বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে ইন্টারনেট অফ থিংস (iot) বর্তমানে সবচেয়ে উদ্বিগ্ন নতুন প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে।এটি বৃদ্ধি পাচ্ছে, বিশ্বের সবকিছুকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত করার এবং আরও সহজে যোগাযোগ করার অনুমতি দেয়।আইওটির উপাদানগুলি সর্বত্র রয়েছে।ইন্টারনেট অফ থিংসকে দীর্ঘকাল ধরে "পরবর্তী শিল্প বিপ্লব" হিসাবে বিবেচনা করা হয়েছে কারণ এটি মানুষের জীবনযাপন, কাজ, খেলা এবং ভ্রমণের পদ্ধতিকে রূপান্তরিত করার জন্য প্রস্তুত।

এর থেকে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ইন্টারনেট অফ থিংসের বিপ্লব নীরবে শুরু হয়েছে।অনেকগুলি জিনিস যা ধারণার মধ্যে ছিল এবং শুধুমাত্র বিজ্ঞান কল্পকাহিনী চলচ্চিত্রগুলিতে প্রদর্শিত হয়েছিল বাস্তব জীবনে উদ্ভূত হয় এবং সম্ভবত আপনি এখন এটি অনুভব করতে পারেন।

আপনি অফিসে আপনার ফোন থেকে আপনার বাড়ির লাইট এবং এয়ার কন্ডিশনার দূরবর্তীভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন এবং আপনি নিরাপত্তা ক্যামেরার মাধ্যমে আপনার বাড়ি দেখতে পারেন
হাজার হাজার মাইল দূরে।এবং ইন্টারনেট অফ থিংসের সম্ভাবনা তার থেকে অনেক বেশি।ভবিষ্যত মানব স্মার্ট সিটি ধারণা একটি স্মার্ট লি পরিবেশ তৈরি করতে সেমিকন্ডাক্টর, স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা, নেটওয়ার্ক, সফ্টওয়্যার, ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তিকে একীভূত করে।পজিশনিং টেকনোলজি ছাড়া এমন একটি স্মার্ট সিটি তৈরি করা সম্ভব নয়, যা ইন্টারনেট অফ থিংসের একটি গুরুত্বপূর্ণ লিঙ্ক।বর্তমানে, ইনডোর পজিশনিং, আউটডোর পজিশনিং এবং অন্যান্য পজিশনিং টেকনোলজি প্রবল প্রতিযোগিতার মধ্যে রয়েছে।

বর্তমানে, GPS এবং বেস স্টেশন পজিশনিং প্রযুক্তি মূলত বহিরঙ্গন পরিস্থিতিতে অবস্থান পরিষেবার জন্য ব্যবহারকারীদের চাহিদা পূরণ করে।যাইহোক, একজন ব্যক্তির জীবনের 80% গৃহের অভ্যন্তরে অতিবাহিত হয়, এবং কিছু ভারী ছায়াময় এলাকা, যেমন টানেল, নিচু সেতু, উঁচু রাস্তা এবং ঘন গাছপালা, স্যাটেলাইট পজিশনিং প্রযুক্তির মাধ্যমে অর্জন করা কঠিন।

এই পরিস্থিতিগুলি সনাক্ত করার জন্য, একটি গবেষণা দল UHF RFID ভিত্তিক একটি নতুন ধরণের রিয়েল-টাইম গাড়ির একটি স্কিম সামনে রেখেছিল, একাধিক ফ্রিকোয়েন্সি সিগন্যাল ফেজ ডিফারেন্স পজিশনিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত হয়েছিল, একক ফ্রিকোয়েন্সি সংকেত দ্বারা সৃষ্ট ফেজ অস্পষ্টতার সমস্যার সমাধান করে সনাক্ত করুন, প্রথম ভিত্তিক প্রস্তাবিত
চীনা অবশিষ্ট উপপাদ্য অনুমান করার জন্য সর্বাধিক সম্ভাবনা স্থানীয়করণ অ্যালগরিদমের উপর, লেভেনবার্গ-মার্কুয়ার্ড (এলএম) অ্যালগরিদম লক্ষ্য অবস্থানের স্থানাঙ্কগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়।পরীক্ষামূলক ফলাফল দেখায় যে প্রস্তাবিত স্কিমটি 90% সম্ভাবনার মধ্যে 27 সেন্টিমিটারের কম ত্রুটি সহ গাড়ির অবস্থান ট্র্যাক করতে পারে।

গাড়ির পজিশনিং সিস্টেমে রাস্তার ধারে স্থাপিত একটি UHF-RFID ট্যাগ, গাড়ির উপরে একটি অ্যান্টেনা লাগানো একটি RFID রিডার,
এবং একটি অন-বোর্ড কম্পিউটার।যখন যানবাহনটি এই জাতীয় 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 পর্যায় এবং অবস্থানের তথ্য অন-বোর্ড কম্পিউটার দ্বারা অ্যান্টেনা থেকে প্রতিটি RFID ট্যাগের দূরত্ব গণনা করতে এবং তারপর গাড়ির স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে ব্যবহার করবে।