新品发布丨MS23SF1系列LoRaWAN模块强势面市

创新微MinewSemi发布MS23SF1系列LoRaWAN模块,采用STM32WLE5CC芯片,低功耗,传输距离可达5KM。模块支持多种接口,适用于智慧农业、智慧城市和智慧工业等应用场景。LoRaWAN技术在物联网中展现出优越的性能和广阔的市场前景。

创新微MinewSemi近日推出选用ST的LoRaWAN无线半双工SOC芯片STM32WLE5CC打造的LoRaWAN模块——MS23SF1系列,低功耗外形小巧,传输距离达5KM,能适应多种应用场景。

LoRaWAN是基于LoRa技术的一种通信协议,可将“事物”无线连接到区域、国家或全球网络中的互联网。LoRaWAN技术可满足关键的物联网 (IoT) 要求,例如双向通信、端到端安全性、移动性和本地化服务。2021年底经过ITU标准化部门的立项和批准实施,LoRaWAN得到了全球ICT产业最权威的国际组织的认可,使得其国际化影响力得到进一步提升。

产品特性

MS23SF1系列是LoRaWAN节点模块,选用无线双半共SOC芯片,支持FSK、GFSK、LoRa调制解调工作方式,支持点对点通信的数据传输,支持全球ISM频率。MS23SF1在接收模式下电流仅有4.2mA,通过内部集成高效功率放大器实现高达 +20.5dBm 的传输功率,接收灵敏度可低达-146dBm,完全支持LoRaWAN® 标准规范的物理层协议,还支持客户快速的建立私有的远距离传输网络协议。

  • 小尺寸,内置主频48MHz Arm Cortex-M4

  • 可编程比特率,内部RAM64KB,Flash 256KB

  • 通信距离可达5KM

  • 多IO口,支持24个GPIO

  • 内置SPI、UART、I2C、DAC、ADC等5个接口

产品优势

传输距离远,抗干扰强

MS23SF1采用的LoRa™调制技术,在抗干扰和远距离传输方面也具有明显优势,传输距离在空旷地方可达5KM,解决了传统设计方案无法同时兼顾距离、抗干扰和功耗的问题。

功耗极低,性能稳定

MS23SF1在接收模式下电流仅有4.82mA,发射模式下最大功率下电流仅有120mA,电压为3.3V,小容量电池即可满足生命周期,极低功耗能让MS23SF1应用各种场景中。

接口丰富,小巧易用

MS23SF1尺寸仅为20.72*19.13*3mm,并且内置SPI、UART、I2C、DAC、ADC等5个接口,拿到手可以直接适配使用,减少用户后续开发成本。

应用场景

智慧农业应用

我国农业发展逐步专业大规模化,使用LoRaWAN技术可以发挥智慧农业的最大效率,从而减少环境对农业的影响、并使产量最大化以及费用最小化。通过部署一个基于LoRaWAN的网络,使用搭载MS23SF1模块的设备,就能实现一个完整的智能农业应用的LoRaWAN物联网解决方案。通过LoRaWAN网关和各类LoRa传感设备,就可以快速地检测到土壤中的氮、磷、钾 (NPK) 水平,并将相关数据传输到终端。通过数据分析,农民就可以采取相应处理措施,从而帮助减少浪费并最大限度地提高作物产量。

智慧城市应用

物联网推动着智慧城市不断发展,得益于LoRaWAN超远的传输距离和低功耗,使其在智慧城市生态中有巨大的实施机会,比如,搭载MS23SF1模块的太阳能显示屏,可以显示班车发车时间和实时变化;用户可以与支持LoRaWAN的设备共享停车状态,实时检测到车辆的缺失、存在、到达状态;在城市的照明系统中,可以利用LoRaWAN技术将电力成本降到最低,且不影响城市基础设施运行。

智慧工业应用

基于 LoRaWAN 的技术,在智能建筑机械、传送带传感器等设备搭载MS23SF1模块,以此来检测危险,防止传送带故障并降低维护成本,从而有利于工业运营。此外,还有用于接缝罐、反铲挖土机、叉车、柴油罐车和卡车的智能传感器。

由于LoRaWAN传输距离远的特性,还能在具有恶劣天气条件的偏远地区中检测工业应用。MS23SF1模块通过克服距离界限,同时能最大限度地提高监控效率和整体生产力,使得它能广泛应用在智慧工业中。

LoRaWAN 网络易于部署,方便传感器/器件以更低的成本、跨更长的距离收集和发送数据,且电池寿命显著延长。目前LoRaWAN 网络已扩展到 99 个国家/地区、通过 148 个网络运营商提供服务,并且网络还在不断增长。创新微MinewSemi将持续为客户提供性能强大且可直接使用的LoRaWAN模块,为未来应用提供创新、低成本和高效的网络支持。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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