Chenming Jiang

M.Sc.

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                         Deutschland

Fachgebiet

Ein Radar dient als wesentlicher Bestandteil des Automobils für die Umgebungserfassung. Es wird verwendet, um die Objekte zu detektieren, ihre Parameter wie Entfernungen, Geschwindigkeiten und Ankunftsrichtungen (DOA) abzuschätzen, diese Parameter zu verfolgen und die Objekte zu klassifizieren. Um den Anforderungen zukünftiger High-Level-Fahrassistenzsysteme gerecht zu werden, sollte das verwendete Radar eine hohe Leistung, geringe Komplexität und Robustheit gegenüber Interferenzen aufweisen.

Die schwerpunkte sind:

  • Entwicklung des Automobilradars mit hoher Leistung, insbesondere mit hoher DOA-Auflösung/Genauigkeit.
  • Reduktion von gegenseitigen Interferenzen entweder durch traditionelle Signalverarbeitung oder Deep-Learning-basierten Ansätzen.
  • Optimierungsalgorithmen wie genetische Algorithmen, Evolutionsalgorithmen und Methoden der Akteurkritik usw.

Publikationen

Armanious, K.; Jiang, C.; Abdulatif, S.; Küstner, T.; Gatidis, S. & Yang, B.
Unsupervised Medical Image Translation Using Cycle-MedGAN
Proceedings of the IEEE European Signal Processing Conference EUSIPCO 2019, A Coruna, Spain, September 2019
 
Armanious, K.; Jiang, C; Fischer, M; Küstner, T; Nikolaou, K; Gatidis, S; Yang, B.
MedGAN: Medical image translation using GANs
Computerized Medical imaging and Graphics, 2019

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