考生需系统掌握《信号与系统》《通信原理》等核心课程的理论体系，重点突破数字信号处理、自适应滤波、多载波通信等前沿技术。建议以《现代数字与模拟通信系统》（第4版）为蓝本，结合MATLAB/Simulink仿真平台完成不少于20个典型算法的编程实现，如OFDM系统误码率性能分析、MIMO信道容量计算等。针对空天信息领域特色，需深入理解星载相控阵天线技术原理，熟练运用Maxwell电磁仿真软件进行天线阵列设计，并掌握CCSDS空间数据系统协议栈标准。

考博笔试环节包含三部分：专业基础（30%）、前沿技术（40%）、综合应用（30%）。专业基础重点考察傅里叶变换在遥感图像重建中的应用，建议参考《遥感图像处理与解译》（第三版）中SAR干涉测量章节。前沿技术部分需关注6G太赫兹通信、量子密钥分发等方向，可研读《IEEE Transactions on Wireless Communications》近三年相关论文。综合应用题常以卫星导航系统抗干扰为例，要求结合《北斗三号系统技术白皮书》设计抗多径信号处理方案。

导师选择应遵循"科研互补+平台协同"原则，优先考虑空天信息感知、智能遥感、卫星互联网等交叉领域团队。建议通过研究院官网查询近三年国家自然科学基金项目申报书，重点关注"空天信息智能处理"重点专项（2022-2025）中的子课题布局。联系导师时需提交包含技术路线图的研究计划，其中应体现对研究院现有实验室（如微波成像与遥感实验室、空间信息智能计算中心）设备的操作能力，例如X波段雷达信号采集系统（XAR-3000）的使用经验。

科研经历需突出创新性成果，建议采用"问题导向型"叙事结构：以某次遥感图像融合项目为例，说明如何运用深度残差网络（ResNet-50）解决SAR/光学图像配准误差超过2%的技术瓶颈，最终获得IEEE GRSL最佳论文提名奖。同时需准备3分钟中英文研究汇报，重点展示成果在"天宫空间站"在轨维修中的应用前景。

备考周期建议采用"三阶段递进"模式：第一阶段（3个月）完成《数字信号处理——理论、算法与实现》（第三版）精读，整理200个专业术语中英对照表；第二阶段（2个月）参与"空天信息创新训练营"项目，完成基于FPGA的星载AD/DA转换器设计；第三阶段（1个月）针对研究院近三年录取考生的面试问题进行专项训练，重点攻克星载载荷热控系统仿真（ANSYS Fluent）等实操考核。

考博复试包含技术面试（40%）、综合面试（30%）、英语测试（30%）。技术面试常涉及星载相控阵天线波束赋形算法优化，建议推导Krylov子空间迭代法的收敛条件，并对比分析共轭梯度法在计算资源受限场景下的适用性。综合面试需准备"空天信息领域卡脖子技术"主题陈述，重点阐述研究院在太赫兹成像芯片研发中的原创性突破。英语测试要求现场解读《Space Science Reviews》最新论文摘要，并就卫星轨道预测算法进行即兴英文答辩。

考生需建立"三位一体"备考知识体系：纵向贯通《电磁场与电磁波》《微波技术与天线》等学科基础，横向拓展《机器学习在遥感中的应用》《6G网络架构设计》等交叉学科，立体化提升科研创新能力。建议定期参加"空天信息学术沙龙"，跟踪研究院与国防科工局联合发布的《2023空天信息产业发展白皮书》中的技术路线图，将个人研究计划与国家航天局"商业航天星座"建设项目深度对接。