孔繁锵，分别于2002、2005、2008年于西安电子科技大学获得光电子技术专业学士、通信与信息系统专业硕士、信息与通信工程专业博士学位，现为南京航空航天大学航天学院教授，博士生导师。主讲《VHDL与数字逻辑设计》、《数字电路》等课程。主要从事遥感多光谱图像处理、目标探测与识别等研究工作，先后主持国家自然科学基金项目、海军武器装备预研项目、军委科技委国防科技项目、装备发展部快速支持项目、空军背景预研项目、空军专用技术项目、江苏省自然科学基金面上项目等项目，在国内外核心期刊上发表30余篇SCI/EI期刊论文，获授权国家发明专利2项，2018年获国防科技进步一等奖1项，2019年获国家科技进步二等奖1项。

研究方向：光学工程/电子信息

遥感图像信息处理与压缩编码

科研成果获奖及专利：

1） 2018年，国防科学技术奖一等奖，“机载***成像和高精度地面动目标检测技术”，排名第4；

2） 2019年，国家科技进步二等奖，“机载***成像和高精度地面动目标检测技术”，排名第5；

获授权国家发明专利4项：

1）孔繁锵; 胡可迪; 李丹; 赵瞬民 ; 一种基于空谱特征分离提取的多光谱图像压缩方法及系统, 2023- 10-27, 中国, ZL202011493869.6；

2）孔繁锵; 温珂瑶; 李丹; 周永波; 赵瞬民; 胡可迪 ; 一种基于深度去噪自编码网络的高光谱图像解混 方法, 2023-10-3, 中国, ZL201911188298.2；

3）孔繁锵; 沈秋; 卞陈鼎; 仲伟志; 王丹丹 ; 一种基于MFOCUSS和低秩表示的高光谱图像稀疏解混方法, 2019-6-18, 中国, ZL201610141752.9；

4）李云松、孔繁锵、王柯俨、吴成柯、刘凯、雷杰、周有喜、汪美珠，基于码率预分配的JPEG2000自适应率控制系统及方法，2009.8，中国，ZL200710018190.X；

承担的科研项目情况：

1）面向前端融合的多光谱图像编码理论与方法，国家自然科学基金面上项目，2025-2028年，国家级，直接经费50万，主持；

2）小型***瞄准网络技术，军科委项目，2023-2025年，国家级，260万，主持；

3）***多模式分级探测**技术，军科委项目，2023-2025年，国家级，1650万，参与；

4）跨场景***目标智能检测技术，装备发展部快速支持项目，2021-2022年，国家级，50万，主持；

5）小型传感器成像综合处理技术研究（公开名称），空军背景预研项目，2021-2022年，国家级，165万，主持；

6）面向目标分类识别***高光谱图像压缩***，军委科技委基础加强领域基金项目，2020-2021年，国家级，50万，主持；

7）***传感器信息融合与目标跟踪***，空军十三五专用技术项目，2020-2021年，国家级，305万，主持；

8）星载新体制SAR综合环境检测技术，国家科技部十三五重点研发计划项目，2017-2020年，国家级，240万，参与；

9）***高光谱目标检测与识别***，海军武器装备预研项目，2017-2020年，国家级，200万，主持；

10）机载多传感器数字仿真技术研究，横向项目（中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所），2021年，110万，主持；

