1、无线通信系统资源分配

正交频分复用（OFDM）、认知无线电（CR）、DF/AF中继协作、全双工、D2D等技术是提高通信系统可靠性和有效性、解决通信系统主要矛盾的关键技术。在无线通信系统中，如何有效的利用系统的功率、载波、频率等资源，提高资源利用率和系统性能，是资源分配研究关注的核心。建立通信系统模型，基于凸优化和博弈论等理论，规划优化问题并求解。主要研究内容包括：保证时延QoS的跨层资源分配、无人机安全通信系统资源分配、D2D车联网通信系统资源分配、无人机异构蜂窝通信系统资源分配和基于机器学习的通信系统资源分配研究。

2、模式识别、机器学习和智能通信

模式识别，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，是信息科学和人工智能的重要组成部分。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析理论等多门学科，研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，是一种可以建立、模拟人脑进行分析学习的人工神经元网络，能够模仿人脑的工作机制来解析图像、声音和文本等数据。主要研究内容包括：语音和说话人识别、人脸识别和车牌识别、基于深度学习的信道译码算法研究、基于深度学习的调制模式识别研究和自然语言处理和智能问答系统。

3、现代信道编码理论及应用研究

信道编码，也称前向纠错编码（FEC），是通信系统的必要的组成部分，是通信系统物理层提高通信系统可靠性的关键技术之一。建立在图模型基础上的现代纠错编码，采用迭代译码算法，具有接近Shannon极限的卓越的纠错性能。主要研究内容包括：LDPC码的编译码研究和FPGA实现、多进制LDPC码校验矩阵的构造研究、Polar码编译码研究和实现和光通信系统中的编码调制研究和实现。

4、调制和信道编码参数盲识别

在非协作通信或智能通信系统中，接收端对发送端的相关参数完全未知或仅有少量已知，需要对发送端的调制编码参数进行识别以进行信息的获取。调制参数和编码参数的盲识别是信息截获的关键技术之一。主要研究内容包括：CPM调制参数盲识别，卷积码、BCH码、RS码的参数盲识别，分组码、卷积码、Turbo码类型盲识别和LDPC码和Turbo码参数盲识别。

5、高光谱遥感图像处理技术

高光谱遥感具有多波段数、光谱分辨率高、图谱合一、数据量大和信息冗余多等特点，可获得近似连续的地物光谱信息，对地表覆盖的识别能力更强。高光谱遥感图像预处理技术是高光谱图像应用和分析的基础，直接影响后期的定量分析和信息的挖掘。主要研究内容包括：高光谱图像数据压缩和解压缩研究和实现，高光谱遥感辐射校正和几何校正并行处理和实现，高光谱遥感光谱配准、亮度配准和图像配准和图像拼接研究和实现和高光谱遥感城市水网水体提取研究和实现。