QLOC:基于量子指纹的大规模定位实用算法
研究问题
当前的定位技术在处理涉及大量设备的大型部署时往往存在不准确和低效的问题。
方法
该研究引入了一种新颖的量子指纹基算法,称为QLOC,旨在为广泛的室内环境提供精确的定位服务,并尽量减少计算需求。
创新点
- 设计了一种高效的量子算法,在设备数量增加的情况下能很好地扩展。
- 通过严格测试与真实世界场景和基准对比验证了所提方案的有效性。
结论
QLOC代表了一个重要的进展,为使用量子计算进行大规模室内定位开发实用解决方案。然而,继续的研究仍然需要优化性能并克服现有的技术障碍。
原文链接
https://arxiv.org/pdf/2410.00708
基于凸多边形加权质心的蓝牙低功耗室内定位方法(WC-CP)
研究问题
现有的基于BLE的室内定位方法面临以下挑战:
- 由于信号传播特性导致的精度限制。
- 计算密集型算法导致资源消耗高。
- 动态环境中的移动信标或用户的处理难度大。
本研究的目标是提