Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, Nesnelerin İnterneti (IoT), günümüzün en çok ilgi gören yeni teknolojisi haline geldi. Hızla gelişiyor ve dünyadaki her şeyin daha yakından birbirine bağlanmasını ve daha kolay iletişim kurmasını sağlıyor. Nesnelerin İnterneti'nin unsurları her yerde. Nesnelerin İnterneti, insanların yaşam, çalışma, eğlenme ve seyahat etme biçimlerini dönüştürmeye hazırlandığı için uzun zamandır "geleceğin sanayi devrimi" olarak kabul ediliyor.

Buradan, Nesnelerin İnterneti devriminin sessizce başladığını görebiliyoruz. Konseptte olup yalnızca bilimkurgu filmlerinde görülen birçok şey gerçek hayatta ortaya çıkıyor ve belki de artık bunu hissedebiliyorsunuz.

Ofisinizdeki telefonunuzdan evinizin ışıklarını ve klimasını uzaktan kontrol edebilir, güvenlik kameraları aracılığıyla evinizi görebilirsiniz.
Binlerce kilometre uzakta. Ve Nesnelerin İnterneti'nin potansiyeli bunun çok ötesine geçiyor. Geleceğin akıllı şehir konsepti, daha akıllı bir yaşam ortamı yaratmak için yarı iletken, sağlık yönetimi, ağ, yazılım, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerini bir araya getiriyor. Böylesine akıllı bir şehir inşa etmek, Nesnelerin İnterneti'nin önemli bir halkası olan konumlandırma teknolojisi olmadan mümkün değil. Günümüzde, iç mekan konumlandırma, dış mekan konumlandırma ve diğer konumlandırma teknolojileri arasında yoğun bir rekabet var.

Günümüzde GPS ve baz istasyonu konumlandırma teknolojisi, kullanıcıların dış mekan senaryolarındaki konum hizmetleri ihtiyaçlarını temel olarak karşılamaktadır. Ancak, insan hayatının %80'i iç mekanlarda geçmektedir ve tüneller, alçak köprüler, yüksek katlı caddeler ve yoğun bitki örtüsü gibi bazı yoğun gölgeli alanlarda uydu konumlandırma teknolojisiyle konum belirlemek 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 Teoremi'ni tahmin etmek için maksimum olabilirlik yerelleştirme algoritması kullanılarak, hedef konumunun koordinatlarını optimize etmek için Levenberg-Marquardt (LM) algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen şemanın araç konumunu %90 olasılıkla 27 cm'den daha az bir hatayla izleyebildiğini 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 araç bilgisayarı. Araç böyle bir yolda seyrederken, RFID okuyucu, birden fazla etiketten gelen geri saçılan sinyalin fazını ve her etikette depolanan konum bilgisini gerçek zamanlı olarak alabilir. Okuyucu çok frekanslı sinyaller yaydığı için, RFID okuyucu her etiketin farklı frekanslarına karşılık gelen birden fazla fazı elde edebilir. Bu faz ve konum bilgileri, araç bilgisayarı tarafından antenden her bir RFID etiketine olan mesafeyi hesaplamak ve ardından aracın koordinatlarını belirlemek için kullanılacaktır.