Atmel的RF集成电路在TMPS系统中的应用与发展趋势

0 下载量 93 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 255KB PDF 举报
"TMPS系统利用RF集成电路进行轮胎压力监测,以提高行车安全。该系统分为直接和间接两种方法,直接法能实时监测所有轮胎,而间接法则存在局限性。当前趋势是采用电池供电的TPMS系统,包括双向LF/RFPOD系统,以及集成RKE/TPMS模块。Atmel公司提供适用于RKE、PEG和TPMS的RF集成电路解决方案,如ATA5745和ATA5746,以降低成本和优化硬件统一。这些接收器IC能在短时间内处理不同类型的调制和数据率,适应快速切换的应用场景。" 在TMPS(Tire Pressure Monitoring System)系统中,RF(Radio Frequency)集成电路扮演着至关重要的角色。系统设计有两种主要技术:直接和间接监测。直接监测通过安装在每个轮胎上的传感器实时测量轮胎的压力和温度,确保准确性和即时性。相比之下,间接监测依赖于车辆的ABS传感器检测轮胎转速差异,其准确性较低,且仅能检测到单个轮胎的问题。 直接测量的TPMS系统通常由车载UHF(Ultra High Frequency)接收器和四个安装在轮毂上的传感器组成。这些传感器不仅收集数据,还负责校准胎压-温度曲线,并将数据无线传输到车内。随着技术的发展,电池供电的TPMS系统如双向LF/RFPOD(Pressure-on-demand)系统被引入,它具有自动定位和实时响应胎压监测的能力,极大地提高了系统的可靠性和安全性。 另一方面,集成RKE(Remote Keyless Entry)/TPMS功能的混合模块也在不断进步,这有助于减少成本和重量,同时保持系统的高效运行。Atmel公司的RF集成电路产品,如ATA5745和ATA5746,是这类集成解决方案的一部分,它们能够在极短的时间内处理不同类型的调制(如ASK/FSK)和数据速率,使得接收器模块可以快速适应RKE和TPMS信号的切换。 Atmel的接收器IC在汽车行业中广泛应用,尤其是在欧洲市场,许多车辆的钥匙、传感器或接收单元都包含了Atmel的组件。为了适应统一接收器硬件的趋势,Atmel开发了高度集成的接收器,减少了对独立硬件的需求,从而降低了整体系统成本。 RF集成电路在TMPS系统中的应用推动了汽车安全技术的进步,电池供电和集成化设计的解决方案进一步提升了系统的性能和用户便利性。Atmel等公司在其中发挥了关键作用,通过提供高效的RF芯片,促进了这一领域的发展。

% 定义4个隐含层 W1 = rand(size(Ttrain2)); BI1 = rand(size(Ttrain2)); W2 = rand(size(Ttrain2)); BI2 = rand(size(Ttrain2)); W3 = rand(size(Ttrain2)); BI3 = rand(size(Ttrain2)); W4 = rand(size(Ttrain2)); BI4 = rand(size(Ttrain2)); % 输出层 WO = rand(size(Ttrain2)); BO = rand(size(Ttrain2)); % 学习率 Lr = 0.005; % 迭代次数 Iter = 2000; for it = 1:Iter it; % 训练 tmps1 = relu(Ptrain2.*WI + BI); residual1 = Ttrain2 - tmps1; % 第一层残差 tmps2 = relu(tmps1.*W1 + BI1); residual2 = Ttrain2 - tmps2; % 第二层残差 tmps3 = relu(tmps2.*W2 + BI2); residual3 = Ttrain2 - tmps3; % 第三层残差 tmps4 = relu(tmps3.*W3 + BI3); residual4 = Ttrain2 - tmps4; % 第四层残差 tmps5 = relu(tmps4.*W4 + BI4); residual5 = Ttrain2 - tmps5; % 第五层残差 tmps6 = relu(tmps5.*WO+BO); residual6 = Ttrain2 - tmps6; % 输出层残差 % 更新网络参数 W1 = W1 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps1 + Lr * relu_derivative(residual1) .* tmps1; BI1 = BI1 + Lr * relu_derivative(residual2) + Lr * relu_derivative(residual1); W2 = W2 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps2 + Lr * relu_derivative(residual2) .* tmps2; BI2 = BI2 + Lr * relu_derivative(residual3) + Lr * relu_derivative(residual2); W3 = W3 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps3 + Lr * relu_derivative(residual3) .* tmps3; BI3 = BI3 + Lr * relu_derivative(residual4) + Lr * relu_derivative(residual3); W4 = W4 + Lr * relu_derivative(residual5) .* tmps4 + Lr * relu_derivative(residual4) .* tmps4; BI4 = BI4 + Lr * relu_derivative(residual5) + Lr * relu_derivative(residual4); % 输出层 WO = WO + Lr * residual6 .* tmps5; BO = BO + Lr * residual6; errors(it) = mean2(abs(residual6)); end

2023-07-12 上传