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该论文提出了一种用于大规模天线阵列波束形成的混合量子优化框架，通过联合优化离散相位和连续幅度来实现。该方法将量子启发式搜索与经典梯度优化相结合，高效处理混合离散-连续变量。针对相位优化，研究团队引入格雷码与奇组合编码方案，以提升鲁棒性并避免高阶伊辛模型的复杂度爆炸问题。对于幅度优化，开发了几何自旋组合编码和两阶段策略：采用量子启发式优化进行粗搜索，结合梯度优化实现精细调整。为增强解空间的多样性和质量，彩虹量子启发算法整合多个优化器进行并行探索，并通过基于层次聚类的候选解精炼。此外，提出的双外积方法及其增强版本能高效构建耦合矩阵和偏置向量，提升数值精度与实现效率。根据第七届全国量子计算黑客马拉松评分规则，在32单元天线阵列上的仿真表明：该方法在主瓣近旁瓣、广角旁瓣、波束宽度及优化时间等约束条件下获得461.58分，较基线分数提升近一倍。该框架为未来无线通信系统中的波束成形优化提供了有效参考。