一、学科概况

信息与通信工程学科是一个基础知识完整、应用领域广泛、发展最为迅速的工学门类学科。它是研究信息的获取、存储、传输、处理、表现及其相互关系的学科，同时也是研究、设计、开发信息与通信设备及系统的应用科学。涵盖了数字通信、无线通信、卫星通信、光通信、水声通信、广播与电视、图像处理与计算机视觉、语音处理、计算机听觉、多维信号处理、检测与估计、导航与定位、遥测与遥感、雷达与声呐、信息安全与对抗、物联网等众多高新技术领域。信息与通信工程是当代科学的前沿学科，是现代高新技术的重要组成部分，也是其他学科竞相研究与借鉴的对象，因此它是信息领域的主干学科。

本学科点于2006年获得信号与信息处理二级学科硕士学位授予权，2017年获信息与通信工程一级学科硕士学位授予权。本学科有教师26名，其中教授6名，副教授8名，24名教师具有博士学位，9名教师具有海外经历，博士生导师6名。

本学科点面向国家建设需求以及国际学科前沿，在机器人视觉伺服，基于图像的生物特征识别，模式识别，非高斯、非线性信号处理，系统辨识，现代通信技术等研究领域取得了丰硕成果。为移动通信、物联网、光网络等通信领域以及机器人、智能电器制造等重大装备领域提供了重要的理论研究成果和关键技术。先后承担国家自然科学基金、科技部星火计划、教育部重点项目、辽宁省自然科学基金、辽宁省教育厅优秀人才、沈阳市重大成果转化项目等各类课题，近五年承担省部级以上课题19项，横纵向科研经费累计达到近千万。

本学科点注重国际化发展，与国外高校保持良好合作关系；同时注重理论联系实际，与国内知名科技企业共建了多个研究生培养基地。本学科将继续面向国家建设和科学发展，深入拓展学科方向和研究领域，推进高水平科研和研究生培养基地建设，培养高级专门人才。

二、培养目标

面向国家建设和经济社会发展需求，针对信息与通信工程学科及其工程领域的企业、高等院校、科研院所的教学、科研、工程技术开发和管理人才需求，培养德、智、体、美、劳全面发展的学术创新型人才。本学科点培养的学术学位硕士研究生应达到以下要求：

（一）具有坚定正确的政治方向，树立正确的世界观、人生观和价值观；热爱祖国，遵纪守法，治学严谨，具有良好的职业道德、团队合作精神和社交能力，具有健康的体魄和较强的心理素质；

（二）在信息获取、存储、传输、处理、分析等方面具有坚实的基础理论和系统的专业知识，了解信息与通信工程的发展方向和国内外研究动态。

（三）具有从事本科学研究工作的能力，具有知识获取能力、科学研究能力、实践能力和学术交流能力，具有一定的学科交叉研究能力，并在工作中体现一定的创新性。

（四）至少熟练掌握一门外国语，能够熟练阅读专业文献资料，具有一定的跨文化交流能力。

三、研究方向

（一）智能信号与信息处理

智能信号与信息处理是利用智能方法对信号进行处理以提取信息。主要研究包括数字图像信号、语音信号、光信号、超声信号等多种信号的处理及分析方法；机器人视觉伺服方法，包括摄像机标定、立体图形重建、机器人误差建模、机器人运动学分析以及机器人运动路径规划等；智能传感器研制与开发，智能仪器设计与分析；纳米级精度的检测装置及运动控制等。

（二）现代通信技术

现代通信技术是针对多种通信技术的原理进行研究的方向。该方向包括网络通信与信号处理、光通信技术、工业互联网应用、物联网、通信与网络安全等。具体的研究方法包括系统建模、通信系统仿真、信道估计与均衡、无线信号参数估计以及光信号分析等。主要研究包括：网络通信的基本架构以及网络通信协议的研究；光纤信号仿真、光纤色散补偿以及光信号处理；自由空间光通信的信道建模与补偿；自由空间及水下可见光通信；工业以太网技术的研究；网络安全中数据加密与用户识别的研究；移动网络资源管理；边缘计算等。

（三）系统辨识与信号检测

系统辨识与信号检测研究方向从信号处理、优化算法、状态预估、深度学习等方面研究参数估计和系统辨识方法，并利用这些方法对工业系统重要质量参数进行在线估计和测量。在检测与估计、网络与系统、故障诊断、自适应滤波等方面展开深入研究，主要包括：微弱信号检测及故障诊断；管道无损检测和信号处理；基于机器视觉的工业检测；机械装备动态和渐变可靠性信号分析；深度学习理论及应用；自适应滤波理论及其在回声抵消和噪声控制系统的应用等。

三、培养方式

学术学位硕士研究生的培养以科学研究工作为主。重点培养从事科学研究工作的能力，并根据培养方案的要求、学位论文工作的需要和个人的特点，学习有关课程。在拓宽基础、加深专业、掌握学科前沿的前提下，培养其严谨的科学作风和开展创造性科学研究工作的能力。

导师是硕士研究生培养的第一责任人，要教育学生坚持正确的政治方向和理想信念，引导学生自觉遵守科研诚信与学术道德。积极参与制定学生个人培养计划，统筹安排学生科研与实践活动，应定期开展指导工作。

依据研究方向组建指导团队辅助导师进行研究生培养，指导团队成员应充分发挥各自优势，为硕士生培养提供多方面支持，全力保障硕士生培养质量。

学科点及导师应积极组织举办学术研讨会或学术报告会，为硕士生提供更多的学习和交流机会，应鼓励学生积极参加国内外学术交流，培养学生的创新意识和创新能力，激发学生的创新潜力。

指导教师及团队需帮助学生做好职业生涯规划并积极提供就业帮助，切实履行学生日常管理责任。

四、核心课程

现代信号处理、机器学习、数字图像处理技术、声信号处理与智能分析、机器视觉检测系统、现代天线设计、现代通信网、无线光通信、移动网络资源管理与网络优化、自适应滤波理论与实现、射频系统设计与应用、信号检测与过程分析。