विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) वर्तमान में सबसे अधिक चिंतित नई तकनीक बन गई है। यह फलफूल रहा है, जिससे दुनिया में हर चीज़ अधिक निकटता से जुड़ी हुई है और अधिक आसानी से संचार कर रही है। आईओटी के तत्व हर जगह हैं। इंटरनेट ऑफ थिंग्स को लंबे समय से "अगली औद्योगिक क्रांति" माना जाता है क्योंकि यह लोगों के रहने, काम करने, खेलने और यात्रा करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार है।

इससे हम देख सकते हैं कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स की क्रांति चुपचाप शुरू हो गई है। कई चीज़ें जो अवधारणा में थीं और केवल विज्ञान कथा फिल्मों में दिखाई देती थीं, वास्तविक जीवन में उभर रही हैं, और शायद अब आप इसे महसूस कर सकते हैं।

आप कार्यालय में अपने फोन से अपने घर की रोशनी और एयर कंडीशनिंग को दूर से नियंत्रित कर सकते हैं, और आप अपने घर को सुरक्षा कैमरों के माध्यम से देख सकते हैं
हजारों मील दूर. और इंटरनेट ऑफ थिंग्स की क्षमता उससे कहीं आगे तक जाती है। भविष्य की मानव स्मार्ट सिटी अवधारणा एक स्मार्ट वातावरण बनाने के लिए सेमीकंडक्टर, स्वास्थ्य प्रबंधन, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर, क्लाउड कंप्यूटिंग और बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करती है। ऐसी स्मार्ट सिटी का निर्माण पोजिशनिंग टेक्नोलॉजी के बिना नहीं हो सकता, जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स की एक महत्वपूर्ण कड़ी है। वर्तमान में, इनडोर पोजिशनिंग, आउटडोर पोजिशनिंग और अन्य पोजिशनिंग प्रौद्योगिकियां भयंकर प्रतिस्पर्धा में हैं।

वर्तमान में, जीपीएस और बेस स्टेशन पोजिशनिंग तकनीक मूल रूप से बाहरी परिदृश्यों में स्थान सेवाओं के लिए उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करती है। हालाँकि, किसी व्यक्ति का 80% जीवन घर के अंदर व्यतीत होता है, और कुछ भारी छाया वाले क्षेत्र, जैसे सुरंगें, निचले पुल, ऊंची सड़कें और घनी वनस्पति, उपग्रह पोजिशनिंग तकनीक से हासिल करना मुश्किल है।

इन परिदृश्यों का पता लगाने के लिए, एक शोध दल ने यूएचएफ आरएफआईडी पर आधारित एक नए प्रकार के वास्तविक समय वाहन की एक योजना सामने रखी, जिसे एकाधिक आवृत्ति सिग्नल चरण अंतर पोजिशनिंग विधि के आधार पर प्रस्तावित किया गया था, जो एकल आवृत्ति सिग्नल के कारण होने वाली चरण अस्पष्टता की समस्या को हल करता है। पता लगाएं, पहले प्रस्तावित आधारित
चीनी शेषफल प्रमेय का अनुमान लगाने के लिए अधिकतम संभावना स्थानीयकरण एल्गोरिदम पर, लक्ष्य स्थिति के निर्देशांक को अनुकूलित करने के लिए लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड (एलएम) एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित योजना 90% संभावना में 27 सेमी से कम की त्रुटि के साथ वाहन की स्थिति को ट्रैक कर सकती है।

कहा जाता है कि वाहन पोजिशनिंग सिस्टम में सड़क के किनारे रखा गया एक यूएचएफ-आरएफआईडी टैग, वाहन के शीर्ष पर लगे एंटीना के साथ एक आरएफआईडी रीडर शामिल होता है।
और एक ऑन-बोर्ड कंप्यूटर। जब वाहन ऐसी सड़क पर यात्रा कर रहा होता है, तो आरएफआईडी रीडर वास्तविक समय में कई टैग से बैकस्कैटर सिग्नल के चरण के साथ-साथ प्रत्येक टैग में संग्रहीत स्थान की जानकारी प्राप्त कर सकता है। चूंकि रीडर बहु-आवृत्ति सिग्नल उत्सर्जित करता है, आरएफआईडी रीडर प्रत्येक टैग की विभिन्न आवृत्तियों के अनुरूप कई चरण प्राप्त कर सकता है। इस चरण और स्थिति की जानकारी का उपयोग ऑन-बोर्ड कंप्यूटर द्वारा एंटीना से प्रत्येक आरएफआईडी टैग की दूरी की गणना करने और फिर वाहन के निर्देशांक निर्धारित करने के लिए किया जाएगा।