বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে, ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) বর্তমানে সবচেয়ে বেশি উদ্বেগের নতুন প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে। এটি ক্রমবর্ধমানভাবে বিকশিত হচ্ছে, যার ফলে বিশ্বের সবকিছু আরও ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত হতে এবং আরও সহজে যোগাযোগ করতে সক্ষম হয়েছে। আইওটির উপাদানগুলি সর্বত্র রয়েছে। ইন্টারনেট অফ থিংসকে দীর্ঘদিন ধরে "পরবর্তী শিল্প বিপ্লব" হিসাবে বিবেচনা করা হচ্ছে কারণ এটি মানুষের জীবনযাত্রা, কাজ, খেলাধুলা এবং ভ্রমণের ধরণকে রূপান্তরিত করতে প্রস্তুত।

এ থেকে আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ইন্টারনেট অফ থিংক্সের বিপ্লব নীরবে শুরু হয়েছে। ধারণার মধ্যে থাকা এবং শুধুমাত্র বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর সিনেমায় প্রদর্শিত অনেক কিছুই বাস্তব জীবনে উঠে আসছে, এবং সম্ভবত আপনি এখন তা অনুভব করতে পারেন।

আপনি অফিসে আপনার ফোন থেকে আপনার বাড়ির আলো এবং এয়ার কন্ডিশনিং দূরবর্তীভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, এবং আপনি নিরাপত্তা ক্যামেরার মাধ্যমে আপনার বাড়িটি দেখতে পারেন
হাজার হাজার মাইল দূরে। আর ইন্টারনেট অফ থিংসের সম্ভাবনা এর চেয়েও অনেক বেশি। ভবিষ্যতের মানব স্মার্ট সিটি ধারণাটি একটি স্মার্ট লি পরিবেশ তৈরির জন্য সেমিকন্ডাক্টর, স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা, নেটওয়ার্ক, সফ্টওয়্যার, ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তিগুলিকে একীভূত করে। এমন একটি স্মার্ট সিটি তৈরি করা পজিশনিং প্রযুক্তি ছাড়া সম্ভব নয়, যা ইন্টারনেট অফ থিংসের একটি গুরুত্বপূর্ণ লিঙ্ক। বর্তমানে, ইনডোর পজিশনিং, আউটডোর পজিশনিং এবং অন্যান্য পজিশনিং প্রযুক্তি তীব্র প্রতিযোগিতায় রয়েছে।

বর্তমানে, জিপিএস এবং বেস স্টেশন পজিশনিং প্রযুক্তি মূলত বাইরের পরিস্থিতিতে ব্যবহারকারীদের অবস্থান পরিষেবার চাহিদা পূরণ করে। যাইহোক, একজন ব্যক্তির জীবনের ৮০% সময় ঘরের ভিতরেই কেটে যায় এবং কিছু ঘন ছায়াযুক্ত এলাকা, যেমন টানেল, নিচু সেতু, উঁচু রাস্তা এবং ঘন গাছপালা, স্যাটেলাইট পজিশনিং প্রযুক্তির সাহায্যে অর্জন করা কঠিন।

এই পরিস্থিতিগুলি সনাক্ত করার জন্য, একটি গবেষণা দল UHF RFID-এর উপর ভিত্তি করে একটি নতুন ধরণের রিয়েল-টাইম যানের একটি পরিকল্পনা পেশ করেছে, যা একাধিক ফ্রিকোয়েন্সি সিগন্যাল ফেজ ডিফারেন্স পজিশনিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত হয়েছিল, যা একক ফ্রিকোয়েন্সি সিগন্যাল সনাক্ত করার কারণে ফেজ অস্পষ্টতার সমস্যার সমাধান করে, প্রথম প্রস্তাবিত
চীনা অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য অনুমান করার জন্য সর্বাধিক সম্ভাবনা স্থানীয়করণ অ্যালগরিদমের উপর, লক্ষ্য অবস্থানের স্থানাঙ্কগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য লেভেনবার্গ-মার্কোয়ার্ড (LM) অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়। পরীক্ষামূলক ফলাফল দেখায় যে প্রস্তাবিত স্কিমটি 90% সম্ভাব্যতার মধ্যে 27 সেন্টিমিটারের কম ত্রুটি সহ গাড়ির অবস্থান ট্র্যাক করতে পারে।

গাড়ির পজিশনিং সিস্টেমে রাস্তার ধারে লাগানো একটি UHF-RFID ট্যাগ, গাড়ির উপরে লাগানো একটি অ্যান্টেনা সহ একটি RFID রিডার,
এবং একটি অন-বোর্ড কম্পিউটার। যখন গাড়িটি এমন রাস্তায় ভ্রমণ করে, তখন RFID রিডার রিয়েল টাইমে একাধিক ট্যাগ থেকে ব্যাকস্ক্যাটারড সিগন্যালের ফেজ এবং প্রতিটি ট্যাগে সংরক্ষিত অবস্থানের তথ্য পেতে পারে। যেহেতু রিডার মাল্টি-ফ্রিকোয়েন্সি সিগন্যাল নির্গত করে, তাই RFID রিডার প্রতিটি ট্যাগের বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সির সাথে সম্পর্কিত একাধিক ফেজ পেতে পারে। এই ফেজ এবং অবস্থানের তথ্য অন-বোর্ড কম্পিউটার দ্বারা অ্যান্টেনা থেকে প্রতিটি RFID ট্যাগের দূরত্ব গণনা করতে এবং তারপর গাড়ির স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা হবে।