Met de ontwikkeling van wetenschap en technologie is het Internet der Dingen (IoT) uitgegroeid tot de meest besproken nieuwe technologie van dit moment. Het is in volle bloei en maakt het mogelijk om alles in de wereld nauwer met elkaar te verbinden en gemakkelijker te communiceren. De elementen van IoT zijn overal aanwezig. Het Internet der Dingen wordt al lange tijd beschouwd als de "volgende industriële revolutie", omdat het de manier waarop mensen leven, werken, spelen en reizen ingrijpend zal veranderen.

Hieruit kunnen we opmaken dat de revolutie van het Internet der Dingen stilletjes is begonnen. Veel dingen die voorheen alleen in sciencefictionfilms bestonden, worden nu werkelijkheid, en misschien merk je dat nu al.

Je kunt de verlichting en airconditioning in je huis op afstand bedienen vanaf je telefoon op kantoor, en je kunt je huis bekijken via beveiligingscamera's vanuit huis.
Duizenden kilometers verderop. En de mogelijkheden van het Internet der Dingen reiken veel verder. Het toekomstige concept van de slimme stad integreert halfgeleiders, gezondheidsmanagement, netwerken, software, cloudcomputing en big data-technologieën om een ​​slimmere leefomgeving te creëren. Het bouwen van zo'n slimme stad kan niet zonder positioneringstechnologie, die een belangrijke schakel vormt in het Internet der Dingen. Momenteel is er een felle concurrentie tussen indoor- en outdoorpositioneringstechnologieën.

Momenteel voldoen GPS- en basisstationpositioneringstechnologieën in principe aan de behoeften van gebruikers voor locatiebepaling in buitensituaties. Echter, 80% van de tijd brengen we binnenshuis door, en sommige sterk beschaduwde gebieden, zoals tunnels, lage bruggen, hoge straten en dichte begroeiing, zijn moeilijk te bereiken met satellietpositioneringstechnologie.

Om deze scenario's te lokaliseren, heeft een onderzoeksteam een ​​schema voorgesteld voor een nieuw type realtime voertuig gebaseerd op UHF RFID. Dit schema is gebaseerd op een positioneringsmethode met faseverschil in signalen met meerdere frequenties en lost het probleem op van fase-ambiguïteit die wordt veroorzaakt door lokalisatie met een signaal met één frequentie. Het is de eerste methode die is voorgesteld op basis van...
Gebaseerd op het maximum likelihood lokalisatiealgoritme om de Chinese reststelling te schatten, wordt het Levenberg-Marquardt (LM) algoritme gebruikt om de coördinaten van de doelpositie te optimaliseren. Experimentele resultaten tonen aan dat het voorgestelde schema de positie van het voertuig met een foutmarge van minder dan 27 cm in 90% waarschijnlijkheid kan volgen.

Het voertuigpositioneringssysteem zou bestaan ​​uit een UHF-RFID-tag die langs de weg is geplaatst, een RFID-lezer met een antenne die bovenop het voertuig is gemonteerd,
en een boordcomputer. Wanneer het voertuig over zo'n weg rijdt, kan de RFID-lezer in realtime de fase van het teruggekaatste signaal van meerdere tags verkrijgen, evenals de locatiegegevens die in elke tag zijn opgeslagen. Omdat de lezer signalen met meerdere frequenties uitzendt, kan de RFID-lezer meerdere fasen verkrijgen die overeenkomen met de verschillende frequenties van elke tag. Deze fase- en positiegegevens worden door de boordcomputer gebruikt om de afstand van de antenne tot elke RFID-tag te berekenen en vervolgens de coördinaten van het voertuig te bepalen.