С развитием науки и техники Интернет вещей (iot) стал в настоящее время наиболее актуальной новой технологией.Он процветает, позволяя всему миру быть более тесно связанным и легче общаться.Элементы Интернета повсюду.Интернет вещей уже давно считается «следующей промышленной революцией», поскольку он способен изменить то, как люди живут, работают, играют и путешествуют.

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

Вы можете удаленно управлять освещением и кондиционированием вашего дома со своего телефона в офисе, а также видеть свой дом через камеры видеонаблюдения из
за тысячи миль отсюда.И потенциал Интернета вещей выходит далеко за рамки этого.Концепция будущего «умного города» объединяет полупроводники, управление здравоохранением, сети, программное обеспечение, облачные вычисления и технологии больших данных для создания более «умной» среды.Построение такого умного города не может обойтись без позиционирования технологий, которые являются важным звеном Интернета вещей.В настоящее время позиционирование в помещении, наружное позиционирование и другие технологии позиционирования находятся в жесткой конкуренции.

В настоящее время технологии GPS и позиционирования базовых станций в основном удовлетворяют потребности пользователей в услугах определения местоположения на открытом воздухе.Однако 80% жизни человек проводит в помещении, а некоторые сильно затененные участки, такие как туннели, низкие мосты, высотные улицы и густая растительность, трудно достичь с помощью технологии спутникового позиционирования.

Для обнаружения этих сценариев исследовательская группа предложила схему нового типа транспортного средства в реальном времени на основе UHF RFID, которая была предложена на основе метода позиционирования разности фаз многочастотного сигнала, решает проблему неопределенности фазы, вызванную одночастотным сигналом. найти, первое предложенное на основе
В алгоритме локализации максимального правдоподобия для оценки китайской теоремы об остатках алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) используется для оптимизации координат целевой позиции.Результаты экспериментов показывают, что предложенная схема позволяет отслеживать положение автомобиля с погрешностью менее 27 см с вероятностью 90%.

Сообщается, что система позиционирования транспортного средства состоит из метки UHF-RFID, размещенной на обочине дороги, считывателя RFID с антенной, установленной на верхней части транспортного средства.
и бортовой компьютер.Когда транспортное средство движется по такой дороге, считыватель RFID может получать фазу обратного рассеянного сигнала от нескольких меток в реальном времени, а также информацию о местоположении, хранящуюся в каждой метке.Поскольку считыватель излучает многочастотные сигналы, считыватель RFID может получать несколько фаз, соответствующих разным частотам каждой метки.Эта информация о фазе и положении будет использоваться бортовым компьютером для расчета расстояния от антенны до каждой RFID-метки, а затем для определения координат транспортного средства.