A tudomány és a technológia fejlődésével a dolgok internete (IoT) napjaink legfelkapottabb új technológiájává vált. Virágzik, lehetővé téve, hogy a világon minden szorosabban összekapcsolódjon és könnyebben kommunikáljon. Az IoT elemei mindenhol jelen vannak. A dolgok internetét régóta a „következő ipari forradalomnak” tekintik, mivel készen áll arra, hogy átalakítsa az emberek életét, munkavégzését, szórakozását és utazását.

Ebből láthatjuk, hogy a dolgok internetének forradalma csendben elkezdődött. Sok olyan dolog, ami a koncepcióban volt, és csak a sci-fi filmekben jelent meg, a valóságban is megjelenik, és talán most már érezni is lehet ezt.

Otthonod világítását és légkondicionálóját távolról is vezérelheted a telefonodról az irodából, és a biztonsági kamerákon keresztül is láthatod az otthonodat.
több ezer mérföldnyire. És a dolgok internetének lehetőségei messze túlmutatnak ezen. A jövő emberi okosváros koncepciója integrálja a félvezetőket, az egészségügyi menedzsmentet, a hálózatot, a szoftvereket, a felhőalapú számítástechnikát és a big data technológiákat egy intelligensebb életkörnyezet létrehozása érdekében. Egy ilyen okosváros felépítése nem nélkülözheti a helymeghatározó technológiát, amely a dolgok internetének fontos láncszeme. Jelenleg a beltéri helymeghatározás, a kültéri helymeghatározás és más helymeghatározó technológiák között erős verseny folyik.

Jelenleg a GPS és a bázisállomásos helymeghatározó technológia alapvetően kielégíti a felhasználók kültéri helyzetekben nyújtott helymeghatározási igényeit. Azonban az ember életének 80%-át zárt térben tölti, és néhány erősen árnyékos terület, például alagutak, alacsony hidak, magas utcák és sűrű növényzet nehezen érhető el műholdas helymeghatározó technológiával.

Ezen forgatókönyvek helymeghatározására egy kutatócsoport egy új típusú, UHF RFID-n alapuló valós idejű jármű tervét javasolta, amelyet többfrekvenciás jel fáziskülönbség-pozicionálási módszerén alapuló módszerrel javasoltak, megoldva az egyfrekvenciás jel által okozott fáziskétértelműség problémáját a helymeghatározáshoz, amelyet először a következő alapján javasoltak:
A kínai maradéktétel becslésére szolgáló maximum likelihood lokalizációs algoritmuson Levenberg-Marquardt (LM) algoritmust használnak a célpozíció koordinátáinak optimalizálására. A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a javasolt séma 90%-os valószínűséggel, kevesebb mint 27 cm-es hibával képes követni a jármű pozícióját.

A járműpozicionáló rendszer állítólag egy útszélre helyezett UHF-RFID címkéből, egy a jármű tetejére szerelt antennával ellátott RFID-olvasóból,
és egy fedélzeti számítógép. Amikor a jármű ilyen úton halad, az RFID-olvasó valós időben képes lekérdezni több címkéről visszavert jel fázisát, valamint az egyes címkékben tárolt helyinformációkat. Mivel az olvasó többfrekvenciás jeleket bocsát ki, az RFID-olvasó több fázist is képes lekérdezni, amelyek az egyes címkék különböző frekvenciáinak felelnek meg. Ezeket a fázis- és helyzetinformációkat a fedélzeti számítógép felhasználja az antenna és az egyes RFID-címkék közötti távolság kiszámításához, majd a jármű koordinátáinak meghatározásához.