विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) वर्तमान में सबसे अधिक चर्चा में रहने वाली नई तकनीक बन गई है। यह तेजी से बढ़ रही है, जिससे दुनिया में हर चीज को और अधिक निकटता से जोड़ा जा सकता है और अधिक आसानी से संवाद किया जा सकता है। आईओटी के तत्व हर जगह मौजूद हैं। इंटरनेट ऑफ थिंग्स को लंबे समय से "अगली औद्योगिक क्रांति" माना जाता रहा है क्योंकि यह लोगों के रहने, काम करने, खेलने और यात्रा करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार है।

इससे हम देख सकते हैं कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स की क्रांति चुपचाप शुरू हो गई है। कई चीजें जो अवधारणा में थीं और केवल विज्ञान कथा फिल्मों में दिखाई देती थीं, वे वास्तविक जीवन में उभर रही हैं, और शायद आप इसे अब महसूस कर सकते हैं।

आप कार्यालय में अपने फोन से अपने घर की लाइट और एयर कंडीशनिंग को दूर से नियंत्रित कर सकते हैं, और आप अपने घर को सुरक्षा कैमरों के माध्यम से देख सकते हैं।
हजारों मील दूर। और इंटरनेट ऑफ थिंग्स की क्षमता इससे कहीं आगे जाती है। भविष्य के मानव स्मार्ट सिटी की अवधारणा सेमीकंडक्टर, स्वास्थ्य प्रबंधन, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर, क्लाउड कंप्यूटिंग और बड़े डेटा प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करती है ताकि एक स्मार्ट लाइफ वातावरण बनाया जा सके। ऐसे स्मार्ट शहर का निर्माण पोजिशनिंग तकनीक के बिना नहीं हो सकता, जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स की एक महत्वपूर्ण कड़ी है। वर्तमान में, इनडोर पोजिशनिंग, आउटडोर पोजिशनिंग और अन्य पोजिशनिंग तकनीकें भयंकर प्रतिस्पर्धा में हैं।

वर्तमान में, जीपीएस और बेस स्टेशन पोजिशनिंग तकनीक मूल रूप से बाहरी परिदृश्यों में स्थान सेवाओं के लिए उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करती है। हालाँकि, एक व्यक्ति का 80% जीवन घर के अंदर ही व्यतीत होता है, और कुछ भारी छायादार क्षेत्र, जैसे सुरंगें, कम ऊंचाई वाले पुल, ऊँची सड़कें और घनी वनस्पति, उपग्रह पोजिशनिंग तकनीक के साथ हासिल करना मुश्किल है।

इन परिदृश्यों का पता लगाने के लिए, एक शोध दल ने यूएचएफ आरएफआईडी पर आधारित एक नए प्रकार के वास्तविक समय वाहन की एक योजना को आगे बढ़ाया, एकाधिक आवृत्ति संकेत चरण अंतर स्थिति पद्धति के आधार पर प्रस्तावित किया गया था, पता लगाने के लिए एकल आवृत्ति संकेत के कारण चरण अस्पष्टता की समस्या को हल करता है, पहले आधारित प्रस्तावित
चीनी शेष प्रमेय का अनुमान लगाने के लिए अधिकतम संभावना स्थानीयकरण एल्गोरिथ्म पर, लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ट (एलएम) एल्गोरिथ्म का उपयोग लक्ष्य स्थिति के निर्देशांक को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित योजना 90% संभावना में 27 सेमी से कम की त्रुटि के साथ वाहन की स्थिति को ट्रैक कर सकती है।

वाहन पोजिशनिंग सिस्टम में सड़क के किनारे लगा एक यूएचएफ-आरएफआईडी टैग, वाहन के ऊपर लगा एक एंटीना सहित एक आरएफआईडी रीडर शामिल होता है।
और एक ऑन-बोर्ड कंप्यूटर। जब वाहन ऐसी सड़क पर यात्रा कर रहा होता है, तो RFID रीडर वास्तविक समय में कई टैग से बैकस्कैटर सिग्नल के चरण के साथ-साथ प्रत्येक टैग में संग्रहीत स्थान की जानकारी प्राप्त कर सकता है। चूंकि रीडर बहु-आवृत्ति संकेत उत्सर्जित करता है, इसलिए RFID रीडर प्रत्येक टैग की विभिन्न आवृत्तियों के अनुरूप कई चरण प्राप्त कर सकता है। इस चरण और स्थिति की जानकारी का उपयोग ऑन-बोर्ड कंप्यूटर द्वारा एंटीना से प्रत्येक RFID टैग की दूरी की गणना करने और फिर वाहन के निर्देशांक निर्धारित करने के लिए किया जाएगा।