მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების განვითარებით, ნივთების ინტერნეტი (iot) გახდა ყველაზე მეტად შეშფოთებული ახალი ტექნოლოგია ამჟამად. ის ყვავის, რაც საშუალებას აძლევს მსოფლიოში ყველაფერს უფრო მჭიდროდ დაუკავშირდეს და უფრო ადვილად დაუკავშირდეს. იოტის ელემენტები ყველგანაა. ნივთების ინტერნეტი დიდი ხანია განიხილება "მომდევნო ინდუსტრიულ რევოლუციად", რადგან ის მზად არის შეცვალოს ადამიანების ცხოვრების, მუშაობის, თამაშის და მოგზაურობის გზა.

აქედან ჩვენ ვხედავთ, რომ ნივთების ინტერნეტის რევოლუცია მშვიდად დაიწყო. ბევრი რამ, რაც კონცეფციაში იყო და მხოლოდ სამეცნიერო ფანტასტიკურ ფილმებში ჩნდებოდა, რეალურ ცხოვრებაში ჩნდება და იქნებ ახლა იგრძნოთ ეს.

თქვენ შეგიძლიათ დისტანციურად მართოთ თქვენი სახლის განათება და კონდიციონერი თქვენი ტელეფონიდან ოფისში, ასევე შეგიძლიათ ნახოთ თქვენი სახლი უსაფრთხოების კამერების მეშვეობით.
ათასობით მილის დაშორებით. და ნივთების ინტერნეტის პოტენციალი ბევრად სცილდება ამას. მომავალი ადამიანის ჭკვიანი ქალაქის კონცეფცია აერთიანებს ნახევარგამტარებს, ჯანმრთელობის მენეჯმენტს, ქსელს, პროგრამულ უზრუნველყოფას, ღრუბლოვან გამოთვლებს და დიდი მონაცემთა ტექნოლოგიებს, რათა შეიქმნას უფრო ჭკვიანი li გარემო. ასეთი ჭკვიანი ქალაქის აშენება შეუძლებელია პოზიციონირების ტექნოლოგიის გარეშე, რაც არის ნივთების ინტერნეტის მნიშვნელოვანი რგოლი. ამჟამად, შიდა პოზიციონირება, გარე პოზიციონირება და სხვა პოზიციონირების ტექნოლოგიები სასტიკ კონკურენციაშია.

ამჟამად, GPS და საბაზო სადგურის პოზიციონირების ტექნოლოგია ძირითადად აკმაყოფილებს მომხმარებლების საჭიროებებს მდებარეობის სერვისებისთვის გარე სცენარებში. თუმცა, ადამიანის ცხოვრების 80% ატარებს შენობაში და ზოგიერთი ძლიერად დაჩრდილული ადგილი, როგორიცაა გვირაბები, დაბალი ხიდები, მაღალმთიანი ქუჩები და ხშირი მცენარეულობა, ძნელად მისაღწევია სატელიტური პოზიციონირების ტექნოლოგიით.

ამ სცენარების დადგენისთვის, მკვლევარმა ჯგუფმა წამოაყენა ახალი ტიპის რეალურ დროში მანქანის სქემა, რომელიც დაფუძნებულია UHF RFID-ზე, შემოთავაზებული იყო მრავალჯერადი სიხშირის სიგნალის ფაზური განსხვავების პოზიციონირების მეთოდის საფუძველზე, აგვარებს ფაზის გაურკვევლობის პრობლემას, რომელიც გამოწვეულია ერთი სიხშირის სიგნალით. განთავსება, პირველად შემოთავაზებული საფუძველზე
მაქსიმალური ალბათობის ლოკალიზაციის ალგორითმზე ჩინური ნარჩენების თეორემის შესაფასებლად, ლევენბერგ-მარკვარდტის (LM) ალგორითმი გამოიყენება სამიზნე პოზიციის კოორდინატების ოპტიმიზაციისთვის. ექსპერიმენტული შედეგები აჩვენებს, რომ შემოთავაზებულ სქემას შეუძლია აკონტროლოს მანქანის პოზიცია 27 სმ-ზე ნაკლები შეცდომით 90% ალბათობით.

ამბობენ, რომ ავტომობილის პოზიციონირების სისტემა შედგება UHF-RFID ტეგისგან, რომელიც განთავსებულია გზის პირას, RFID წამკითხველი ანტენით, რომელიც დამონტაჟებულია მანქანის თავზე.
და ბორტ კომპიუტერი. როდესაც მანქანა მოძრაობს ასეთ გზაზე, RFID მკითხველს შეუძლია რეალურ დროში მიიღოს უკანა მიმოფანტული სიგნალის ფაზა მრავალი ტეგიდან, ისევე როგორც თითოეულ ტეგში შენახული მდებარეობის ინფორმაცია. ვინაიდან მკითხველი ასხივებს მრავალ სიხშირის სიგნალებს, RFID მკითხველს შეუძლია მიიღოს მრავალი ფაზა, რომელიც შეესაბამება თითოეული ტეგის სხვადასხვა სიხშირეს. ეს ფაზა და პოზიციის ინფორმაცია გამოყენებული იქნება ბორტ კომპიუტერის მიერ ანტენიდან თითოეულ RFID ტეგამდე მანძილის გამოსათვლელად და შემდეგ მანქანის კოორდინატების დასადგენად.