大规模MIMO技术通过在基站部署大量天线可以以显著提高的频谱效率同时服务多个用户，因而它是目前5G甚至6G公认的一项关键技术。然而，在奈奎斯特-香农采样框架下，大量天线会引入高维度的信号处理，这会导致大规模MIMO系统过高的训练开销、计算复杂度、成本和功耗。为了解决这些问题，本书借助全新的压缩感知理论，通过挖掘和利用大规模MIMO系统中信道或信号存在的内在稀疏性，提出了一系列大规模MIMO系统基于压缩感知理论的无线传输技术方案，其性能明显优于奈奎斯特-香农采样框架下设计的传统方案。通过挖掘大规模MIMO系统多域信号内在稀疏性，从压缩感知理论这一新视角出发，在信道估计、信道反馈、信号检测等大规模MIMO系统关键技术上提出了全新的解决方案，为大规模MIMO系统从理论走向实践提供了相关的理论分析和具体传输方案。

高镇，北京理工大学前沿交叉科学研究院特别研究员、长聘副教授，博士生导师。主要从事宽带通信与智能信号处理，包括物联网机器类通信、智能边缘计算、空天地一体化信息网络、6G大规模MIMO通信等。获得IEEE Transactions Broadcast 2016 最佳论文奖、IET Electronics Letters 2016最佳论文奖、UCET 2020最佳论文、IEEE/CIC ICCC 2021最佳论文。发表SCI论文40余篇，包括7篇ESI高被引论文，1篇前0.1%热点论文，Web of Science数据库SCI他引1475次。2018年入选中国科协青年人才托举工程，入选爱思唯尔2020、2021年中国高被引学者，2021年获得中国电子学会自然科学一等奖。担任IEEE Communications Letters编委、IEEE Systems Journal编委、Frontiers in Communications and Networks编委。