随着物联网(IOT)产业的蓬勃发展,大规模机器类通信(MMTC)对于满足第五代无线通信需求,如智能城市的高科技概念、智能医疗、智能生产系统等的重要性日益凸显。为了满足5G的大规模MTC标准,现有的机器类通信相关技术(基于OFDMA)如窄带物联网(NB-IOT)、长期演进-机器类通信(LTE-MTC)将会受到限制。由于正交频分复用技术将可用频谱资源的数量与可支持的活跃用户的数量紧密地耦合在一起,因此MTC通信无线接入的前置码也会受到限制。本文的动机是为了减少因车辆寻找停车场而导致的城市交通流量。据估计,市区闹市区30%的交通拥堵是由于车辆缓慢行驶来寻找停车位造成的,驾驶员平均需要7.8分钟才能找到一个停车位。这不仅会导致寻找停车位的驾驶员浪费时间和燃料,而且还会导致交通拥堵,给其他驾驶员造成额外的时间和燃料上的浪费。例如,据报道,在洛杉矶的一个小型商业区,一年多的时间里,汽车在停车场缓慢行驶的总里程创造了相当于38次的环球旅行,燃烧了47000加仑的汽油,产生了 730吨的二氧化碳。前人在研究停车行为和提高停车效率方面已经做了大量的工作。在这类研究的早期阶段,已经建立了许多停车模型来理解和复现停车选择的行为,例如CLAMP模型、PARKSIM模型、PARKAGENT模型、多层停车模型等等。在这些模型的大多数之中,竞争性替代品的优先级往往都是在决策者(驾驶员)之前。在交通管理系统的开发过程中,建立了一个智能停车系统,其目的是为了降低雇佣人员的成本,并且为停车场的所有者实现资源的优化利用。目前,找到停车位的常用方法是手动的,驾驶员通常是凭借着自身的运气和经验在街道上找到一个停车位。这一过程需要耗费时间和精力,并且如果驾驶员在一个具有高车辆密度的城市行驶,可能会造成的最坏情况就是无法找到任何停车位。另一种可供选择的方法就是寻找到一个可以提前预定的大容量停车场。然而,这并不是一个最佳的解决方案,因为这样的停车场通常会距离用户的目的地很远。近年来,在射频识别(RFID)、ZigBee、无线MESS网络(WMN)和互联网等各种无线网络技术的支持之下,研究人员已经能够实现车对车和车对基础设施的交互。为了解决上述问题,并且利用技术的重大发展,物联网技术(IoT)在生活中的许多领域以及智能停车系统(SPS)技术中创造了一场革命。本研究提出并开发了一种基于物联网的基于云的SPS的有效解决方案。我们的系统将每个停车场构建为一个物联网网络,其中包括车辆的GPS位置、停车场之间的距离和停车场区域中的空闲插槽数量等数据将会被传输到数据中心。数据中心作为云服务器,用于计算停车请求的成本,并且这些成本经常更新,在网络中的车辆可以随时访问这些成本。SPS基于多种创新技术,可以实现自动监控和管理停车场。此外,在所提出的系统中,每个停车场都可以作为一个传统的停车场进行独立地运行。本项研究还在一个基于Arduino的开源物理计算平台上实现了一个无线接入的系统原型,该物理计算平台利用射频识别技术,使用智能手机为控制系统和车辆提供了通信和用户界面,以验证所提出系统的可行性。