Tobulėjant mokslui ir technologijoms, daiktų internetas (DI) tapo šiuo metu labiausiai dominančia nauja technologija. Jis sparčiai populiarėja, leisdamas viskam pasaulyje būti glaudžiau sujungtam ir lengviau bendrauti. DI elementai yra visur. Daiktų internetas jau seniai laikomas „kita pramonės revoliucija“, nes jis yra pasirengęs pakeisti žmonių gyvenimo, darbo, laisvalaikio ir kelionių būdą.

Iš to matome, kad daiktų interneto revoliucija tyliai prasidėjo. Daugelis dalykų, kurie buvo koncepcijoje ir pasirodė tik mokslinės fantastikos filmuose, iškyla realiame gyvenime, ir galbūt jūs tai galite pajusti dabar.

Galite nuotoliniu būdu valdyti savo namų apšvietimą ir oro kondicionierių iš savo telefono biure, o savo namus galite matyti per apsaugos kameras iš
tūkstančių mylių atstumu. O daiktų interneto potencialas tuo gerokai viršija. Būsimoji žmonių valdomo išmaniojo miesto koncepcija apjungia puslaidininkių, sveikatos valdymo, tinklo, programinės įrangos, debesų kompiuterijos ir didelių duomenų technologijas, siekiant sukurti išmanesnę gyvenimo aplinką. Tokio išmaniojo miesto kūrimas neįsivaizduojamas be padėties nustatymo technologijų, kurios yra svarbi daiktų interneto grandis. Šiuo metu patalpų viduje, lauke ir kitos padėties nustatymo technologijos smarkiai konkuruoja.

Šiuo metu GPS ir bazinių stočių padėties nustatymo technologijos iš esmės patenkina vartotojų poreikius, susijusius su vietos nustatymo paslaugomis lauko sąlygomis. Tačiau 80 % žmogaus gyvenimo praleidžiama patalpose, o kai kurias labai pavėsingas vietas, tokias kaip tuneliai, žemi tiltai, aukštumos gatvės ir tanki augmenija, sunku aptikti naudojant palydovinio padėties nustatymo technologijas.

Siekdama nustatyti šiuos scenarijus, tyrėjų komanda pasiūlė naujo tipo realaus laiko transporto priemonės, pagrįstos UHF RFID, schemą, pagrįstą kelių dažnių signalų fazių skirtumo padėties nustatymo metodu, išsprendžiančią fazės dviprasmybės problemą, kurią sukelia vieno dažnio signalas, siekiant nustatyti vietą, pirmą kartą pasiūlyta remiantis
Didžiausios tikimybės lokalizacijos algoritmui, siekiant įvertinti kinų liekanų teoremą, naudojamas Levenbergo-Markardo (LM) algoritmas, skirtas tikslinės padėties koordinatėms optimizuoti. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad siūloma schema gali sekti transporto priemonės padėtį su mažesne nei 27 cm paklaida, esant 90 % tikimybei.

Teigiama, kad transporto priemonės padėties nustatymo sistemą sudaro pakelės UHF-RFID žymė, RFID skaitytuvas su antena, sumontuota ant transporto priemonės stogo.
ir borto kompiuteris. Kai transporto priemonė važiuoja tokiu keliu, RFID skaitytuvas gali realiuoju laiku gauti iš kelių žymų sklaidyto signalo fazę, taip pat kiekvienoje žymoje saugomą vietos informaciją. Kadangi skaitytuvas skleidžia daugiadažnius signalus, RFID skaitytuvas gali gauti kelias fazes, atitinkančias skirtingus kiekvienos žymos dažnius. Ši fazės ir padėties informacija bus naudojama borto kompiuteryje, kad būtų galima apskaičiuoti atstumą nuo antenos iki kiekvienos RFID žymos ir tada nustatyti transporto priemonės koordinates.