您的位置 首页 电子技术

广和通推出基于展锐平台的极小尺寸5G模组

2022年2月,广和通正式发布基于展锐平台的高性能极小尺寸5G Sub6 GHz模组FG652-CN,并已超前进入工程送样阶段。\” />

<meta http-equiv=X-UA-Compatible content=\"IE=edge,chrome=1

2022年2月,广和通正式发布基于展锐平台的高性能极小尺寸5G Sub6 GHz模组FG652-CN,并已超前进入工程送样阶段。

广和通FG652-CN模组支持3GPP Release 15特性,极致尺寸能够大大节省终端设备的空间,便于客户灵活开发。FG652-CN采用30*40*2.6mm的LGA封装方式,同时采用2T4R 4天线设计(相较于1T2R双天线,2T4R 4天线设计在上行下载速率方面更具优势),是基于展锐5G商用平台的4天线最小尺寸5G模组。

在众多5G模组中,FG652-CN是面向中国5G行业发布的国产化通信模组,支持5G独立组网(SA)和非独立组网(NSA)两种网络架构,可在国内所有运营商的5G主流频段中平稳运行,同时也可在LTE和WCDMA中进行语音和数据通信

FG652-CN内置丰富的网络协议,集成丰富工业标准接口(包含UARTUSB3.0/USB2.0,GPIO,I2C,PCIeGen2,SDIO,SPI,I2S,PCM,USIM),支持多种驱动和软件功能(如Linux/Android/Windows操作系统),极大地拓展了其在5G行业的应用范围。

得益于其卓越性能和灵活小巧的体型,FG652-CN可广泛应用于智能电网、工业网关、Dongle、Mifi等对空间和重量要求高的终端设备。目前,基于展锐5G芯片平台的广和通模组已在电力、工业互联网、安防、车载、智慧零售等多个5G重点行业均有成功项目验证,实网下测试速率也达到业界领先水平,同时已完成wifi6模组的适配,功能和性能测试结果表现优异。为助推5G规模商用,广和通还可为客户提供终端参考设计和应用开发支持,帮助5G终端设备快速落地。

广和通IoT产品线总经理朱思桦表示:“我们很高兴广和通FG652-CN已实现工程送样,同时也是基于展锐商用平台的小尺寸5G模组。FG652-CN可在国内所有运营商的主流频段中平稳运行,这将推动国内5G在丰富垂直行业领域的应用。后续,广和通将为更多的终端客户提供更完善的5G无线通信解决方案,携手物联网合作伙伴带来卓越的5G体验。”

紫光展锐广域物联网副总裁樊陈表示:“展锐作为全球公开市场4家拥有5G芯片的企业之一,掌握5G底层核心技术,致力于支撑工业体系和社会的智能化。展锐很高兴能与广和通进行合作,并携手打造极小尺寸的5G模组。未来我们将与广和通持续合作,为5G行业带来更多高性能的无线通信解决方案,推动加速5G AIoT行业发展。”

审核编辑:汤梓红

<!–

免责声明:文章内容不代表本站立场,本站不对其内容的真实性、完整性、准确性给予任何担保、暗示和承诺,仅供读者参考,文章版权归原作者所有。如本文内容影响到您的合法权益(内容、图片等),请及时联系本站,我们会及时删除处理。

作者: admin

为您推荐

智慧路灯照明系统的应用为智慧城市的发展建设添砖加瓦

智慧路灯照明系统的应用为智慧城市的发展建设添砖加瓦

智慧路灯照明系统的应用为智慧城市的发展建设添砖加瓦-夜间的路灯不仅照亮了黑暗的街道,而且照亮了回家的道路。从街上望去,闪烁的路灯发出暖光,指引着我们家的方向。城市里的路灯就像“守护者”,给长途旅行回来的游客带来了极大的安全感。 当今,路灯智能控制时代的到来,极大地促进了传统路灯的人工机械化运行。虽然对此感到兴奋,但我们不禁要问:随着路灯智能控制的早期到来,除了改善路灯的运行模式,还能带来什么? 为城市交通提供安全保障 城市公共照明系统中的智能路灯在每个路

晶振在五种不同行业中的应用说明

晶振在五种不同行业中的应用说明-晶振在五种不同行业的应用-由TST嘉硕代理KOYU光与电子

几种不同的物联网控制APP模式

本文就简单介绍当前几种物联网控制APP模式,让大家了解几种不同的技术路线。\” />

<meta http-equiv=X-UA-Compatible content=\"IE=edge,chrome=1

苹果稳坐全球可穿戴设备数量首位,占据日本市场超7成份额

苹果稳坐全球可穿戴设备数量首位,占据日本市场超7成份额

苹果公司占据2021年日本第四季度可穿戴设备71.5%份额,占据全球可穿戴设备市场34.9%份额。\” />

<meta http-equiv=X-UA-Compatible content=\"IE=edge,chrome=1

如何用GPUDirect存储器如何缓解CPU I / O瓶颈

除了使用 GPUs 而不是 CPU 加快计算的好处外,一旦整个数据处理管道转移到 GPU 执行,直接存储就起到了一个力倍增器的作用。这一点变得尤为重要,因为数据集大小不再适合系统内存,而且 GPUs 的数据 I / O 增长成为处理时间的瓶颈。当人工智能和数据科学继续重新定义可能的艺术时,启用直接路径可以减少甚至完全缓解这个瓶颈。\” />

<meta http-equiv=X-UA-Compatible content=\"IE=edge,chrome=1

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

返回顶部