本书首先概述了相对成熟的5G移动通信理论中信道特征的研究成果，提出了B5G和6G时代移动通信系统对无线电波传播特征了解、信道模型、以及新特性的全新需求。而后，本书从极具挑战性的B5G和6G的场景出发，围绕超大规模天线阵列的应用背景、大量传感设备的工业物联网场景、复杂城市中的智能车联网场景、高速移动和超高速动态场景、以及无人机应用中不同于传统应用的特殊环境，展开宽带、多维度信道研究的具体描述。在研究方法创新方面，本书特别推出了多种具有引领特色的参数估计算法，如基于非平面波假设的球面波估计算法、利用多重假设的可选贝叶斯算法、以及结合了深度学习的智能多径跟踪算法。在新型传播现象呈现方面，本书针对信道硬化现象、方向域稀疏性现象、大阵列非稳态现象、以及阴影关联性现象进行了重点分析。通过上述内容的深入研究，得到了具有B5G和6G特色的新型统计信道模型，如经过双向拓展的几何散射体簇模型、融合了单/多次折返分布的几何多径模型、以及动态场景模型。此外，为了能有效利用这些模型产生出准确的随机信道样本，本书也特别包含了模型实现部分，通过结合传播图论和深度学习、以及神经网络，得到更加符合实际场景的信道重现。