அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியுடன், பொருட்களின் இணையம் (IoT) தற்போது மிகவும் கவனிக்கப்படும் புதிய தொழில்நுட்பமாக மாறியுள்ளது. இது வேகமாக வளர்ந்து, உலகில் உள்ள அனைத்தையும் இன்னும் நெருக்கமாக இணைக்கவும், எளிதாகத் தொடர்பு கொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. IoT-யின் கூறுகள் எல்லா இடங்களிலும் உள்ளன. மக்களின் வாழ்க்கை, வேலை, விளையாட்டு மற்றும் பயண முறைகளை மாற்றியமைக்கும் நிலையில் இருப்பதால், பொருட்களின் இணையம் நீண்ட காலமாக "அடுத்த தொழில் புரட்சி" என்று கருதப்படுகிறது.

இதிலிருந்து, பொருட்களின் இணையப் புரட்சி அமைதியாகத் தொடங்கிவிட்டது என்பதை நாம் காணலாம். கருத்தளவில் இருந்து, அறிவியல் புனைகதைத் திரைப்படங்களில் மட்டுமே தோன்றிய பல விஷயங்கள் நிஜ வாழ்க்கையில் வெளிப்படுகின்றன, ஒருவேளை அதை உங்களால் இப்போது உணர முடியும்.

நீங்கள் அலுவலகத்தில் இருந்தபடியே உங்கள் கைபேசி மூலம் உங்கள் வீட்டின் விளக்குகளையும் குளிரூட்டியையும் தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்தலாம், மேலும் பாதுகாப்பு கேமராக்கள் வழியாக உங்கள் வீட்டையும் பார்க்கலாம்.
ஆயிரக்கணக்கான மைல்கள் தொலைவில். மேலும், பொருட்களின் இணையத்தின் ஆற்றல் அதையும் தாண்டிச் செல்கிறது. எதிர்கால மனித ஸ்மார்ட் நகரக் கருத்தாக்கமானது, ஒரு மேம்பட்ட வாழ்க்கைச் சூழலை உருவாக்குவதற்காக குறைக்கடத்தி, சுகாதார மேலாண்மை, வலையமைப்பு, மென்பொருள், கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் பெருந்தரவு தொழில்நுட்பங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. பொருட்களின் இணையத்தின் ஒரு முக்கிய இணைப்பான இருப்பிடமறிதல் தொழில்நுட்பம் இல்லாமல், அத்தகைய ஒரு ஸ்மார்ட் நகரத்தை உருவாக்க முடியாது. தற்போது, ​​உள்ளக இருப்பிடமறிதல், வெளிப்புற இருப்பிடமறிதல் மற்றும் பிற இருப்பிடமறிதல் தொழில்நுட்பங்கள் கடுமையான போட்டியில் உள்ளன.

தற்போது, ​​ஜிபிஎஸ் மற்றும் பேஸ் ஸ்டேஷன் இருப்பிடத் தொழில்நுட்பம், வெளிப்புறச் சூழல்களில் பயனர்களின் இருப்பிடச் சேவைத் தேவைகளைப் பெரும்பாலும் பூர்த்தி செய்கிறது. இருப்பினும், ஒரு நபரின் வாழ்நாளில் 80% உட்புறங்களிலேயே செலவிடப்படுகிறது. மேலும், சுரங்கங்கள், தாழ்வான பாலங்கள், உயரமான தெருக்கள் மற்றும் அடர்ந்த தாவரங்கள் போன்ற அதிக நிழல் உள்ள சில பகுதிகளைச் செயற்கைக்கோள் இருப்பிடத் தொழில்நுட்பத்தின் மூலம் சென்றடைவது கடினமாக உள்ளது.

இந்த நிகழ்வுகளின் இருப்பிடத்தைக் கண்டறிவதற்காக, ஒரு ஆய்வுக் குழு UHF RFID-ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு புதிய வகை நிகழ்நேர வாகனத் திட்டத்தை முன்மொழிந்தது. இது, இருப்பிடத்தைக் கண்டறிவதில் ஒற்றை அதிர்வெண் சமிக்ஞையால் ஏற்படும் கட்டச் சிக்கல் பிரச்சனையைத் தீர்க்கும் வகையில், பல அதிர்வெண் சமிக்ஞை கட்ட வேறுபாடு இருப்பிடக் கண்டறிதல் முறையின் அடிப்படையில் முன்மொழியப்பட்டது.
சீன மீதத் தேற்றத்தை மதிப்பிடுவதற்கான பெரும நிகழ்தகவு இடங்காணல் நெறிமுறையில், இலக்கின் இருப்பிடத்தின் ஆயத்தொலைவுகளை உகந்ததாக்க லெவென்பெர்க்-மார்குவார்ட் (LM) நெறிமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. முன்மொழியப்பட்ட இந்தத் திட்டம், 90% நிகழ்தகவில் 27 செ.மீ.க்கும் குறைவான பிழையுடன் வாகனத்தின் இருப்பிடத்தைக் கண்காணிக்க முடியும் என்பதைச் சோதனை முடிவுகள் காட்டுகின்றன.

வாகன இருப்பிட அமைப்பானது, சாலையோரத்தில் பொருத்தப்பட்ட ஒரு UHF-RFID டேக் மற்றும் வாகனத்தின் மேற்புறத்தில் பொருத்தப்பட்ட ஆன்டெனாவுடன் கூடிய ஒரு RFID ரீடர் ஆகியவற்றைக் கொண்டிருப்பதாகக் கூறப்படுகிறது.
மற்றும் ஒரு உள்ளமை கணினி. வாகனம் அத்தகைய சாலையில் பயணிக்கும்போது, ​​RFID ரீடரால் பல டேக்குகளிலிருந்து பின்சிதறிய சிக்னலின் கட்டத்தையும், ஒவ்வொரு டேக்கிலும் சேமிக்கப்பட்டுள்ள இருப்பிடத் தகவலையும் நிகழ் நேரத்தில் பெற முடியும். ரீடர் பல அதிர்வெண் சிக்னல்களை வெளியிடுவதால், ஒவ்வொரு டேக்கின் வெவ்வேறு அதிர்வெண்களுக்கு ஏற்ப பல கட்டங்களைப் பெற முடியும். இந்த கட்டம் மற்றும் இருப்பிடத் தகவலைப் பயன்படுத்தி, உள்ளமை கணினியானது ஆன்டெனாவிலிருந்து ஒவ்வொரு RFID டேக்கிற்குமான தூரத்தைக் கணக்கிட்டு, பின்னர் வாகனத்தின் ஆயத்தொலைவுகளைத் தீர்மானிக்கும்.