Գիտության և տեխնոլոգիայի զարգացման հետ մեկտեղ, իրերի ինտերնետը (IoT) դարձել է ներկայումս ամենաշատ մտահոգված նոր տեխնոլոգիան։ Այն ծաղկում է ապրում՝ թույլ տալով աշխարհում ամեն ինչ ավելի սերտորեն կապված լինել և ավելի հեշտությամբ շփվել։ IoT-ի տարրերը ամենուր են։ Իրերի ինտերնետը վաղուց համարվում է «հաջորդ արդյունաբերական հեղափոխությունը», քանի որ այն պատրաստ է վերափոխել մարդկանց ապրելու, աշխատելու, զվարճանալու և ճանապարհորդելու ձևը։

Սրանից կարող ենք տեսնել, որ «Ինտերնետի իրերի» հեղափոխությունը աննկատելիորեն սկսվել է։ Շատ բաներ, որոնք կային հայեցակարգում և հայտնվում էին միայն գիտաֆանտաստիկ ֆիլմերում, ի հայտ են գալիս իրական կյանքում, և գուցե դուք դա հիմա կարող եք զգալ։

Դուք կարող եք հեռակա կերպով կառավարել ձեր տան լույսերը և օդորակիչը ձեր հեռախոսից գրասենյակում, և կարող եք տեսնել ձեր տունը անվտանգության տեսախցիկների միջոցով։
հազարավոր մղոններ հեռավորության վրա։ Եվ «Իրերի ինտերնետ»-ի ներուժը շատ ավելի մեծ է։ Ապագայի մարդկային խելացի քաղաքի հայեցակարգը ինտեգրում է կիսահաղորդիչների, առողջապահության կառավարման, ցանցի, ծրագրային ապահովման, ամպային հաշվարկների և մեծ տվյալների տեխնոլոգիաները՝ ստեղծելու ավելի խելացի «կենսունակ» միջավայր։ Նման խելացի քաղաքի կառուցումը չի կարող իրականացվել առանց դիրքորոշման տեխնոլոգիայի, որը «Իրերի ինտերնետ»-ի կարևոր օղակն է։ Ներկայումս ներքին դիրքորոշման, արտաքին դիրքորոշման և այլ դիրքորոշման տեխնոլոգիաները գտնվում են խիստ մրցակցության մեջ։

Ներկայումս GPS-ը և բազային կայանի դիրքորոշման տեխնոլոգիաները հիմնականում բավարարում են օգտատերերի կարիքները բացօթյա իրավիճակներում տեղորոշման ծառայությունների համար: Այնուամենայնիվ, մարդը կյանքի 80%-ն անցկացնում է փակ տարածքներում, և որոշ խիստ ստվերոտ տարածքներ, ինչպիսիք են թունելները, ցածր կամուրջները, բարձրահարկ փողոցները և խիտ բուսականությունը, դժվար է հասնել արբանյակային դիրքորոշման տեխնոլոգիայի միջոցով:

Այս սցենարները տեղորոշելու համար հետազոտական ​​​​խումբը առաջարկել է UHF RFID-ի վրա հիմնված իրական ժամանակի նոր տեսակի տրանսպորտային միջոցի սխեմա, որը առաջարկվել է բազմակի հաճախականության ազդանշանի փուլային տարբերության դիրքորոշման մեթոդի հիման վրա, լուծելով մեկ հաճախականության ազդանշանի պատճառով առաջացած փուլային երկիմաստության խնդիրը, առաջին անգամ առաջարկվել է տեղորոշման հիման վրա։
Չինական մնացորդի թեորեմի գնահատման առավելագույն հավանականության տեղայնացման ալգորիթմի վերաբերյալ Լևենբերգ-Մարկվարդտի (LM) ալգորիթմը օգտագործվում է թիրախային դիրքի կոորդինատները օպտիմալացնելու համար: Փորձարարական արդյունքները ցույց են տալիս, որ առաջարկվող սխեման կարող է հետևել տրանսպորտային միջոցի դիրքին 27 սմ-ից պակաս սխալով՝ 90% հավանականությամբ:

Ասում են, որ տրանսպորտային միջոցի դիրքորոշման համակարգը բաղկացած է ճանապարհի եզրին տեղադրված UHF-RFID պիտակից, մեքենայի վերևում տեղադրված անտենայով RFID ընթերցողից,
և ներկառուցված համակարգիչ։ Երբ տրանսպորտային միջոցը շարժվում է նման ճանապարհով, RFID ընթերցողը կարող է իրական ժամանակում ստանալ հետադարձ ցրված ազդանշանի փուլը բազմաթիվ պիտակներից, ինչպես նաև յուրաքանչյուր պիտակում պահված գտնվելու վայրի տեղեկատվությունը։ Քանի որ ընթերցողը արձակում է բազմահաճախական ազդանշաններ, RFID ընթերցողը կարող է ստանալ բազմաթիվ փուլեր, որոնք համապատասխանում են յուրաքանչյուր պիտակի տարբեր հաճախականություններին։ Այս փուլի և դիրքի տեղեկատվությունը կօգտագործվի ներկառուցված համակարգչի կողմից՝ անտենայից մինչև յուրաքանչյուր RFID պիտակ հեռավորությունը հաշվարկելու և այնուհետև տրանսպորտային միջոցի կոորդինատները որոշելու համար։