摘要：毫米波大規模多輸入多輸出技術是提高5G移動通信容量的核心技術之一,其中混合預編碼技術作為大規模MIMO系統中最關鍵的技術而被廣泛研究。采用傳統的迭代算法解決混合預編碼問題通常導致較高的計算復雜度和嚴重的系統性能損失。機器學習方法由于其具有自適應學習和決策的優勢而被應用于混合預編碼器的設計工作中。在機器學習的基礎理論上提出了一種采用交叉熵優化策略的混合預編碼算法,通過迭代更新具有穩健誤差的交叉熵損失函數得到最佳的混合預編碼器組合,該組合被證明可以實現理想的傳輸總和速率,可以顯著提高系統的能量效率。