约束信息，确定ARM程序的最坏执行时间。该方法能提高ARM程序的WCET分析精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种最坏情况执行时间分析方法和装置


[0001]本专利技术涉及嵌入式系统
，具体而言，涉及一种最坏情况执行时间分析方法和装置。

技术介绍

[0002]最坏情况执行时间(Worst Case Execution Time，WCET)描述的是一个程序在最坏情况下的执行时间，代表程序在处理器上的执行时间上限，对于实时性分析具有重要的意义。目前，WCET分析技术主要分为动态分析技术和静态分析技术。动态WCET分析通过多次执行待分析程序的代码，取得多组观测值，认为观测值中的最大值即为WCET估值。静态WCET针对源代码或者二进制文件，综合考虑程序的控制流信息以及目标硬件平台结构的特性，采用适当的WCET计算方法，得到最终的WCET估值。
[0003]动态WCET分析由于受到测试环境的影响，不能保证执行的环境能够覆盖程序所有可能的执行路径，观测到的最大执行时间不一定是程序在最坏情况下的执行时间。分析工具Bound
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T是一个开源的静态分析工具，在工具已有的处理器模型上进行WCET分析能够获得较高的分析精度，但是支持的处理器型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种最坏情况执行时间分析方法，其特征在于，包括：对ARM程序的可执行文件进行解析，提取ARM程序的指令信息，得到ARM程序的指令集；遍历所述指令集中的指令，根据指令地址和指令类型划分ARM程序的函数体以及函数体内的基本块；基于划分出的函数体以及函数体内的基本块，构建控制流图，并根据所述控制流图确定ARM程序的程序约束信息，所述程序约束信息包括各个基本块的执行次数；通过指令Cache分析和流水线分析，确定ARM程序的处理器行为约束信息，所述处理器行为约束信息包括各个基本块的执行时间；基于所述程序约束信息和所述处理器行为约束信息，确定ARM程序的最坏执行时间。2.根据权利要求1所述的最坏情况执行时间分析方法，其特征在于，在所述基于所述程序约束信息和所述处理器行为约束信息，确定ARM程序的最坏执行时间之前，还包括：获取ARM程序的功能约束信息，所述功能约束信息包括外界输入的程序中循环的执行次数；所述基于所述程序约束信息和所述处理器行为约束信息，确定ARM程序的最坏执行时间具体包括：基于所述程序约束信息、所述处理器行为约束信息和所述功能约束信息，确定ARM程序的最坏执行时间。3.根据权利要求1或2所述的最坏情况执行时间分析方法，其特征在于，所述提取ARM程序的指令信息，并构建ARM程序的指令集，具体包括：采用编码树的方式进行所述指令集的编码，将ARM程序中的跳转指令、链接跳转指令以及软中断指令直接定义为叶子节点；将每一条具体指令构建为一个叶子节点，并为每一个所述叶子节点设置第二节点属性，所述第二节点属性包括第二枚举标识属性、第二位域属性、第二名称属性、功能单元属性、标志位属性、寄存器属性，所述第二枚举标识属性为当前叶子节点在编码树的所有节点中的枚举值，所述第二位域属性为当前叶子节点的位域值；所述第二名称属性为当前叶子节点的字符串别名，所述功能单元属性用于表征当前叶子节点用到的功能单元，所述标志位属性用于表征指令的类型，所述寄存器属性用于给出指令的指令的源寄存器和目的寄存器；将一类具有相同特征的指令构建为一个非叶子节点，并为每一个非叶子节点设置第一节点属性，所述第一节点属性包括第一枚举标识属性、第一位域属性、位域查找属性、第一掩码属性和第一名称属性，其中，所述第一枚举标识属性为当前非叶子节点在编码树的所有节点中的枚举值，所述第一位域属性为当前非叶子节点的位域值，所述位域查找属性用于计算下一层节点的位域值，第一掩码属性为当前非叶子节点在以其父节点为根节点的编码树中的偏移，所述第一名称属性为当前非叶子节点的字符串别名。4.根据权利要求3所述的最坏情况执行时间分析方法，其特征在于，采用广度优先...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚文博，肖堃，周明珂，
申请(专利权)人：西部科学城智能网联汽车创新中心重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：