С развитием науки и техники Интернет вещей (iot) стал в настоящее время наиболее актуальной новой технологией. Он процветает, позволяя всему миру быть более тесно связанным и легче общаться. Элементы Интернета повсюду. Интернет вещей уже давно считается «следующей промышленной революцией», поскольку он способен изменить то, как люди живут, работают, играют и путешествуют.

Из этого мы видим, что революция Интернета вещей незаметно началась. Многие вещи, которые были в концепции и появлялись только в фантастических фильмах, проявляются в реальной жизни, и, возможно, вы можете это почувствовать сейчас.

Вы можете удаленно управлять освещением и кондиционированием вашего дома со своего телефона в офисе, а также видеть свой дом через камеры видеонаблюдения из
за тысячи миль отсюда. И потенциал Интернета вещей выходит далеко за рамки этого. Концепция будущего «умного города» объединяет полупроводники, управление здравоохранением, сети, программное обеспечение, облачные вычисления и технологии больших данных для создания более «умной» среды. Построение такого умного города не может обойтись без позиционирования технологий, которые являются важным звеном Интернета вещей. В настоящее время позиционирование в помещении, позиционирование на открытом воздухе и другие технологии позиционирования находятся в жесткой конкуренции.

В настоящее время технологии GPS и позиционирования базовых станций в основном удовлетворяют потребности пользователей в услугах определения местоположения на открытом воздухе. Однако 80% жизни человек проводит в помещении, а некоторые сильно затененные участки, такие как туннели, низкие мосты, высотные улицы и густая растительность, трудно достичь с помощью технологии спутникового позиционирования.

Для обнаружения этих сценариев исследовательская группа предложила схему нового типа транспортного средства в реальном времени на основе UHF RFID, которая была предложена на основе метода позиционирования разности фаз многочастотного сигнала, решающая проблему неопределенности фазы, вызванную одночастотным сигналом. найти, первое предложенное на основе
В алгоритме локализации максимального правдоподобия для оценки китайской теоремы об остатках алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) используется для оптимизации координат целевой позиции. Результаты экспериментов показывают, что предложенная схема позволяет отслеживать положение автомобиля с погрешностью менее 27 см с вероятностью 90%.

Сообщается, что система позиционирования транспортного средства состоит из метки UHF-RFID, размещенной на обочине дороги, считывателя RFID с антенной, установленной на верхней части транспортного средства.
и бортовой компьютер. Когда транспортное средство движется по такой дороге, считыватель RFID может получать фазу обратного сигнала от нескольких меток в реальном времени, а также информацию о местоположении, хранящуюся в каждой метке. Поскольку считыватель излучает многочастотные сигналы, считыватель RFID может получать несколько фаз, соответствующих разным частотам каждой метки. Эта информация о фазе и положении будет использоваться бортовым компьютером для расчета расстояния от антенны до каждой RFID-метки, а затем для определения координат транспортного средства.