粗粒度可重构架构(Coarse-Grained Reconfigurable Architecture,CGRA)作为一种具有通用处理器的灵活性和专用集成电路高效性的计算架构,得到了广泛的研究与应用。CGRA主要设计用来加速具有计算密集的循环结构,并取得了良好的效果。然而,面向CGRA的循环调度映射算法在硬件资源的利用率、灵活性以及计算效率的提高方面仍需进行更为深入的研究。本文主要针对CGRA的循环映射调度问题进行了研究。循环代码依据其结构的不同,可以分为完美循环和非完美循环。对于完美循环调度映射问题,我们提出了一种分离的sub-DFG调度映射方法。该方法会首先对完美循环进行循环展开或者循环合并,在DFG内部产生多个分离的sub-DFG,然后根据各个sub-DFG内部的算子数进行排序,顺序地对每个sub-DFG进行调度,最后采用一种结合了回溯和预见式思想的方法进行映射。对于非完美循环调度映射问题,我们提出了虚拟配置包合并技术。针对此技术,我们将循环体的算子的共性部分和个性部分区分开来,重新设计了配置信息模式。同时,我们提出了一个完整的完美和非完美循环编译处理流程。最后,我们对提出的完美循环和非完美循环的调度映射算法在所开发的GRVM编译器中进行了实现并在所开发的GReP粗粒度可重构平台上进行了验证。对于完美循环的调度映射,结果表明我们的方法能够以最优的迭代间隔对循环进行调度映射,同时保证了可重构硬件资源的高利用率。对于非完美循环的调度映射,我们和近期文献中的双流水映射方法进行了对比验证,结果表明,我们的方法较双流水方法提升了24.2%的PEA利用率,减少了28.5%的延时,61.4%的配置信息量和61.7%的重构次数。