З розвитком науки і технологій Інтернет речей (iot) став найбільш стурбованою новою технологією на даний момент. Він процвітає, дозволяючи всьому світу бути тісніше пов’язаним і спілкуватися легше. Елементи йотування всюди. Інтернет речей давно вважався «наступною промисловою революцією», оскільки він готовий змінити те, як люди живуть, працюють, грають і подорожують.

З цього ми бачимо, що революція Інтернету речей тихо почалася. Багато речей, які були в концепції і з'являлися лише в науково-фантастичних фільмах, з'являються в реальному житті, і, можливо, ви можете це відчути зараз.

Ви можете дистанційно керувати освітленням і кондиціонуванням у вашому домі за допомогою телефону в офісі, а також бачити свій дім через камери безпеки з
за тисячі миль. І потенціал Інтернету речей виходить далеко за рамки цього. Концепція майбутнього людського розумного міста об’єднує напівпровідники, управління здоров’ям, мережі, програмне забезпечення, хмарні обчислення та технології великих даних для створення розумнішого середовища li. Побудова такого розумного міста не обійдеться без технології позиціонування, яка є важливою ланкою Інтернету речей. Зараз між технологіями позиціонування в приміщенні, поза приміщенням та іншими технологіями гострої конкуренції.

На даний момент технологія позиціонування GPS і базової станції в основному задовольняє потреби користувачів у службах визначення місцезнаходження на відкритому повітрі. Проте 80% життя людина проводить у приміщенні, а деякі сильно затінені місця, такі як тунелі, низькі мости, висотні вулиці та густа рослинність, важко досягти за допомогою технології супутникового позиціонування.

Для визначення місцезнаходження цих сценаріїв дослідницька група запропонувала схему нового типу транспортного засобу реального часу на основі UHF RFID, була запропонована на основі методу позиціонування різниці фаз багаточастотного сигналу, вирішує проблему неоднозначності фази, спричинену одночастотним сигналом до розташувати, вперше запропонований на основі
на алгоритмі локалізації максимальної правдоподібності для оцінки китайської теореми про залишки, алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) використовується для оптимізації координат цільової позиції. Результати експериментів показують, що запропонована схема може відстежувати положення автомобіля з похибкою менше 27 см з вірогідністю 90%.

Кажуть, що система позиціонування транспортного засобу складається з мітки UHF-RFID, розміщеної на узбіччі, зчитувача RFID з антеною, встановленої на верхній частині автомобіля,
і бортовий комп'ютер. Коли транспортний засіб рухається по такій дорозі, зчитувач RFID може отримати фазу зворотного розсіяного сигналу від кількох міток у режимі реального часу, а також інформацію про місцезнаходження, що зберігається в кожній мітці. Оскільки зчитувач випромінює багаточастотні сигнали, зчитувач RFID може отримати кілька фаз, що відповідають різним частотам кожного тега. Ця інформація про фазу та положення використовуватиметься бортовим комп’ютером для обчислення відстані від антени до кожної RFID-мітки, а потім для визначення координат транспортного засобу.