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摘要
近年来，基于WiFi的井下人员定位算法受到了广泛关注，为进一步提高定位算法的速度和精度，提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化极限学习机(ELM)算法的井下人员快速定位方法。首先将优化的K均值聚类算法(K-means)引入定位流程，通过对位置指纹库进行聚类划分，降低单次识别需要的时间；其次利用QPSO算法优越的优化能力，提高ELM算法的定位精度，最终实现对井下人员的高效、准确定位。仿真实验结果表明，提出的基于量子粒子群优化极限学习机的井下快速定位方法，能够提高定位的精度和效率，具有较高的实用价值和工程意义。
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