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姜义成

1 信号检测与目标成像识别技术；2 光电图像处理技术；3 高分辨成像雷达信息处理技术。

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姓名：姜义成
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

发酵工程
研究兴趣：1 信号检测与目标成像识别技术；2 光电图像处理技术；3 高分辨成像雷达信息处理技术。

个人简介

姜义成

学习工作经历：
1983-1987年：毕业于哈尔滨工业大学电子工程专业获学士学位；
1987-1990年：毕业于哈尔滨工业大学通信与信息系统学科获硕士学位；
1993-1997年：毕业于哈尔滨工业大学通信与信息系统学科获博士学位；
1992-1996年：哈尔滨工业大学航天学院讲师；
1996-2001年：哈尔滨工业大学电子与通信工程系副教授；
2001-2003年：哈尔滨工业大学航天学院电子与通信工程系教授；
2003-目前：哈尔滨工业大学航天学院电子与信息技术研究院博士生导师。

学术兼职：
全国信息与电子学科研究生教育协会理事；
中国电子教育学会常务理事。

研究方向：
主要研究内容包括1 信号检测与目标成像识别技术：研究弱信号检测理论、目标成像特征提取与识别方法、现代信号实时处理与应用；2 光电图像处理技术：研究由各种传感器获取图像的信息处理技术；3 高分辨成像雷达信息处理技术：主要研究微波雷达成像与信息处理技术，该技术是现在和未来进行空间目标探测、监视与识别的重要手段。

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2010-12-06

【期刊论文】毫米波雷达阶跳频信号分析及运动补偿方法的实现

姜义成，姜义成①，刘永坦

高技术通讯，2001：41～43，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

分析了毫米波雷达阶跳频信号参数以及复杂目标运动对该信号合成目标一维距离像的影响，研究了三角波调制下运动速度参数估计方法。仿真表明，该方法具有较高的测速精度和较好的抗噪声性能，在ADSP21062信号处理板上运行时间为1.2ms。

阶跳频信号,，毫米波雷达,， ADSP21062,，参数估计

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2010-12-06

【期刊论文】基于雷达一维距离像的航迹相关方法

姜义成，林力

哈尔滨工业大学学报，2001，33（4）：512～514，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为提高灵巧、多模高分辨雷达跟踪目标的能力，利用宽带雷达一维距离像可实现快速辨别目标的特性，提出了高分辨雷达在多目标跟踪过程中，用一维距离像进行航迹相关的方法定义了参数匹配分，用它讨论相同或不同目标之间距离像的相关性。利用距离像匹配分均值和方差信息确定了航迹相关的判决门限和最大姿态角的变化量三种真实飞机目标的实验结果表明，在一定姿态角范围内，可以精确判别出目标的航迹。同时也证明了通过加密采样问隔，可提高航迹关联的准确性。

雷达距离像，航迹相关，匹配分，目标跟踪

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2010-12-06

【期刊论文】ADSP21062信号处理板的一种简易测试方法

姜义成，王永龙

《电子技术应用》，2001（10）：79～80，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

针对ADSP2106x处理系统的开发研究，提出了一种简单易行的测试方法。该方法既可判别DSP能否正常工作，又可测试多处理器通过Link口传输信息的有效性。所提的测试方法在基于ADSP21062的雷达信号处理系统的调试中获得了验证。

DSP，测试方法，雷达信号处理系统

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2010-12-06

【期刊论文】A New Radar Target Recognition Method Based on Polarimetric Processing and Neural Learning

姜义成， JIANG Yicheng， MA Zilong， LIU Yongtan， GU Jianzheng

Journal of Harbin Institute of Technology (New Series), Vo1.5, No.3, 1998，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

The new millmeter-wave(MMW) radar target recognition method proposed uses polarimetric infornation to obtain stable amphtudes of range profiles and neural learning to extract angle-invariant features of range profiles and polarimetric processing reduces speckle to enhance ability to discriminate tin-gets, and in comparison with conventional approaches, subclass features obtained by the neural learning carries more information and thus makes the correctness of target classification higher and simulation results verified the validity of tiffs approach.

MMW radar target recognition,， range profile,， polarimetric processing