11）综合显示单元关键数据监控仿真模型，横向项目（中国航空无线电电子研究所），2020-2022年，95万，主持；

12）片上系统（SoC）的综合航电处理平台测试软件开发及需求验证，横向项目（中国航空无线电电子研究所），2020-2021年，75万，主持；

13）压缩感知域高光谱图像稀疏解混方法研究（61401200），国家自然科学基金项目，2014-2017年，国家级，24万，主持；

14）IMA平台模块级测试与故障重构机制研究，横向项目（中国航空无线电电子研究所），2017-2018年，44万，主持；

15）基于压缩感知的多光谱图像编码技术研究（BK2010498），江苏省自然科学基金面上项目，2010-2012年，省部级项目，10万，主持；

16）压缩感知框架下的多光谱图像编解码新方法研究，中国博士后基金项目，省部级项目，3万，主持；

发表学术论文,出版专著情况：

在国内外核心期刊上发表30余篇SCI/EI期刊论文，部分论文如下：

1)        Fanqiang Kong, Mengyue Chen, Yunsong Li, Dan Li, Yuhan Zheng, Deep Interpretable Fully CNN Structure for Sparse Hyperspectral Unmixing via Model-driven and Data-driven Integration, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 2023, vol.61. (2023, SCI期刊)

2)        Fanqiang Kong, Yuhan Zheng, Dan Li, Yunsong Li, Mengyue Chen,Window Transformer Convolutional Autoencoder for Hyperspectral Sparse Unmixing, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, vol.20. (2023, SCI期刊)

3)        Dan Li, Yuan Shen, Fangqiang Kong , et al. Spectral–Spatial Prototype Learning-Based Nearest Neighbor Classifier for Hyperspectral Images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 2023, vol.61. (2023, SCI期刊)

4)        Fanqiang Kong, Tongbo Cao, Yunsong Li, Dan Li, Kedi Hu: Multi-scale spatial-spectral attention network for multispectral image compression based on variational autoencoder. Signal Processing. 198: 108589 (2022, SCI期刊)

5)        Fanqiang Kong, Kedi Hu, Yunsong Li, Dan Li, Xin Liu, Tariq S. Durrani: A Spectral-Spatial Feature Extraction Method With Polydirectional CNN for Multispectral Image Compression. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote. Sens. 15: 2745-2758 (2022, SCI期刊)

6)        Fanqiang Kong, Mengyue Chen, Yunsong Li, Dan Li: A Global Spectral-Spatial Feature Learning Network for Semisupervised Hyperspectral Unmixing. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote. Sens. 15: 3190-3203 (2022, SCI期刊)

7)        Yujian Wang, Dan Li, Hanjie Wu, Xiaojun Li, Fanqiang Kong, Qiang Wang: Multiple Spectral-Spatial Representation Based on Tensor Decomposition for HSI Anomaly Detection. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote. Sens. 15: 3539-3551 (2022, SCI期刊)

8)        Fanqiang Kong, Shunmin Zhao, Yunsong Li, Dan Li: End-to-end multispectral image compression framework based on adaptive multiscale feature extraction. J. Electronic Imaging 30(1): 013010 (2021, SCI期刊)

9)        Fanqiang Kong, Kedi Hu, Yunsong Li, Dan Li, Shunmin Zhao: Spectral-Spatial Feature Partitioned Extraction Based on CNN for Multispectral Image Compression. Remote. Sens. 13(1): 9 (2021, SCI期刊)

10)    Dan Li, Fanqiang Kong, Jiahang Liu,et al. Superpixel-Based Multiple Statistical Feature Extraction Method for Classification of Hyperspectral Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 59(10):8738-8753. ( 2021, SCI期刊)

11)    Hanjie Wu, Dan Li, Yujian Wang, Xiaojun Li, Fanqiang Kong, Qiang Wang: Hyperspectral Image Classification Based on Two-Branch Spectral-Spatial-Feature Attention Network. Remote. Sens. 13(21): 4262 (2021, SCI期刊)

12)    Dan Li, Fanqiang Kong, Qiang Wang: Hyperspectral image classification via nonlocal joint kernel sparse representation based on local covariance. Signal Process. 180: 107865 (2021, SCI期刊)

13)    Dan Li, Qiang Wang, Fanqiang Kong: Adaptive kernel sparse representation based on multiple feature learning for hyperspectral image classification. Neurocomputing 400: 97-112 (2020, SCI期刊)

