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基本信息

姓名:董刚刚 职位: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,2012年12月、2016年12月获国防科技大学电子信息与通信工程专业硕士、博士学位。2018年10月进入西安电子科技大学参加工作现为雷达信号处理国家重点实验室教授。

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)
  • 2024年西安电子科技大学优秀硕士学位获得者指导教师。

学术成果:(详见个人主页:https://ganggangdong.github.io/homepage/ 停止更新,部分成果开源) 

近5年以第一/通信作者在国际著名刊物发表SCI检索论文30余篇,谷歌学术被引 1640 余次,h-index 和 i10-index为31。

News

  • 20级硕士生 于紫衣 申报的发明专利“一种深度生成模型仿真 SAR 图像的质量评估方法”被授权(2025.2.24)。
  • 课题组2篇论文被CCF-B类会议 ICASSP2025录用,跨模态学习干扰识别(王子璇)、智能干扰抑制(李爽)(2024.12)
  • 23级硕士生 李爽 获得 2024年度国家奖学金(2024.11)。
  • 21级硕士生 宋娅菲耿晓静 被评为西安电子科技大学2024届优秀硕士学位获得者(2024.06.19)。
  • 本科生 赵亚琦 的数据驱动智能SAR干扰抑制成像技术研究 "A New Data-Driven Paradigm for SAR Jamming Suppression" 被 CCF-C类会议 PRCV2024  录用(2024.06.26)。
  • SAR目标识别发明专利 “一种模型与数据联合驱动的SAR图像目标识别方法”被授权(2024.07.02)。
  • 硕士生钟庭轩申报的“一种针对SAR图像的杂波图像生成方法和目标检测方法”被授权(2024.07.01)。
  • 硕士生 李爽 开展的可学习SAR成像技术研究 "A Learnable Radar Imaging Paradigm Driven by Deep Generative Model" 被CCF-C类会议 IEEE ICIP2024  录用(2024.06.07)。
  • 硕士生宋娅菲申报的跨域重建目标增强识别专利 "雷达目标跨域随机扰动成像的增强识别方法" 被受理(2024.05.30)。
  • 自监督雷达干扰识研究专利 "一种跨域自监督学习雷达干扰识别方法" 被受理(2024.06.08)。
  • 硕士生 高宇洋 开展的可学习SAR脉冲压缩新技术研究 "Pulse Compression via Learnable Match Filters" 被国际遥感年会议 IEEE IGARSS2024  录用(2024.03.16)。
  • 硕士生 宋娅菲 开展的SAR联邦目标识别研究 "Federated Target Recognition for Multi-radar Sensor Data Security"被遥感领域Top期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 录用(2023.04)。
  • 硕士生 于紫衣 围绕生成SAR图像质量评估的研究 "SAR Image Quality Assessment: From Sample-wise to Class-wise" 被I类贡献度期刊 Remote Sensing 录用(2023. 04)。
  • SAR目标识别发明专利 “一种平移不变和噪声稳健的雷达图像目标识别方法”被授权(2023.02.10)。
  • 硕士生 耿晓静 论文 "SAR Target Recognition Via Random Sampling Combination In Open-World Environments" 被 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 期刊录用(2022.12)
主要研究方向

主要研究方向包括但并不局限于:

  •  雷达信号处理SAR成像技术、超分辨率成像、旁瓣抑制、干扰抑制、自聚焦技术等; 
  •  遥感图像解译:目标检测识别、异源数据融合、跨模态学习、异常检测、图像配准、变化检测等;
  •  深度学习及应用域自适应学习、知识迁移学习、数据扩充仿真等。