matlab的egde源代码-BF-design-with-DL:深度学习的波束成形设计

matlab的egde源代码带有BF的BF设计 这是论文“使用深度学习的大型天线阵列的波束成形设计”的仿真代码。 本文发表在IEEE无线通信快报上。 IEEE链接： Arxiv链接： 我建议在arxiv上使用预打印版本。 另外，可以参考中文版博客 要求： Tensorflow-gpu = 1.12.0 现在它支持tf 2.3.0，只需运行文件train_v2.py 主要修订是API batch_dot与tensorflow 1不同 （Tensorflow 1.12.0更适合调试，而使用cuda10的tensorflow 1.13.0可以运行得更快） 如果您对如何在一台计算机上使用几种不同的张量流和不同版本的CUDA感到困惑，那么可能会有帮助。 结果 在分叉存储库并下载相应的数据集和经过训练的模型之后，可以轻松再现以下性能结果。 （Python代码仅适用于蓝色的子宫颈，比较的子宫颈应通过Matlab代码绘制） 如何使用： 运行train.py训练模型 运行test.py以测试经过训练的模型 由于github的空间限制，我们仅为运行示例提供了两个很小的培训和测试数据集。 数据集和训练有素的