个人简历

高强，博士、讲师、硕士生导师。男，1982年生，2005年获北京理工大学理学学士学位，2009年获北京理工大学工学硕士学位，2014年获北京理工大学工学博士学位。先后主持科研课题2项，发表学术论文10余篇。

研究方向

深度学习、图像增强，图像生成等。

主要承担的教学课程

本科生课程：面向对象程序设计C++、Python程序设计、离散数学

论文及专利：

1.Q. Gao, “A Fast Scattering Model for C-Band Data Simulation in Forest Scenarios,” IEEE Access, vol. 10, pp. 126899–126909, 2022. 

2. Q. Gao and L. Liu, “A Fast SAR Raw Data Simulator for Extended Scenes Using Block Clipping Method,” in Proceedings of the 2022 5th International Conference on Signal Processing and Machine Learning, in SPML’22. Dalian, , pp. 75–81 ,Oct. 2022. 

3. T. Zeng, Q. Gao, Z. Ding, J. Chen, and G. Li, “Road Network Extraction From Low-Contrast SAR Images,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 16, no. 6, pp.907–911, 2019. 

4. Q. Gao, M. Ke, Z. Ding, and T. Zeng, “A backscattering data simulation model for forest canopy based on canopy height information,” in 2018 IEEE Radar Conference (RadarConf18), America(Oklahoma),  pp. 0593–0597,2018. 

5. T. Zeng, Q. Gao, Z. Ding, W. Tian, Y. Yang, and Z. Zhang, “Power Transmission Tower Detection Based on Polar Coordinate Semivariogram in High-Resolution SAR Image,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 12, pp. 2200–2204, 2017.

6. Q. Gao, Y. H. Xu, T. Zeng, and Z. G. Ding, “A fast SAR raw data simulation algorithm based on data correction using chirp scaling algorithm,” in IET International Radar Conference 2015.

主要科研项目

1. 浙江省教育厅一般科研项目，Y202043588，基于统计模型的大面积森林场景SAR图像快速仿真方法，2021-01-2022-12，主持。

2. 湖州市自然科学基金项目，2022YZ20，基于数据增强的全极化SAR图像相干斑抑制技术，2023-01-2024-12，主持。

联系方式

Email：02794@zjhu.edu.cn