विज्ञान और तकनीक के विकास के साथ, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (iot) इस समय सबसे ज़्यादा चर्चित नई तकनीक बन गई है। यह तेज़ी से बढ़ रही है, जिससे दुनिया की हर चीज़ एक-दूसरे से और भी ज़्यादा जुड़ सकती है और आसानी से संवाद कर सकती है। IoT 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 ऑफ़ थिंग्स की क्रांति चुपचाप शुरू हो गई है। कई चीज़ें जो पहले सिर्फ़ विज्ञान कथा फ़िल्मों में दिखाई देती थीं, अब असल ज़िंदगी में उभर रही हैं, और शायद अब आप इसे महसूस भी 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।
हज़ारों मील दूर। और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स की क्षमता इससे कहीं आगे तक जाती है। भविष्य के मानव स्मार्ट सिटी की अवधारणा सेमीकंडक्टर, स्वास्थ्य प्रबंधन, नेटवर्क, सॉफ़्टवेयर, क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा तकनीकों को एकीकृत करके एक अधिक स्मार्ट जीवन वातावरण का निर्माण करती है। ऐसे स्मार्ट शहर का निर्माण पोजिशनिंग तकनीक के बिना संभव नहीं है, जो इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स की एक महत्वपूर्ण कड़ी है। वर्तमान में, इनडोर पोजिशनिंग, आउटडोर पोजिशनिंग और अन्य पोजिशनिंग तकनीकों के बीच कड़ी प्रतिस्पर्धा है।

वर्तमान में, जीपीएस और बेस स्टेशन पोजिशनिंग तकनीक मूल रूप से बाहरी परिदृश्यों में लोकेशन सेवाओं के लिए उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा करती है। हालाँकि, एक व्यक्ति का 80% जीवन घर के अंदर ही व्यतीत होता है, और कुछ घनी छाया वाले क्षेत्र, जैसे सुरंगें, निचले पुल, ऊँची सड़कें और घनी वनस्पति, उपग्रह पोजिशनिंग तकनीक से प्राप्त करना मुश्किल होता 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, जिसे 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 संभाव्यता स्थानीयकरण एल्गोरिथम पर, लक्ष्य स्थिति के निर्देशांकों को अनुकूलित करने के लिए लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड (LM) एल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित योजना 90% संभाव्यता में 27 सेमी से कम की त्रुटि के साथ वाहन की स्थिति का पता लगा सकती है।

वाहन पोजिशनिंग सिस्टम में सड़क के किनारे लगा एक यूएचएफ-आरएफआईडी टैग, वाहन के ऊपर लगा एक एंटीना सहित आरएफआईडी रीडर शामिल होता है।
और एक ऑन-बोर्ड कंप्यूटर। जब वाहन ऐसी सड़क पर चल रहा होता है, तो RFID रीडर वास्तविक समय में कई टैगों से बैकस्कैटर सिग्नल का चरण और प्रत्येक टैग में संग्रहीत स्थान की जानकारी प्राप्त कर सकता है। चूँकि रीडर बहु-आवृत्ति सिग्नल 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।