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摘要 本文介绍了一种使用混合量子深度神经网络模型 (H-QDNN) 来提高室内定位精度的方法。为了提高基于当代技术的室内定位精度，我们结合了量子计算 (QC) 和深度神经网络 (DNN) 的优势。QC 的优势在于可以加速训练过程，并通过量子叠加和纠缠高效处理复杂的数据表示，而 DNN 则以能够提取有意义的特征和从数据中学习复杂模式而闻名。所提出的模型可以使用小型数据集进行训练，从而减少对大量数据的需求，这在室内定位中尤其有用，因为在室内定位中，数据收集可能耗时且资源密集。为了评估我们提出的方法的有效性，我们进行了广泛的实验并与现有的最先进方法进行了比较。结果表明，与传统技术相比，H-QDNN 模型显著提高了室内定位精度。此外，我们还深入了解了有助于提高性能的因素，例如所使用的量子启发算法和混合指纹的集成。
基于指纹识别的混合量子室内定位...
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