Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte Nesnelerin İnterneti (IOT) şu anda en çok endişe duyulan yeni teknoloji haline geldi. Patlama yaşıyor, dünyadaki her şeyin daha yakından bağlanmasını ve daha kolay iletişim kurmasını sağlıyor. IoT'nin unsurları her yerde. Nesnelerin İnterneti, insanların yaşama, çalışma, eğlenme ve seyahat etme biçimlerini dönüştürmeye hazır olduğu için uzun zamandır "bir sonraki endüstriyel devrim" olarak kabul ediliyor.

Buradan, Nesnelerin İnterneti devriminin sessizce başladığını görebiliriz. Kavramsal olarak var olan ve yalnızca bilimkurgu filmlerinde görülen birçok şey gerçek hayatta ortaya çıkıyor ve belki de bunu şimdi hissedebiliyorsunuz.

Ofisinizdeki telefonunuzdan evinizin ışıklarını ve klimasını uzaktan kontrol edebilir, güvenlik kameraları aracılığıyla evinizi görebilirsiniz.
binlerce mil ötede. Ve Nesnelerin İnterneti'nin potansiyeli bundan çok daha öteye gidiyor. Geleceğin insan akıllı şehir konsepti, daha akıllı bir li ortamı yaratmak için yarı iletken, sağlık yönetimi, ağ, yazılım, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerini birleştiriyor. Böyle akıllı bir şehir inşa etmek, Nesnelerin İnterneti'nin önemli bir halkası olan konumlandırma teknolojisi olmadan yapılamaz. Şu anda, iç mekan konumlandırma, dış mekan konumlandırma ve diğer konumlandırma teknolojileri arasında şiddetli bir rekabet var.

Şu anda, GPS ve baz istasyonu konumlandırma teknolojisi temel olarak kullanıcıların dış mekan senaryolarındaki konum hizmetlerine yönelik ihtiyaçlarını karşılamaktadır. Ancak, bir kişinin hayatının %80'i iç mekanlarda geçmektedir ve tüneller, alçak köprüler, yüksek katlı sokaklar ve yoğun bitki örtüsü gibi bazı yoğun gölgeli alanlara uydu konumlandırma teknolojisiyle ulaşmak zordur.

Bu senaryoları bulmak için bir araştırma ekibi, UHF RFID'ye dayalı yeni bir tür gerçek zamanlı araç şemasını ortaya koydu, çoklu frekans sinyali faz farkı konumlandırma yöntemine dayalı olarak önerildi, tek frekans sinyalinin neden olduğu faz belirsizliği sorununu çözüyor, ilk olarak önerilen
Çin kalan teoremini tahmin etmek için maksimum olasılık yerelleştirme algoritmasında, hedef pozisyonunun koordinatlarını optimize etmek için Levenberg-Marquardt (LM) algoritması kullanılır. Deneysel sonuçlar, önerilen şemanın %90 olasılıkla 27 cm'den daha az bir hatayla araç pozisyonunu izleyebileceğini göstermektedir.

Araç konumlandırma sisteminin, yol kenarına yerleştirilmiş bir UHF-RFID etiketinden, aracın üstüne monte edilmiş bir antene sahip bir RFID okuyucusundan oluştuğu söyleniyor.
ve bir yerleşik bilgisayar. Araç böyle bir yolda seyahat ederken, RFID okuyucu gerçek zamanlı olarak birden fazla etiketten gelen geri saçılan sinyalin fazını ve her etikette depolanan konum bilgisini elde edebilir. Okuyucu çok frekanslı sinyaller yaydığından, RFID okuyucu her etiketin farklı frekanslarına karşılık gelen birden fazla fazı elde edebilir. Bu faz ve konum bilgisi yerleşik bilgisayar tarafından antenden her bir RFID etiketine olan mesafeyi hesaplamak ve ardından aracın koordinatlarını belirlemek için kullanılacaktır.