Со развојот на науката и технологијата, Интернетот на нештата (IoT) стана најзагрижувачката нова технологија во моментов. Тој е во подем, овозможувајќи сè во светот да биде потесно поврзано и полесно да комуницира. Елементите на IoT се насекаде. Интернетот на нештата долго време се смета за „следната индустриска револуција“ бидејќи е подготвен да го трансформира начинот на кој луѓето живеат, работат, се забавуваат и патуваат.

Од ова, можеме да видиме дека револуцијата на Интернетот на нештата тивко започна. Многу работи што беа во концептот и се појавуваа само во научнофантастичните филмови се појавуваат во реалниот живот, и можеби сега можете да го почувствувате тоа.

Можете далечински да ги контролирате светлата и климатизацијата во вашиот дом од вашиот телефон во канцеларијата, а можете да го гледате вашиот дом преку безбедносни камери од
илјадници милји оддалеченост. А потенцијалот на Интернетот на нештата оди многу подалеку од тоа. Концептот на идниот човечки паметен град интегрира полупроводници, управување со здравството, мрежа, софтвер, cloud computing и технологии за големи податоци за да создаде попаметна жичана средина. Изградбата на таков паметен град не може да се направи без технологија за позиционирање, која е важна алка на Интернетот на нештата. Во моментов, позиционирањето во затворен простор, позиционирањето на отворено и другите технологии за позиционирање се во жестока конкуренција.

Во моментов, GPS и технологијата за позиционирање на базни станици во основа ги задоволуваат потребите на корисниците за услуги за локација во сценарија на отворено. Сепак, 80% од животот на една личност се поминува во затворен простор, а некои силно засенчени области, како што се тунели, ниски мостови, високи улици и густа вегетација, тешко се постигнуваат со технологијата за сателитско позиционирање.

За лоцирање на овие сценарија, истражувачки тим предложи шема на нов тип на возило во реално време базирано на UHF RFID, предложено врз основа на метод на позиционирање на фазна разлика на сигналот со повеќе фреквенции, го решава проблемот на фазната двосмисленост предизвикана од сигнал со една фреквенција за лоцирање, првпат предложено врз основа на
За алгоритам за локализација на максимална веројатност за проценка на кинеската теорема на остатокот, се користи алгоритам Левенберг-Маркард (LM) за оптимизирање на координатите на целната позиција. Експерименталните резултати покажуваат дека предложената шема може да ја следи позицијата на возилото со грешка помала од 27 cm со веројатност од 90%.

Се вели дека системот за позиционирање на возилото се состои од UHF-RFID ознака поставена покрај патот, RFID читач со антена монтирана на горниот дел од возилото,
и вграден компјутер. Кога возилото се движи по таков пат, RFID читачот може да ја добие фазата на обратно расеаниот сигнал од повеќе ознаки во реално време, како и информациите за локацијата складирани во секоја ознака. Бидејќи читачот емитува повеќефреквентни сигнали, RFID читачот може да добие повеќе фази што одговараат на различни фреквенции на секоја ознака. Овие информации за фазата и позицијата ќе ги користи вградениот компјутер за да го пресмета растојанието од антената до секоја RFID ознака, а потоа да ги одреди координатите на возилото.