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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

                 18694152749

办公地点:100号楼407房间

QQ: 26902926

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。IEEE TIP, TGRS, JSTARS, GRSL, Access, Springer, SPIE, Taylor & Francis 等期刊审稿人。

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14篇,谷歌学术被引 680 余次,h-index 和 i10-index为13和14。

部分代表作:

  • Ganggang Dong, Hongwei Liu, Global Receptive based Neural Network for Target Recognition in SAR Images, IEEE Transactions on Cybernetics , Early Access, 2020
  • Ganggang Dong, Gangyao Kuang, Na Wang, Wei Wang. Classification via Sparse Representation of Steerable Wavelet Frames on Grassmann Manifold: Application to Target Recognition in SAR Image. IEEE Transactions on Image Processing, 2017, 26(6): 2892-2904, June.
  • Ganggang Dong, Gangyao Kuang. Classification on the Monogenic Scale-Space: Application to Target Recognition in SAR Image. IEEE Transaction on Image Processing, 2015, 24(8): 2527-2539, August.
  • Ganggang Dong, Hongwei Liu, Gangyao Kuang, Jocelyn Chanussot, Target Recognition in SAR Images via Sparse Representation in the Frequency Domain, Pattern Recognition , 2019, 96, 106972
  • Ganggang Dong, Guisheng Liao, Hongwei Liu, Gangyao Kuang, A Review of AutoEncoder and Its Variants: A Comparative Perspective from Target Recognition in SAR Images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2018, 6(3):44-68, September. (Popular Document of IEEE GRSM, Rank 10+)
  • Ganggang Dong, Hongwei Liu, Jocelyn Chanussot, Comparative Analysis of Keypoint-based Local Descriptor for Target Recognition in SAR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Accepted, 2020

 

主要研究方向

主要研究方向包括但并不局限于:

1.SAR图像解译:目标检测与识别、图像复原、地物杂波仿真、语义分割、变化检测等
2.  模式识别与图像视觉:稀疏表征、低秩表示、矩阵填充等
3.深度学习与机器学习:
4.流形学习与调和分析