A tudomány és a technológia fejlődésével a tárgyak internete (iot) jelenleg a leginkább érintett új technológiává vált. Virágzik, lehetővé téve, hogy a világon minden szorosabban összekapcsolódjon, és könnyebben kommunikáljon. Az iot elemei mindenhol ott vannak. A tárgyak internetét régóta a „következő ipari forradalomnak” tartják, mivel készen áll arra, hogy átalakítsa az emberek élet-, munka-, játék- és utazási módját.

Ebből láthatjuk, hogy a dolgok internetének forradalma csendben elkezdődött. Sok olyan dolog, ami a koncepcióban szerepelt, és csak a tudományos-fantasztikus filmekben jelent meg, a valóságban is felbukkan, és talán most is érezhető.

Az irodában lévő telefonjáról távolról vezérelheti otthona világítását és légkondicionálását, a biztonsági kamerákon keresztül pedig láthatja otthonát
több ezer mérföldre. A dolgok internetében rejlő lehetőségek pedig messze túlmutatnak ezen. A jövőbeli emberi intelligens város koncepció integrálja a félvezetőket, az egészségügyi menedzsmentet, a hálózatot, a szoftvert, a számítási felhőt és a big data technológiákat, hogy intelligensebb li környezetet hozzon létre. Egy ilyen intelligens város felépítése nem nélkülözheti a helymeghatározó technológiát, amely a dolgok internetének fontos láncszeme. Jelenleg a beltéri helymeghatározás, a kültéri helymeghatározás és más helymeghatározási technológiák kiélezett versenyben vannak.

Jelenleg a GPS és a bázisállomás helymeghatározó technológia alapvetően kielégíti a felhasználók kültéri helymeghatározó szolgáltatások iránti igényeit. Azonban az ember életének 80%-át zárt térben tölti, és néhány erősen árnyékolt terület, mint például alagutak, alacsony hidak, magas utcák és sűrű növényzet, nehezen elérhető a műholdas helymeghatározó technológiával.

Ezen forgatókönyvek felderítésére egy kutatócsoport egy új típusú valós idejű jármű sémáját terjesztette elő UHF RFID alapú, többfrekvenciás jel fáziskülönbség pozicionálási módszere alapján, amely megoldja az egyfrekvenciás jel okozta fázis kétértelműség problémáját. locate, első javasolt alapján
Maximum likelihood lokalizációs algoritmuson a kínai maradéktétel becslésére Levenberg-Marquardt (LM) algoritmust használunk a célpozíció koordinátáinak optimalizálására. A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a javasolt séma 90%-os valószínűséggel képes követni a jármű helyzetét 27 cm-nél kisebb hibával.

A jármű helymeghatározó rendszere állítólag az út szélén elhelyezett UHF-RFID címkéből, valamint a jármű tetejére szerelt antennával ellátott RFID olvasóból áll,
és egy fedélzeti számítógép. Amikor a jármű egy ilyen úton halad, az RFID-olvasó valós időben képes lekérni a visszaszórt jel fázisát több címkétől, valamint az egyes címkékben tárolt helyinformációkat. Mivel az olvasó többfrekvenciás jeleket bocsát ki, az RFID-olvasó több fázist kaphat az egyes címkék különböző frekvenciáinak megfelelően. Ezt a fázis- és helyzetinformációt használja a fedélzeti számítógép az antenna és az egyes RFID-címkék közötti távolság kiszámításához, majd meghatározza a jármű koordinátáit.