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基本信息

姓名:董刚刚 职位:副教授

硕士生导师

博士学科:信息与通信工程

硕士学科:信息与通信工程

工作单位:雷达信号处理重点实验室

联系方式

通信地址:太白南路2号

电子邮箱:

dongganggang@xidian.edu.cn

dongganggang@nudt.edu.cn

办公电话:029-88201246

办公地点:100号楼407房间

个人简介

董刚刚,博士,副教授,2012年12月获国防科技大学信息与通信工程专业硕士学位,2016年12月获国防科技大学电子信息与通信工程专业博士学位。2018年10月进入西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室工作,现为西安电子科技大学电子工程学院副教授,硕士生导师。

荣获奖励

  • 2017年中国电子学会优秀博士论文,获奖等级“优秀”
  • 2018年全军优秀博士学位论文
  • 2019年中国电子学会科技进步二等奖(排名第二)

学术成果:(详见个人主页:https://ganggangdong.github.io/homepage/

自2014年以来,以第一作者发表SCI检索论文18篇,谷歌学术被引1086余次,4篇文章引用超100次,h-index 和 i10-index为15。

News

  • 指导硕士生宋娅菲在SCI期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing发表题为"Federated Target Recognition for Multi-radar Sensor Data Security"论文,重点研究联邦目标识别问题(2023.04)。
  • 指导硕士生于紫衣在SCI期刊Remote Sensing发表题为"SAR Image Quality Assessment: From Sample-wise to Class-wise"论文,提出针对SAR图像量化评估的新策略(2023. 04)。
  • 指导硕士生王子璇在国际地球科学和遥感年会IGARSS2023发表题为"Radar Jamming Recognition via A New Siamese Network"论文,提出使用度量学习方法解决雷达干扰信号识别任务的新方案(2023. 04)。
  • 指导硕士生耿晓静在SCI期刊IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing发表题为"SAR Target Recognition Via Random Sampling Combination In Open-World Environments"论文,提出开放环境下库外未知目标识别新策略(2022.12)
  • 指导硕士生耿晓静申报题为“一种开放条件下的未知类型目标识别方法”专利(2022.08)。
  • 指导硕士生于紫衣在欧洲信号处理年会EUSIPCO2022发表题为"Similarity Analysis of Simulated SAR Target Images"论文,提出针对SAR目标仿真样本的质量评估新方案(2022.07)。
  • 指导硕士生唐睿在SCI期刊EURASIP Journal on Advances in Signal Processing发表题为“Bridge-over-water Detection via Modulated Deformable Convolution and Attention Mechanisms”论文,重点解决桥梁检测问题(2022.06)。
  • 指导硕士生宋娅菲在国际地球科学和遥感年会IGARSS2022发表题为"A New Method for Joint Recognition and Location of Radar Jamming"论文,实现雷达干扰检测与识别一体化研究(2022.05)。
  • 指导硕士生于紫衣在国际地球科学和遥感年会IGARSS2022发表题为"A New Quantitative Evaluation Strategy for Deep Generated SAR Images"论文,提出针对深度生成模型所生成的仿真样本的质量评估新方案(2022.05)。
  • 指导硕士生耿晓静在国际地球科学和遥感年会IGARSS2022发表题为"A New Evaluation Strategy for Open World Target Recognition"论文,提出动态开放条件下的目标识别评估新方案(2022.05)。
  • 指导硕士生于紫衣申报题为"一种深度生成模型仿真SAR图像的质量评估方法和装置"专利(2022.03)。
  • 指导硕士生宋娅菲申报题为“一种雷达干扰识别网络的训练方法和雷达干扰识别方法”专利(2022.01)。
主要研究方向

主要研究方向包括但并不局限于:

1.雷达图像解译:目标检测与识别、图像去斑、杂波仿真、语义分割、变化检测等
2. 模式识别与深度学习:迁移学习、数据扩充与仿真、轻量化神经网络等;
3. 雷达信号处理:高分辨率距离像、辐射源信号、调制信号、干扰信号等处理。

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