С развитием науки и техники Интернет вещей (ioT) стал самой интересной новой технологией в настоящее время. Он процветает, позволяя всему в мире быть более тесно связанным и общаться более легко. Элементы ioT есть везде. Интернет вещей долгое время считался «следующей промышленной революцией», поскольку он готов преобразовать то, как люди живут, работают, играют и путешествуют.

Из этого мы видим, что революция Интернета вещей тихо началась. Многие вещи, которые были в концепции и появлялись только в научно-фантастических фильмах, появляются в реальной жизни, и, возможно, вы можете почувствовать это сейчас.

Вы можете удаленно управлять освещением и кондиционированием воздуха в вашем доме с телефона в офисе, а также вы можете видеть свой дом через камеры видеонаблюдения из
тысячи миль. И потенциал Интернета вещей выходит далеко за эти рамки. Концепция будущего человеческого умного города объединяет полупроводники, управление здравоохранением, сети, программное обеспечение, облачные вычисления и технологии больших данных для создания более интеллектуальной среды жизни. Строительство такого умного города не может обойтись без технологии позиционирования, которая является важным звеном Интернета вещей. В настоящее время позиционирование внутри помещений, позиционирование снаружи и другие технологии позиционирования находятся в жесткой конкуренции.

В настоящее время технология позиционирования GPS и базовой станции в основном удовлетворяет потребности пользователей в услугах определения местоположения в наружных сценариях. Однако 80% жизни человек проводит в помещении, и некоторые сильно затененные области, такие как туннели, низкие мосты, высотные улицы и густая растительность, труднодоступны для технологии спутникового позиционирования.

Для определения местоположения в этих сценариях исследовательская группа выдвинула схему нового типа транспортного средства в реальном времени на основе UHF RFID, которая была предложена на основе метода позиционирования с использованием разности фаз многочастотного сигнала, решающего проблему фазовой неоднозначности, вызванной одночастотным сигналом для определения местоположения, впервые предложенного на основе
на алгоритме локализации максимального правдоподобия для оценки китайской теоремы об остатках, алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) используется для оптимизации координат целевой позиции. Экспериментальные результаты показывают, что предложенная схема может отслеживать позицию транспортного средства с ошибкой менее 27 см с вероятностью 90%.

Система определения местоположения транспортного средства, как утверждается, состоит из метки UHF-RFID, размещаемой на обочине дороги, считывателя RFID с антенной, установленной на крыше транспортного средства,
и бортовой компьютер. Когда транспортное средство движется по такой дороге, считыватель RFID может получить фазу отраженного сигнала от нескольких меток в режиме реального времени, а также информацию о местоположении, хранящуюся в каждой метке. Поскольку считыватель излучает многочастотные сигналы, считыватель RFID может получить несколько фаз, соответствующих разным частотам каждой метки. Эта информация о фазе и местоположении будет использоваться бортовым компьютером для расчета расстояния от антенны до каждой метки RFID, а затем для определения координат транспортного средства.