С развитием науки и техники Интернет вещей (ИВ) стал самой популярной новой технологией в настоящее время. Он стремительно развивается, позволяя всему в мире быть более тесно связанным и общаться проще. Элементы ИВ присутствуют повсюду. ИВ уже давно считается «следующей промышленной революцией», поскольку он готов преобразить то, как люди живут, работают, отдыхают и путешествуют.

Из этого следует, что революция Интернета вещей уже началась. Многие вещи, которые существовали только в виде концепций и появлялись только в научно-фантастических фильмах, воплощаются в реальность, и, возможно, вы уже чувствуете это.

Вы можете удаленно управлять освещением и кондиционером вашего дома с телефона в офисе, а также видеть свой дом через камеры видеонаблюдения из
За тысячи километров отсюда. И потенциал Интернета вещей простирается гораздо дальше. Концепция будущего умного города объединяет полупроводники, системы управления здравоохранением, сетевые технологии, программное обеспечение, облачные вычисления и технологии больших данных для создания более интеллектуальной среды обитания. Создание такого умного города невозможно без технологий позиционирования, которые являются важным звеном Интернета вещей. В настоящее время позиционирование внутри помещений, позиционирование на открытом воздухе и другие технологии позиционирования находятся в острой конкуренции.

В настоящее время технологии GPS и позиционирования базовых станций в основном удовлетворяют потребности пользователей в услугах определения местоположения вне помещений. Однако 80% жизни человек проводит в помещениях, и некоторые сильно затенённые зоны, такие как туннели, невысокие мосты, улицы с высотными зданиями и густая растительность, труднодоступны для спутникового позиционирования.

Для определения местоположения в этих сценариях исследовательская группа предложила схему нового типа транспортного средства в режиме реального времени на основе УВЧ RFID, которая была предложена на основе метода позиционирования с использованием разности фаз многочастотного сигнала, решает проблему фазовой неоднозначности, вызванной одночастотным сигналом для определения местоположения, впервые предложенным на основе
На основе алгоритма локализации максимального правдоподобия для оценки китайской теоремы об остатках алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) используется для оптимизации координат цели. Экспериментальные результаты показывают, что предложенная схема позволяет отслеживать местоположение транспортного средства с погрешностью 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, установленного на крыше транспортного средства,
и бортовой компьютер. При движении транспортного средства по такой дороге RFID-считыватель может получать фазу отраженного сигнала от нескольких меток в режиме реального времени, а также информацию о местоположении, хранящуюся в каждой метке. Поскольку считыватель излучает многочастотные сигналы, RFID-считыватель может получать несколько фаз, соответствующих разным частотам каждой метки. Эта информация о фазе и местоположении будет использоваться бортовым компьютером для расчета расстояния от антенны до каждой RFID-метки и определения координат транспортного средства.