產品功能
902-928Mhz FCC，866-868Mhz CE，其它頻段可選
外支持標準RS-232、以太網通信接口
E710 RFID晶片，讀卡速度快且准
兼容18000-6B/6C
密集環境下支持多讀寫器同時工作
產品應用
倉儲物流管理、供應鏈管理
人員管理
畜牧業管理
圖書檔案管理
服裝零售
產品特性
| 特性 |
描述
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射頻晶片採用Impinj E710 |
射頻通道基於Impinj性能優异的專用UHF RFID晶片 |
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高性能多標籤識別算法 |
獨一無二的I-Search多標籤識別算法，提供業內最高識別效率 |
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為讀取少量標籤優化的算法 |
專為讀取少量標籤的應用而設計的算法；超高的標籤反應速度 |
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雙CPU架構設計 |
主CPU負責輪詢標籤，副CPU負責數據管理。輪詢標籤和發送數據並行，互不占對方的時間，極大地提高了整體性能；副CPU負責產生真正的隨機數並監控系統的運行狀態。 |
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快速四天線輪詢功能 |
高速輪詢四天線，天哥天線最短輪詢時間為約25ms；可單獨配置各個天線的輪詢時間 |
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兩種標籤盤存模式 |
緩存模式和實時模式。 緩存模式讀到標籤后先放入緩存并過濾重複數據，數據無冗餘； 實時模式讀到標籤后立即上傳，用戶可第一時間得到標籤數據 |
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硬件死機監測 |
硬件監測CPU運行狀態 24小時×365天常年運行不死機 |
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射頻放大器狀態監測 |
監測射頻功率放大器的工作狀態 確保功放不出現飽和狀態，保證功放長久穩定工作 |
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實現18000-6B/C全協議功能 |
可快速在18000-6B/C雙協議間切換，實現同時讀取雙協議標籤
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| 18000-6B大數據一次性讀寫 |
一次性讀216字節時間＜500ms； 一次性寫216字節時間＜3.5； 任意數據長度一次性讀寫 |
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天線連接狀態監測 |
判斷天線連接狀態； 可保護接收機； 可通過命令關閉 |
| 哆點板載溫度傳感器 | 多點監測，精確監控系統的運行溫度 |
| 雙備份輸出功率校正 |
保證射頻輸出功率精確可控； 兩個互相備份的功率校驗模塊，除非同時損壞，系統均可正常運行 |
| 傑出的散熱設計 |
大面積的散熱片接觸面； 熱耦合界面採用高熱導率的固體材料，高溫下不揮發 |
電氣參數
| 電氣參數表 | |
| 尺寸 |
240(L)*180(W)*28(H)mm |
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重量 |
1.2kg |
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機身材料 |
Die-cast aluminum |
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輸入電壓 |
DC 12V ~ 18V |
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待機狀態電流 |
<80mA |
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睡眠狀態電流 |
<100uA |
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最大工作電流 |
700mA +/-5% @ DC 12V Input |
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工作溫度 |
- 20 °C ~ + 85 °C |
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儲存溫度 |
- 20 °C ~ + 85 °C |
| 環境濕度 |
5%RH - 95%RH (non -condensing)
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| 空中接口協議 | EPC global UHF Class 1 Gen 2 / ISO 18000-6C / ISO 18000-6B |
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工作頻譜範圍 |
902MHz – 928MHz，865MHz – 868MHz， other is optional |
| 工作區域支持 |
US, Canada and other regions following U.S. FCC Europe and other regions following ETSI EN 302 208 Mainland China, Taiwan, Korea, Malaysia |
| 輸出功率 |
0 – 33dBm |
| 輸出射頻連接器 | TNC/RP-TNC |
| 輸出功率精度 | +/- 1dB |
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輸出功率平坦度 |
+/- 0.2dB
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| 接收靈敏度 |
< -85 dBm
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| 盤存標籤峰值速度 | >700張/秒 |
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標籤緩存區 |
1000張標籤 @ 96 bit EPC |
| 標籤RSSI | 支持 |
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天線連接保護 |
支持 |
| 環境溫度監測 |
支持
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| 工作模式 |
單機/密集型
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| 通訊接口 |
RS-232或TCP/IP
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| GPIO |
2路輸入光耦合，2路輸出光耦合
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| 最高通訊波特率 |
115200 bps（默認和推薦），38400bps
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| 散熱方式 |
空氣冷卻
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說明
（1）上圖是實測的性能對比圖（以Impinj動態Q防衝突算法作為比較的標準）。
（2）上圖體現的是首輪盤存的性能對比。
（3）在同一硬件平臺上更換不同的算法進行的測試。
| 算法名稱 |
算法說明 |
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標準固定的Q防衝突算法 |
•18000-6C協議的標準算法 •標籤數量多的時候效能顯著下降 •標籤數量少的時候效率不高 |
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Impinj動態Q防衝突算法 |
•美國IMPINJ公司的算法 •標籤數量多或者少的時候都有良好的效率 •為了相容的需要犧牲了一部分效能 |
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I–Search動態Q防衝突算法 V1.0 |
•基於美國IMPINJ公司的動態Q算法 •經過優化後效能略有提高 •固件版本6.6及以下均採用此算法 |
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I–Search動態Q防衝突算法 V2.0 |
•基於美國IMPINJ公司的動態Q算法 •全新的資料模型，效能得到大幅提升 •固件版本6.7及以上均採用此算法 •可明顯感受到與傳統算灋的差异 •標籤數量多的時候效能差异更明顯 |
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