一种高效的量子二进制神经算法用于精确的多层楼层定位
量子物理
2024-09-04 v1
摘要
多层环境中的准确楼层定位是一个重要但具有挑战性的任务。在当前楼层定位技术中，指纹技术因其在噪声环境中的准确性而为主流技术。要实现对包含众多楼层的建筑中的准确楼层定位，我们必须在每个楼层收集充足的数据，这需要大量的存储空间和运行时间；这会阻止指纹技术在规模化支持大型多层建筑方面发挥作用，尤其是在全球范围内。本文提出了一种用于准确多层定位的量子算法。该算法利用量子计算概念，在空间和运行时间方面相较于经典方法实现指数级的提升。此外，它基于一种可以在较少量子比特数实现的高效二进制神经实现，允许在近期量子设备上进行部署。我们在真实的IBM量子机器上实现了该算法，并在三个真实的室内测试场中对其进行评估。结果确认了该量子算法在时间和空间上实现指数级节省，同时保持与传统经典技术相同的定位准确性，并且使用的量子比特数仅为其他量子定位算法的一半。
引用
@article{arxiv.2409.00792,
title = {An Efficient Quantum Binary-Neuron Algorithm for Accurate Multi-Story Floor Localization},
author = {Yousef Zook and Ahmed Shokry and Moustafa Youssef},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.00792},
year = {2024}
}