Teaduse ja tehnoloogia arenguga on asjade internetist (IoT) saanud praegu kõige olulisem uus tehnoloogia. See on jõudsalt arenev protsess, võimaldades kõigel maailmas tihedamalt omavahel ühendada ja lihtsamalt suhelda. Asjade interneti elemendid on kõikjal. Asjade internetti on pikka aega peetud „järgmiseks tööstusrevolutsiooniks“, kuna see on valmis muutma inimeste elu-, töö-, vaba aja veetmise ja reisimise viise.

Sellest näeme, et asjade interneti revolutsioon on vaikselt alanud. Paljud asjad, mis olid kontseptsioonis ja ilmusid vaid ulmefilmides, on reaalses elus esile kerkimas ja võib-olla on seda nüüd tunda.

Saate oma kodu tulesid ja kliimaseadet kontoris telefonist kaugjuhtimise teel juhtida ning näete oma kodu turvakaamerate kaudu.
tuhandete miilide kaugusel. Ja asjade interneti potentsiaal ulatub sellest palju kaugemale. Tuleviku inimkonna loodud nutika linna kontseptsioon ühendab pooljuhtide, tervishoiu haldamise, võrgu, tarkvara, pilvandmetöötluse ja suurandmete tehnoloogiad, et luua nutikam elukeskkond. Sellise nutika linna ehitamine ei saa läbi ilma positsioneerimistehnoloogiata, mis on asjade interneti oluline lüli. Praegu on siseruumides ja välitingimustes positsioneerimine ning muud positsioneerimistehnoloogiad tihedas konkurentsis.

Praegu rahuldavad GPS-i ja baasjaamade positsioneerimistehnoloogiad põhimõtteliselt kasutajate vajadusi asukohateenuste järele välitingimustes. Siiski veedab inimene 80% oma elust siseruumides ning mõningaid tugevalt varjutatud alasid, nagu tunnelid, madalad sillad, kõrghooned ja tihe taimestik, on satelliitpositsioneerimistehnoloogiaga keeruline leida.

Nende stsenaariumide asukoha määramiseks esitas uurimisrühm uut tüüpi reaalajas sõiduki skeemi, mis põhineb UHF RFID-l, mis pakuti välja mitmesagedusliku signaali faaside erinevuse positsioneerimise meetodil, lahendades ühesagedusliku signaali asukoha määramise põhjustatud faaside ebamäärasuse probleemi. Esmalt pakuti välja
Hiina jäägi teoreemi hindamiseks maksimaalse tõenäosuse lokaliseerimisalgoritmi puhul kasutatakse sihtmärgi asukoha koordinaatide optimeerimiseks Levenberg-Marquardti (LM) algoritmi. Eksperimentaalsed tulemused näitavad, et pakutud skeem suudab sõiduki asukohta jälgida veaga alla 27 cm 90% tõenäosusega.

Sõiduki positsioneerimissüsteem koosneb väidetavalt tee äärde asetatud UHF-RFID-märgisest, sõiduki katusele kinnitatud antenniga RFID-lugerist,
ja pardaarvuti. Kui sõiduk sellisel teel liigub, saab RFID-lugeja reaalajas mitmelt sildilt tagasihajunud signaali faasi ja iga sildi salvestatud asukohateabe. Kuna lugeja kiirgab mitmesageduslikke signaale, saab RFID-lugeja hankida mitu faasi, mis vastavad iga sildi erinevatele sagedustele. Seda faasi- ja asukohateavet kasutab pardaarvuti antenni ja iga RFID-sildi vahelise kauguse arvutamiseks ja seejärel sõiduki koordinaatide määramiseks.