信息与通信工程作为现代信息社会的核心技术支撑，其学科体系融合了数学、电子工程、计算机科学等多学科知识，在5G/6G通信、人工智能、物联网、卫星导航等前沿领域持续引领技术革新。北京大学信息与通信工程专业依托国家重点实验室和交叉学科平台，形成了以"基础理论深化+前沿技术突破+工程实践创新"三位一体的培养模式，考生需系统掌握《数字信号处理（第三版）》（奥本海默著）、《通信原理（第五版）》（樊昌信著）、《信息论与编码》（曹雪虹著）等核心教材，重点突破以下知识模块：

在信号处理方向，需深入理解傅里叶变换的时频域分析、小波变换的降维特性及循环平稳理论，熟练运用MATLAB/Simulink完成数字滤波器设计、MIMO系统信道估计等工程实践。参考《Adaptive Filter Theory（第七版）》（ Widrow著）掌握LMS/NLMS算法的收敛性分析，结合《多天线无线通信》（Tse著）研究波束成形与预编码技术，针对太赫兹通信中的超分辨率检测问题，需掌握压缩感知理论在稀疏信号重构中的应用。

通信系统方向应聚焦《5G NR: The Next Generation Wireless Access Technology》（3GPP标准白皮书），重点研究大规模MIMO的动态波束管理、毫米波通信的信道建模及网络切片技术。通过《无线通信基础（第2版）》（Proakis著）掌握OFDM系统峰均比优化方法，结合《移动通信（第5版）》（钟章队著）研究北斗三号系统的多系统兼容技术，针对卫星互联网低轨星座的轨位优化问题，需运用优化理论解决覆盖空洞问题。

人工智能与通信交叉领域，需精读《Deep Learning（花书）》，掌握RNN/LSTM在时序信号预测中的应用，结合《通信中的机器学习》（Compressed Sensing and Machine Learning）研究联邦学习在分布式网络中的隐私保护机制。通过《网络功能虚拟化（NFV）白皮书》理解SDN/NFV架构，运用《边缘计算：架构与协议》（Feng著）解决工业物联网的端侧智能计算问题，针对6G智能超表面（RIS）的动态调控，需掌握基于强化学习的反射系数优化算法。

备考策略上，建议采用"三阶递进式复习法"：第一阶段（1-3个月）完成教材精读与公式推导，建立知识图谱；第二阶段（4-6个月）通过《信息与通信工程考研真题解析（北大版）》进行题型训练，重点突破信道编码、调制解调等高频考点；第三阶段（7-9个月）参与"智能通信系统""6G关键技术研究"等课题组科研项目，在IEEE Transactions on Wireless Communications等顶刊论文中提炼研究问题。面试准备需重点阐述"太赫兹通信中的信道估计精度提升方案"或"基于联邦学习的5G网络切片资源分配算法"，展示理论推导与工程实现的全流程思考。

特别关注2023年北大赛题中新增的"空天地一体化网络中动态拓扑切换算法"考点，需掌握图论中的最小生成树算法与Q-Learning的融合应用。建议建立包含200+核心公式的记忆卡片，通过Anki软件进行周期性复习，同时关注《中国科学：信息科学》等期刊的最新研究动态。最终以"基于数字孪生的5G基站能耗优化系统"或"多智能体协作的智能反射表面调控模型"等创新性课题作为博士研究计划的核心，体现学科交叉与工程落地的双重价值。