विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) वर्तमान में सबसे चर्चित नई तकनीक बन गई है। यह तेजी से फैल रही है, जिससे दुनिया की हर चीज अधिक निकटता से जुड़ सकती है और संचार अधिक आसानी से हो 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 जीवन, कार्य, खेल और यात्रा के तरीके को बदलने के लिए तैयार है।

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

आप अपने ऑफिस में बैठे-बैठे अपने फोन से घर की लाइट और एयर कंडीशनिंग को रिमोटली कंट्रोल कर सकते हैं, और आप अपने घर को सुरक्षा कैमरों के जरिए देख सकते हैं।
हजारों मील दूर तक। और इंटरनेट ऑफ थिंग्स की क्षमता इससे कहीं अधिक है। भविष्य की मानव-केंद्रित स्मार्ट सिटी अवधारणा एक स्मार्ट जीवन शैली बनाने के लिए सेमीकंडक्टर, स्वास्थ्य प्रबंधन, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर, क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करती है। ऐसी स्मार्ट सिटी का निर्माण पोजिशनिंग तकनीक के बिना संभव नहीं है, जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स की एक महत्वपूर्ण कड़ी है। वर्तमान में, इनडोर पोजिशनिंग, आउटडोर पोजिशनिंग और अन्य पोजिशनिंग प्रौद्योगिकियां कड़ी प्रतिस्पर्धा में हैं।

वर्तमान में, जीपीएस और बेस स्टेशन पोजिशनिंग तकनीकें बाहरी परिवेश में स्थान सेवाओं के लिए उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को काफी हद तक पूरा करती हैं। हालांकि, व्यक्ति का 80% जीवन घर के अंदर व्यतीत होता है, और सुरंगों, नीची पुलों, ऊंची इमारतों वाली सड़कों और घनी वनस्पतियों जैसे कुछ अत्यधिक छायादार क्षेत्रों में उपग्रह पोजिशनिंग तकनीक से स्थिति का पता लगाना 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 योजना प्रस्तुत की, जिसे बहु आवृत्ति सिग्नल चरण अंतर स्थिति निर्धारण विधि के आधार पर प्रस्तावित किया गया था, जो एकल आवृत्ति सिग्नल द्वारा उत्पन्न चरण अस्पष्टता की समस्या को हल करता है, और पहली बार इस प्रकार प्रस्तावित किया गया है।
अधिकतम संभावना स्थानीयकरण एल्गोरिदम पर चीनी शेष प्रमेय का अनुमान लगाने के लिए, लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड (एलएम) एल्गोरिदम का उपयोग लक्ष्य स्थिति के निर्देशांकों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित योजना 90% संभावना में 27 सेमी से कम की त्रुटि के साथ वाहन की स्थिति का पता लगा सकती है।

वाहन पोजीशनिंग सिस्टम में सड़क किनारे लगाया गया एक यूएचएफ-आरएफआईडी टैग और वाहन के ऊपर लगा एक एंटीना वाला आरएफआईडी रीडर शामिल है।
और एक ऑन-बोर्ड कंप्यूटर। जब वाहन ऐसी सड़क पर चल रहा होता है, तो RFID रीडर कई टैग से बैकस्कैटर्ड सिग्नल का फेज वास्तविक समय में प्राप्त कर सकता है, साथ ही प्रत्येक टैग में संग्रहीत स्थान की जानकारी भी प्राप्त कर सकता है। चूंकि रीडर मल्टी-फ्रीक्वेंसी सिग्नल उत्सर्जित करता है, इसलिए RFID रीडर प्रत्येक टैग की विभिन्न फ्रीक्वेंसी के अनुरूप कई फेज प्राप्त कर सकता है। इस फेज 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।