【人工智能与深度学习在船载测控雷达天线控制系统中的应用】
随着科技的快速发展，人工智能（AI）和深度学习已经成为现代技术领域的核心驱动力，尤其在雷达系统控制方面展现出巨大的潜力。这篇南京理工大学的硕士学位论文关注的是如何通过改进设计来提升船载测控雷达天线控制系统的性能，同时减少操作复杂性和人力成本。
传统的船载跟踪与通信（TT&C）雷达系统经历了从模拟控制到数字多功能控制的发展，尽管取得了显著的进步，但依然存在一些不足之处。其中，采用模拟环路结构的控制系统调整过程复杂，抗干扰能力弱；此外，操作设备多且需大量人员，如一个ACU（天线控制单元）需要两个控制平台、一个天线角度编码单元和三名操作员。
针对这些问题，论文提出了一种基于人工智能和深度学习的改进设计方案。首先，将两个控制平台和一个天线角度编码单元整合为一个具有监控和控制双重功能的新型控制平台，实现了整个控制回路的数字化，这有利于简化硬件结构，提高系统的集成度。其次，通过引入数字PID（比例-积分-微分）控制策略，增强了系统的稳定性和自动化水平，同时保持了原有的所有功能。这样的设计不仅提升了设备的性能和效率，还节省了大量的人力资源和经济成本。
在船载测控雷达的目标跟踪原理部分，论文详细阐述了雷达下行信道的组成原理，包括信号传输和接收的过程。测角分系统是雷达系统的重要组成部分，其作用在于精确测量目标的方向角，通过角误差解调来实现对目标的精确追踪。深度学习可以在这个环节中发挥作用，通过训练模型自动识别和学习目标特征，提高跟踪精度和速度。
在硬件设计上，ACU作为核心部件，主要负责控制天线的运动和数据处理。其与中央处理器、传感器以及其他子系统之间的接口关系至关重要，这些接口确保了数据的高效传输和系统的协调运行。借助深度学习算法，ACU能够实时分析并优化控制指令，从而实现更智能、更快速的反应。
总结来说，这篇论文展示了人工智能和深度学习在改进船载测控雷达天线控制系统中的实际应用，通过技术创新解决了传统系统存在的问题，提升了雷达系统的整体性能和自动化程度，同时降低了运营成本。这种结合了先进理论和技术的创新设计，无疑为未来海基雷达系统的现代化发展开辟了新的方向。
