Tobulėjant mokslui ir technologijoms, daiktų internetas (iot) šiuo metu tapo labiausiai susirūpinusia nauja technologija. Ji klesti, leidžianti viską pasaulyje glaudžiau susieti ir lengviau bendrauti. Iot elementų yra visur. Daiktų internetas ilgą laiką buvo laikomas „kita pramonės revoliucija“, nes jis yra pasirengęs pakeisti žmonių gyvenimo, darbo, žaidimo ir kelionių būdus.

Iš to matome, kad daiktų interneto revoliucija tyliai prasidėjo. Daugelis dalykų, kurie buvo koncepcijoje ir pasirodė tik mokslinės fantastikos filmuose, iškyla realiame gyvenime, ir galbūt dabar galite tai pajusti.

Galite nuotoliniu būdu valdyti savo namų apšvietimą ir oro kondicionierių iš telefono biure, o savo namus galite matyti per apsaugos kameras iš
už tūkstančių mylių. Ir daiktų interneto potencialas yra daug didesnis nei tai. Ateities žmogaus išmaniojo miesto koncepcija apjungia puslaidininkius, sveikatos valdymą, tinklą, programinę įrangą, debesų kompiuterijos ir didelių duomenų technologijas, kad būtų sukurta išmanesnė li aplinka. Tokio išmaniojo miesto kūrimas neapsieina be padėties nustatymo technologijos, kuri yra svarbi daiktų interneto grandis. Šiuo metu pozicionavimo patalpose, lauko pozicionavimo ir kitos pozicionavimo technologijos konkuruoja aršiai.

Šiuo metu GPS ir bazinių stočių padėties nustatymo technologija iš esmės tenkina naudotojų poreikius, susijusius su vietos nustatymo paslaugomis lauko sąlygomis. Tačiau 80 % žmogaus gyvenimo praleidžiama uždarose patalpose, o kai kurias labai tamsesnes vietas, tokias kaip tuneliai, žemi tiltai, aukštaūgės gatvės ir tanki augmenija, sunku pasiekti naudojant palydovinės padėties nustatymo technologiją.

Siekdama nustatyti šiuos scenarijus, mokslininkų grupė pateikė naujo tipo realaus laiko transporto priemonės schemą, pagrįstą UHF RFID, buvo pasiūlyta remiantis kelių dažnių signalų fazių skirtumo pozicionavimo metodu, išsprendžianti fazių dviprasmiškumo problemą, kurią sukelia vieno dažnio signalas. rasti, pirmasis pasiūlytas remiantis
Taikant didžiausios tikimybės lokalizavimo algoritmą kinų liekanos teoremai įvertinti, tikslinės padėties koordinatėms optimizuoti naudojamas Levenbergo-Marquardto (LM) algoritmas. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad siūloma schema gali atsekti transporto priemonės padėtį su mažesne nei 27 cm paklaida 90% tikimybe.

Teigiama, kad transporto priemonės padėties nustatymo sistema susideda iš UHF-RFID žymos, esančios kelkraštyje, RFID skaitytuvo su antena, sumontuota transporto priemonės viršuje,
ir borto kompiuterį. Kai transporto priemonė važiuoja tokiu keliu, RFID skaitytuvas gali gauti atgalinio signalo fazę iš kelių žymenų realiuoju laiku, taip pat kiekvienoje žymoje saugomą vietos informaciją. Kadangi skaitytuvas skleidžia kelių dažnių signalus, RFID skaitytuvas gali gauti kelias fazes, atitinkančias skirtingus kiekvienos žymos dažnius. Šią fazės ir padėties informaciją borto kompiuteris naudos apskaičiuodamas atstumą nuo antenos iki kiekvienos RFID žymos ir tada nustatys transporto priemonės koordinates.