[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形的设计方法，并提供了Matlab和Python代码实现。该设计聚焦于5G及未来通信系统中的关键使能技术——混合波束成形，通过深度神经网络对复杂的信道状态信息（CSI）进行高效估计与波束成形矩阵优化，在保证通信性能的同时降低硬件成本与计算开销。文中详细阐述了算法模型构建、训练流程设计及仿真验证过程，展示了深度学习在通信物理层中的深度融合应用，尤其适用于毫米波大规模MIMO系统场景。; 适合人群：具备通信工程、信号处理或人工智能基础知识的研究生、科研人员及从事5G/6G技术研发的工程师；熟悉Matlab或Python编程，对深度学习和无线通信系统有一定实践经验者更为适宜。; 使用场景及目标：①研究深度学习在无线通信物理层中的应用，特别是CSI反馈压缩与波束成形优化；②复现先进混合波束成形算法，提升系统频谱效率与能效；③为学术论文复现、课题研究或工程项目开发提供可运行的代码参考与技术路线支持。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码逐模块分析，重点关注神经网络结构设计与通信约束条件的融合方式，同时可扩展尝试不同网络架构或信道模型以深化理解。
