超高频RFID读写器射频电路设计-基于RF2878的分析

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该资源是一篇关于超高频RFID读写器射频电路设计的天津大学硕士学位论文,作者孙甲,导师刘开华,完成于2009年6月。论文主要研究了基于ISO18000.6C标准的902-928MHz频段RFID读写器的射频电路,涵盖了理论分析、实际设计和电路调试等阶段。 在论文中,RF2878芯片被提及,它是一款应用在TDMA/CDMA/FM蜂窝无线系统的低噪声放大器和低噪声发射系统功率放大器中的元件。RF2878的关键性能参数包括: 1. 频率范围:1500 MHz到2500 MHz,适合超高频RFID应用。 2. 增益:在3.5V电源电压下,最小值为19.5dB,典型值为20.5dB,最大值为21.5dB。 3. OIP3(输出三阶互调截点):在3.5V电源电压下,最小值为25dBm,典型值为32dBm,最大值为35dBm,反映了信号线性度。 4. 噪声系数(NF):在3.5V电源电压下,典型值为2.0dB。 5. 反向隔离度:25dB,表明输入和输出之间的隔离性能。 6. 输入和输出电压驻波比(VSWR):分别为1.8:1和2.0:1的最小值,确保信号传输的效率。 7. PIdB:在3.5V电源电压下,最大输出功率为14.4dBm。 8. 工作电压范围:2.5V至6.0V,提供电源灵活性。 9. VPD管脚电压:2.7V到2.9V。 此外,论文还介绍了RF2878作为可控衰减功率放大器的核心,其输入和输出端口的50欧姆阻抗匹配电路设计,以及基带输入信号的处理方式。在设计阶段,使用了ADS仿真软件对读写器的收发电路进行各种仿真,以验证理论设计的正确性。在实际设计中,作者对射频电路的各个模块进行了芯片选型和PCB设计,考虑了电磁兼容性问题。最后,在电路调试阶段,完成了读写器的四个关键模块——射频发送单元、射频接收单元、PLL频率合成器单元和基带处理单元的调试,所有模块的功能均满足设计要求。 关键词:射频识别、超高频、读写器、ADS仿真、射频电路设计。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传