సైన్స్ అండ్ టెక్నాలజీ అభివృద్ధితో, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (iot) ప్రస్తుతం అత్యంత ఆందోళనకరమైన కొత్త సాంకేతికతగా మారింది. ఇది విజృంభిస్తోంది, ప్రపంచంలోని ప్రతిదీ మరింత సన్నిహితంగా కనెక్ట్ అవ్వడానికి మరియు మరింత సులభంగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. Iot యొక్క మూలకాలు ప్రతిచోటా ఉన్నాయి. ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ చాలా కాలంగా "తదుపరి పారిశ్రామిక విప్లవం"గా పరిగణించబడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది ప్రజలు జీవించే, పని చేసే, ఆట మరియు ప్రయాణ విధానాన్ని మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉంది.

దీని నుండి, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ యొక్క విప్లవం నిశ్శబ్దంగా ప్రారంభమైందని మనం చూడవచ్చు. కాన్సెప్ట్‌లో ఉండి సైన్స్ ఫిక్షన్ సినిమాల్లో మాత్రమే కనిపించిన అనేక విషయాలు నిజ జీవితంలో వెలుగు చూస్తున్నాయి, బహుశా మీరు ఇప్పుడు అనుభూతి చెందవచ్చు.

మీరు కార్యాలయంలోని మీ ఫోన్ నుండి మీ ఇంటి లైట్లు మరియు ఎయిర్ కండిషనింగ్‌ను రిమోట్‌గా నియంత్రించవచ్చు మరియు మీరు సెక్యూరిటీ కెమెరాల ద్వారా మీ ఇంటిని చూడవచ్చు
వేల మైళ్ల దూరంలో. మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ యొక్క సంభావ్యత అంతకు మించి ఉంటుంది. భవిష్యత్ మానవ స్మార్ట్ సిటీ కాన్సెప్ట్ సెమీకండక్టర్, హెల్త్ మేనేజ్‌మెంట్, నెట్‌వర్క్, సాఫ్ట్‌వేర్, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు బిగ్ డేటా టెక్నాలజీలను సమీకృతం చేయడం ద్వారా మెరుగైన వాతావరణాన్ని సృష్టిస్తుంది. అటువంటి స్మార్ట్ సిటీని నిర్మించడం అనేది పొజిషనింగ్ టెక్నాలజీ లేకుండా చేయలేము, ఇది ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ యొక్క ముఖ్యమైన లింక్. ప్రస్తుతం, ఇండోర్ పొజిషనింగ్, అవుట్‌డోర్ పొజిషనింగ్ మరియు ఇతర పొజిషనింగ్ టెక్నాలజీలు తీవ్రమైన పోటీలో ఉన్నాయి.

ప్రస్తుతం, GPS మరియు బేస్ స్టేషన్ పొజిషనింగ్ టెక్నాలజీ ప్రాథమికంగా అవుట్‌డోర్ దృశ్యాలలో స్థాన సేవల కోసం వినియోగదారుల అవసరాలను తీరుస్తుంది. అయితే, ఒక వ్యక్తి జీవితంలో 80% ఇంటి లోపలే గడుపుతారు, మరియు సొరంగాలు, తక్కువ వంతెనలు, ఎత్తైన వీధులు మరియు దట్టమైన వృక్షసంపద వంటి కొన్ని భారీ నీడ ఉన్న ప్రాంతాలను శాటిలైట్ పొజిషనింగ్ టెక్నాలజీతో సాధించడం కష్టం.

ఈ దృశ్యాలను గుర్తించడం కోసం, UHF RFID ఆధారంగా ఒక కొత్త రకం నిజ-సమయ వాహనం యొక్క పథకాన్ని ఒక పరిశోధనా బృందం ముందుకు తెచ్చింది, బహుళ ఫ్రీక్వెన్సీ సిగ్నల్ ఫేజ్ డిఫరెన్స్ పొజిషనింగ్ పద్ధతి ఆధారంగా ప్రతిపాదించబడింది, సింగిల్ ఫ్రీక్వెన్సీ సిగ్నల్ వల్ల ఏర్పడే దశ అస్పష్టత సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. గుర్తించండి, మొదట ప్రతిపాదిత ఆధారంగా
చైనీస్ శేష సిద్ధాంతాన్ని అంచనా వేయడానికి గరిష్ట సంభావ్యత స్థానికీకరణ అల్గారిథమ్‌పై, లక్ష్య స్థానం యొక్క కోఆర్డినేట్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి లెవెన్‌బర్గ్-మార్క్వార్డ్ (LM) అల్గోరిథం ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రతిపాదిత పథకం 90% సంభావ్యతలో 27 సెం.మీ కంటే తక్కువ లోపంతో వాహనం స్థానాన్ని ట్రాక్ చేయగలదని ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి.

వెహికల్ పొజిషనింగ్ సిస్టమ్ రోడ్డు పక్కన ఉంచబడిన UHF-RFID ట్యాగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది, వాహనం పైభాగంలో యాంటెన్నాతో కూడిన RFID రీడర్ ఉంటుంది,
మరియు ఆన్-బోర్డ్ కంప్యూటర్. వాహనం అటువంటి రహదారిపై ప్రయాణిస్తున్నప్పుడు, RFID రీడర్ రియల్ టైమ్‌లో బహుళ ట్యాగ్‌ల నుండి బ్యాక్‌స్కాటర్డ్ సిగ్నల్ యొక్క దశను అలాగే ప్రతి ట్యాగ్‌లో నిల్వ చేయబడిన స్థాన సమాచారాన్ని పొందవచ్చు. రీడర్ బహుళ-పౌనఃపున్య సంకేతాలను విడుదల చేస్తుంది కాబట్టి, RFID రీడర్ ప్రతి ట్యాగ్ యొక్క విభిన్న పౌనఃపున్యాలకు అనుగుణంగా బహుళ దశలను పొందవచ్చు. ఈ దశ మరియు స్థాన సమాచారం యాంటెన్నా నుండి ప్రతి RFID ట్యాగ్‌కు దూరాన్ని లెక్కించడానికి మరియు వాహనం యొక్క కోఆర్డినేట్‌లను నిర్ణయించడానికి ఆన్-బోర్డ్ కంప్యూటర్ ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది.