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西安电子科技大学电子工程学院
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个人简介

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论文13篇，谷歌学术被引560余次，h-index和i10-index为13和14。科学研究目前主持的部分科研项目：面向SAR图像目标识别的多模综合感知神经网络，国家自然科学基金面上项目，2020.01~2023.12，58万面向SAR图像目标识别的整体感知神经网络，国家重点实验室基金，2019.01~2020.12，25万面向SAR图像目标识别的局部关键点特征提取，中央高校基本科研业务，2019.01~2020.126万智能传感技术研究，国防预研，10万贡献之一：合成孔径雷达回波数据的广义解析信号表示与稀疏建模问题描述：利用回波数据分析与描述散射特性是目标识别的关键。传统方法通常对幅度数据进行图像分割，从背景杂波中分离目标区域与雷达阴影，据此设计目标（或阴影）点、线、区域、形状等视觉特征描述方法。作为相干成像雷达，SAR图像遍布斑点噪声，它服从乘性统计模型，目标掩没于相干斑随机分布的背景杂波之中，与光学图像相比，信噪比很低，角点、轮廓、区域等几何结构很模糊，且乘性噪声环境的图像分割本身仍是公开的难题，因此所设计的特征仅仅适用于特定任务或数据集，很难进行推广和扩展。解决方案：针对这些问题，我们将回波数据视为周期无限长的能量有限信号，利用带通滤波器组进行频谱延拓，借助距离向与方位向二维等向希尔伯特变换即里斯变换构造回波数据的广义解析信号，即单演信号，在不同尺度空间对目标散射现象进行表示，挖掘原始信号蕴含的能量、结构、几何等局部信息，利用统计学习理论将局部信息融合于欧氏空间和希尔伯特空间，提高决策的稳健性和可靠性。科学意义：首次提出构造高维空间广义解析信号对目标散射特性进行分析和描述，构建稀疏模型进行决策，提出非约束条件下目标识别的新策略和新途径。贡献之二：解析信号分解非线性流形稀疏建模与学习问题描述：利用距离向与方位向的希尔伯特变换多维等向广义扩展构造回波数据的高维解析信号，通过信号分解获取多组分量分别代表原始信号不同类型局部信息，若将多种信息融合于数据空间或再生核希尔伯特空间，这种“硬”组合模式存在不同程度的信息损失，从而影响后续判决的可靠性。解决方案：为了改进信息融合效率进而提高判决可靠性，我们以拓扑几何理论为指导，对广义解析信号分解获取的结构化数组进行子空间线性变换，构造非欧几何空间，赋予黎曼度量将线性子空间集提升为流形，定义流形距离量化元素之间的相似性，有效改进因成像环境变化等扰动对判决的影响，提高决策的稳健性。实验表示，非欧流形表示方法能有效应对随机噪声和雷达俯仰角变化造成的不利影响。科学意义：首次提出广义解析信号诸分量的非线性流形建模，通过构造子空间线性变换将解析信号结构化表示提升为流形元素，根据定义的流形距离度量样本的相似性，为高维信号多分量联合判决提供了新的解决方案。贡献之三：面向目标识别的知识辅助神经网络问题描述：近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习方法采用端到端数据驱动的模式高效地学习高级抽象特征，辅以ImageNet、COCO等大型数据集，取得巨大成功。部分学者围绕着雷达图像开展了尝试性研究，但并没有与实际任务背景进行结合、提出针对性的改进方案，只是沿用经典模型框架，因而没有坚实的理论基础，同时受限于样本数量对扩展工作条件的效果不佳。经典模型将卷积、激活、池化等运算按一定拓扑结构堆叠起来，需要大量标记样本以误差反向传播的方式训练模型参数，对于标记样本获取成本高昂、且样本数量有限的雷达目标识别问题，容易出现过拟合；另一方面，滑动卷积的感知模式过于强调精细化的局部感知特征，忽视了信号的整体结构信息。解决方案：通过分析经典的感知模式，结合实际任务场景，我们提出将传统方法与深度学习相结合的思路，借鉴传统目标识别方法的导向性特征表示，着眼于任务场景实际提出知识辅助神经网络，将知识辅助预定义感知和样本训练自适应感知相结合，实现距离向、方位向和频率的时频维度联合感知，兼顾特征学习的导向性与普适性，利用有限的训练样本实现高效的抽象特征表示。科学意义：首次提出面向雷达目标识别的知识辅助神经网络，将深度学习方法置于具体任务背景之中，将经验知识预定义感知与训练样本自适应感知相结合，构建扁平化神经网络模型，开创了传统方法与深度学习相结合的新思路。贡献之四：变换域稀疏建模和样本加权决策规则问题描述：稀疏表示一直以来都是贯穿信号处理发展的主线，从早期的短时傅立叶变换到上世纪九十年代的小波变换、多尺度分析，再到后来的压缩感知和近年来的深层神经网络，无不遵循该原则。随着压缩感知理论的兴起，研究人员提出了基于稀疏表示的分类方法，利用训练样本构造过完备字典，对测试样本进行线性表示，通过搜寻最稀疏表示进行模式分类。该方法假设同类别样本构成一个线性子空间，源自于该类的未知样本与该类样本构成的子空间距离最近，其前提是有足够多与测试样本精确配准的训练样本构成线性子空间。经检测、鉴别之后保留的未知目标概略位于切片图像中心，但很难与训练样本精确对齐，若直接对切片图像进行稀疏建模很难取得理想的效果；此外，理想模型很难适应目标结构变化、传感器测量误差、随机噪声污染等扰动因素。解决方案：为了应对空间位置模糊与各种扰动因素，我们提出变换域稀疏建模，借助调和分析工具将原始信号投影到频域，信号能量集中在很少部分频谱分量，这部分频谱能有效区分不同类型目标的散射现象，且满足平移不变，据此提出变换域稀疏建模，根据未知样本频谱与各子空间的距离进行判决；另一方面，经典的稀疏表示分类依据样本到子空间的距离进行决策，实质是贝叶斯“硬”决策，忽略了子空间内部各元素对距离度量的贡献，对此提出了一种证据“软”决策的思路，在定义样本与子空间的距离时充分考虑子空间内部元素与未知样本之间的差异信息，有效改进决策的可靠性。科学意义：我们从样本到流形距离的角度分析了稀疏表示在雷达图像目标识别中的应用可行性，据此提出了变换域稀疏模型和样本加权“软”决策规则，针对特定分类问题提出具体的解决方案。招生要求本人主要研究方向是： 1.遥感图像解译，包括但不局限于目标识别、检测，图像处理，变化检测，图像检索; 2.深度学习和机器学习，包括但不局限于元学习、迁移学习、神经网络、Zero-ShotLearning,Few-ShotLearning,IncrementalLearning； 3.流形学习和调和分析，包括Riemannianmanifolds,Grassmannianmanifolds和构建与学习，广义解析信号。每年有数名硕士招生名额，欢迎有志于相关方向学习与研究的同学与我联系，可提供芬兰奥卢大学、法国格勒诺贝尔理工学院等校学习机会。具备较强英语读写能力者优先cool；数学基础扎实者优先smiley；有CV编程基础者优先devil。

