La tecnología de formación de haces de banda ancha es una solución efectiva en sistemas de entrada múltiple y salida múltiple masiva (MIMO) de ondas milimétricas (mmWave) para compensar la pérdida de señal severa a través de la ganancia de formación de haces. Sin embargo, los algoritmos tradicionales de formación de haces digitales de banda ancha adaptativos (AWDBF) sufren una degradación seria en el rendimiento cuando hay instantáneas de señal insuficientes, y el proceso de entrenamiento de la red de formación de haces de banda ancha basado en redes neuronales existente es lento e inestable. Para abordar los problemas mencionados anteriormente, se propone un método AWDBF basado en la estructura de la red neuronal convolucional (CNN), la red de predicción de formación de haces de banda ancha mejorada (IWBPNet).