项厚宏
发布时间:2019-06-15 浏览:19

个人信息

姓     名 

项厚宏

性     别

出生年月

1994.1

最终学位

博士

毕业学校

西安电子科技大学

从事专业         

信号与信息处理

职务


所属院系

计算机与信息学院



所在部门

信号与信息处理研究所

职称

讲师

 联系方式

办公电话

15956509874

E-mail 

hhxiang@hfut.edu.cn

通讯地址

安徽省合肥市蜀山区合肥工业大学翡翠湖校区科教楼A座501C

邮编


 简历

项厚宏:男,安庆宿松人,博士、讲师。2021年6月获西安电子科技大学信号与信息处理博士学位;2021年7月加入合肥工业大学计算机与信息学院电子系从事教学与科研工作,主要研究领域包括雷达信号处理,参数估计,目标识别与分类,深度学习,雷达系统分析与设计等。

 研究方向

阵列信号处理,超分辨参数估计,目标分类与识别,深度学习与雷达参数估计


主持项目:

[1] 基于微动特征的低分辨率雷达目标分类与识别(横向),2021.9-2023.9

 教学工作


 获奖情况


 主要论著

期刊:


[7] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Ting, Liu Dong. Improved de-multipath neural network models with self-paced feature-to-feature learning for DOA estimation in multipath environment[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(5): 5068-5078.

[6] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Minglei, Xu Saiqin. Angle separation learning for coherent DOA estimation with deep sparse prior[J]. IEEE Communications Letters, 2021, 25(2): 465-469.

[5] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Minglei, Xu Saiqin, Li Zhengjie. Improved direction of arrival estimation method based on LSTM neural networks with robustness to array imperfections[J]. Applied Intelligence, 2021, Online.

[4] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Ting, Liu Dong. Phase enhancement model based on supervised convolutional neural network for coherent DOA estimation[J]. Applied Intelligence, 2020, 50: 2411-2422.

[3] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Minglei, Li Cunxu. Altitude measurement based on characteristics reversal by deep neural network for VHF radar[J]. IET Radar, Sonar & Navigation, 2019, 13(1): 98-103.

[2] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Yang Minglei, Liu Dong. A novel phase enhancement method for low-angle estimation based on supervised DNN learning[J]. IEEE Access, 2019, 7: 82329-82336.

[1] 项厚宏, 陈伯孝, 杨婷,杨明磊. 基于多帧相位增强的米波雷达低仰角目标DOA估计方法 [J]. 电子与信息学报, 2020, 42(7): 1581-1589.


会议:


[3] Xiang Houhong, Chen Baixiao, Xu Hui. Spatial distribution feature learning for DOA estimation in multi-path environment[C]. IEEE International Conference on Computational Electromagnetics, Shanghai, China, 2019.

[2] 项厚宏, 陈伯孝. 基于相位增强的米波雷达低角目标DOA估计方法, 目标识别与人工智能高峰论文[C]. 沈阳, 2019.

[1] 项厚宏, 陈伯孝. 基于深度神经网络的米波雷达低仰角测高方法研究, 智能精打体系前沿论坛[C]. 成都, 2018.


专利:

[6]     陈伯孝, 项厚宏. 一种相位增强的米波雷达目标低仰角DOA估计方法. 已申请, 申请号: 201910662647.3

[5]     陈伯孝, 项厚宏. 基于二维卷积神经网络的米波雷达DOA估计方法. 已申请, 申请号: 201811442386.6

[4]     陈伯孝, 项厚宏. 基于一维卷积神经网络的米波雷达DOA估计方法. 已申请, 申请号: 201811442372.4

[3]     陈伯孝, 项厚宏. 基于有监督深度神经网络的米波雷达DOA估计方法. 已申请, 申请号: 201811442375.8

[2]     陈伯孝, 刘冬, 项厚宏. 一种基于RBF神经网络的低仰角DOA估计方法. 已申请, 申请号: 201910357489.0

[1]     陈伯孝, 杨婷, 项厚宏. 基于深度神经网络的米波雷达低仰角测高方法. 已申请, 申请号: 201810650951.1