14)    Dan Li, Qiang Wang, Fanqiang Kong: Superpixel-feature-based multiple kernel sparse representation for hyperspectral image classification. Signal Process. 176: 107682 (2020)

15)    Fanqiang Kong; Shunmin Zhao; Yunsong Li; Dan Li; Yongbo Zhou; A residual network framework based on weighted feature channels for multispectral image compression, Ad Hoc Networks, 2020, 107: 0-102272.(SCI期刊)

16)    Fanqiang Kong; Kedi Hu; Yunsong Li; Dan Li; Shunmin Zhao; Spectral-Spatial Feature Partitioned Extraction Based on CNN for Multispectral Image Compression, remote sensing, 2020, 13(9): 1-21.(SCI期刊)

17)    Fanqiang Kong, Shunmin Zhao, Yunsong Li, Dan Li, End-to-End Multispectral Image Compression Framework Based on Adaptive Multiscale Feature Extraction, J. of Electronic Imaging, 2021,30(1):013010.(SCI期刊)

18)    Fanqiang Kong, Chending Bian, Yunsong Li, et al. Dictionary-aided hyperspectral unmixing based on constrained l 2, q – l 2, p, optimization. Digital Signal Processing, 2018, 73:117-127.(SCI期刊)

19)    Fanqiang Kong,  Yunsong Li,Wenjun Guo, Regularized MSBL algorithm with spatial correlation for sparse hyperspectral unmixing. Journal of Visual Communication & Image Representation, 2016, 40:525-537.(SCI期刊)

20)    Fanqiang Kong, Wenjun Guo, Yunsong Li, et al. Backtracking-Based Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit for Sparse Unmixing of Hyperspectral Data. Mathematical Problems in Engineering, 2015. pp.1-18.(SCI期刊)

21)    孔繁锵, 郭文骏, 沈秋,等. 复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法. 红外与毫米波学报, 2016, 35(2):219-226.(SCI期刊)

22)    孔繁锵, 周永波, 沈秋等. 基于卷积神经网络的端到端多光谱图像压缩方法. 中国激光, 2019, 46(10):1009001.

23)    Kong fanqiang, Wu xianyun. An Improved Distributed Source Coding and ROI Coding-Based Interferometric Multi-Spectral Image Compression Algorithm, Journal of Astronautics, 2011, vol.32, no.2, pp:367-373，(EI期刊)

24)    孔繁锵，井庆丰，计振兴，基于帧间预测和联合优化的干涉多光谱图像压缩感知重建算法，南京航空航天大学学报，2013年，第46卷，第2期，第225-231页

25)    孔繁锵，计振兴，井庆丰，基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法，中国激光，2012年，第39卷，第B06期，第360-365页，(EI期刊)

26)    孔繁锵，结合HVS和相似性度量的图像质量评价测度，中国图象图形学报，2011，第16卷，第7期，第1184-1191页，(重要核心期刊)

27)    孔繁锵，李云松，吴成柯，雷杰, 大孔径静态干涉多光谱图像压缩算法，宇航学报，2007年6月，第28卷，第6期，第1693-1697页。(EI期刊)

28)    孔繁锵，李云松，王柯俨，庄怀宇，基于码率预分配的JPEG2000自适应率控制算法，电子与信息学报，2009年1月，第31卷，第1期，第66-70页。(EI期刊)

29)    孔繁锵，李云松，吴成柯，王柯俨，基于优先扫描和最小斜率丢弃的JPEG2000优化率控制算法，系统工程与电子技术，2008年1月，第30卷，第1期，第176-180页。(EI期刊)

30)    李云松，孔繁锵，吴成柯，雷杰，基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩，光学学报，2008年8月，第28卷，第8期，第1463-1468页。

31)    孔繁锵，井庆丰，计振兴，图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法，宇航学报，2013年，第34卷，第1期，第121-127页，(EI期刊)

指导研究生情况：

目前在读硕士研究生12名。