摘要
本发明提供一种低空感知雷达信号角误差测量处理系统,涉及雷达信号处理技术领域,包括8个基础子系统和7个辅助子系统,通过人工智能分析子系统的深度神经网络算法,能够高效地对输入数据进行特征提取和模式识别,极大提高了对雷达信号的分析能力和处理效率,为后续的角度测量和误差计算提供更准确的基础,量子计算辅助子系统的运用,借助量子退火算法提升了复杂角误差计算的效率,使得整个系统在处理大规模数据和复杂计算时具有显著优势,缩短了处理时间,深度学习图像识别子系统基于卷积神经网络的图像分析,提高了图像识别的准确率,从而为系统提供更全面和准确的信息支持,有助于更精确地测量角度和计算误差。
技术关键词
深度学习图像识别
分析子系统
区块链数据安全
误差
量子退火算法
管理子系统
微纳技术
稳态视觉诱发电位
智能传感器
深度神经网络算法
多传感器数据融合
雷达信号处理技术
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图像分析
模式识别
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