研究领域

1．SAR图像解译：目标检测与识别 2.模式识别与图像视觉 3．深度学习与机器学习 4．流形学习与调和分析

近期论文

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自2014年以来，以第一作者发表SCI论文13篇，论文程序均开源于Github个人主页 [1]GanggangDong,HongweiLiu,GlobalReceptivebasedNeuralNetworkforTargetRecognitioninSARImages,IEEETransactionsonCybernetics,EarlyAccess,2020 [2]GanggangDong,HongweiLiu,GangyaoKuang,JocelynChanussot,TargetRecognitioninSARImagesviaSparseRepresentationintheFrequencyDomain,PatternRecognition,2019,96,106972 [3]GanggangDong,GuishengLiao,HongweiLiu,GangyaoKuang,AReviewofAutoEncoderandItsVariants:AComparativePerspectivefromTargetRecognitioninSARImages.IEEEGeoscienceandRemoteSensingMagazine,2018,6(3):44-68,September. [4]GanggangDong*,GangyaoKuang,NaWang,WeiWang.ClassificationviaSparseRepresentationofSteerableWaveletFramesonGrassmannManifold:ApplicationtoTargetRecognitioninSARImage.IEEETransactionsonImageProcessing,2017,26(6):2892-2904,June. [5]GanggangDong*,GangyaoKuang.ClassificationontheMonogenicScale-Space:ApplicationtoTargetRecognitioninSARImage.IEEETransactiononImageProcessing,2015,24(8):2527-2539,August.（被引67次） [6]GanggangDong*,GangyaoKuang.SARTargetRecognitionViaSparseRepresentationofMonogenicSignalonGrassmannManifolds.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2016,9(3):1308-1319,March. [7]GanggangDong*,NaWang,GangyaoKuang,HongbingQiu.SparsityandLow-RankDictionaryLearningforSparseRepresentationofMonogenicSignal.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2018,11(1):141-153,January. [8]GanggangDong*,GangyaoKuang,LinjunZhao,JunLu.SARTargetRecognitionviaJointSparseRepresentationofMonogenicSignal.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2015,8(6):3316-3328,July.（被引91次） [9]GanggangDong*,GangyaoKuang.SparseRepresentationofMonogenicSignal:withApplicationtoTargetRecognitioninSARImages,IEEESignalProcessingLetters,2014,21(8):952-956,August.（被引89次） [10]GanggangDong*,GangyaoKuang.TargetRecognitioninSARImagesviaClassificationonRiemannianManifolds.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2015,12(1):199-203,January. [11]GanggangDong*,GangyaoKuang.TargetRecognitionviaInformationAggregationThroughDempster-Shafer’sEvidenceTheory.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2015,12(6):1247-1251,June. [12]GanggangDong*,GangyaoKuang.ASoftDecisionRuleforSparseSignalModelingviaDempster-ShaferEvidentialReasoning.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2016,13(10):1567-1571,October. [13]GanggangDong*,NaWang,GangyaoKuang,YinfaZhang.KernelLinearRepresentation:ApplicationtoTargetRecognitioninSyntheticApertureRadarImages.SPIEJournalofAppliedRemoteSensing,2014,8:083613-1-14. IGARSS会议论文4篇 [1]GanggangDong*,GangyaoKuang,LinjunZhao,JunLu,MinLu.JointSparseRepresentationofMonogenicComponents:withApplicationtoAutomaticTargetRecognitioninSARimagery.2014IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS),2014,549-552,Quebec,Canada. [2]GanggangDong,HongweiLiu,BoJiu,JibinZheng,JunkunYan,TargetRecognitioninSarImageviaSparseRepresentationinTransformedDomain,IGARSS2019-2019IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium,2019,28July-2Aug.2019,Yokohama,Japan [3]GanggangDong*,GangyaoKuang,LinjunZhao,JunLu,MinLu.NonnegativeandLocalLinearRegressionforClassificationinSARImagery.2014IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS),2014,1702-1705,Quebec,Canada. [4]GanggangDong*,NaWang,CanbinHu,YongmeiJiang.SARimagesegmentationcombiningthePMdiffusionmodelandMRFmodel.2012IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS),2012,4307-4310,Munich,Germany. ******************************************************************************************************************************************* 第二及以上作者合作SCI论文9篇 [1]SiqianZhang*,GanggangDong,GangyaoKuang.MatrixCompletionforDownward-Looking3-DSARImagingWithaRandomSparseLinearArray.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2018,56(4):1994-2006,April. [2]SiqianZhang*,GanggangDong,GangyaoKuang.Super-ResolutionDownward-LookingLinearArrayThree-DimensionalSARImagingBasedonTwo-DimensionalCompressiveSensing.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2016,9(6):2184-2196,June. [3]SiqianZhang*,YutaoZhu,GanggangDong,GangyaoKuang.TruncatedSVD-basedcompressivesensingfordownward-lookingthree-dimensionalSARimagingwithuniform/nonuniformlineararray.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2015,12(9):1853-1857,September. [4]MeitingYu*,GanggangDong,HaiyanFan,GangyaoKuang.SARTargetRecognitionviaLocalSparseRepresentationofMulti-manifoldRegularizedLow-rankApproximation.RemoteSensing,2018,10(2). [5]XiaoqiangZhang*,GanggangDong,BoliXiong,GangyaoKuang.RefinedSegmentationofShipTargetinSARImagesbasedonGVFSnakewithEllipticalConstraint.RemoteSensingLetters,2017,8(8):791-800. [6]DongdongGuan,DeliangXiang,GanggangDong,TaoTang*,XiaoanTang,GangyaoKuang.SARImageClassificationbyExploitingAdaptiveContextualInformationandCompositeKernels,IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2018,15(7):1035-1039,July. [7]MeitingYu*,SiqianZhang,GanggangDong,LinjunZhao,GangyaoKuang,TargetrecognitioninSARimagebasedonrobustlocalitydiscriminantprojection,IETRadar,Sonar&Navigation,2018,12(11):1285-1293,November [8]XiangliHuang,KefengJi,XiangguangLeng,GanggangDong,XiangweiXing,RefocusingMovingShipTargetinSARImagesbasedonFastMinimumEntropyPhaseCompensation,MDPISensors,2019,19(5):1154,March. [9]XiaoqiangZhang*,BoliXiong,GanggangDongandGangyaoKuang,ShipSegmentationinSARImagesbyImprovedNonlocalActiveContourModel,MDPISensors,2018,18(12),4220,December

学术兼职

IEEETIP,TGRS,JSTARS,GRSL,Access,Springer,SPIE,Taylor&Francis等期刊审稿人

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