毫米波Massive MIMO是目前5G研究中的热点技术之一。波长较短的毫米波有利于大规模天线面板的集成,Massive MIMO通过波束赋形提供高方向性波束补偿毫米波信号的传输损耗,二者融合而成的毫米波Massive MIMO能有效提高系统容量和能量效率,而应用于此系统的关键技术有显著的研究价值与意义。本论文选题来源于企业科研合作项目——《新一代网络关键技术与业务分析技术研究》,着重研究了毫米波Massive MIMO系统中的基于码本的波束管理技术。基站端与用户端同时采用波束赋形时,收发端的波束数目很多,波束管理技术成为系统部署与应用的关键技术之一。其中,如何快速准确的匹配收发波束对建立通信链路,以及如何减少移动场景下波束切换频次与系统开销值得研究。针对这两个问题,论文分别提出了收发联合的波束搜索算法和系统性能与切换开销折衷的波束宽度优化算法。论文首先介绍了毫米波Massive MIMO的基本概念、特点及关键技术,梳理了关于波束赋形、基于码本的和基于非码本的波束管理的标准化和研究现状。在此基础上,针对波束搜索的高开销问题,提出了一种收发联合的波束搜索算法,利用Rosenbrock算法在收发波朿索引号形成的二维离散平面上进行波束搜索过程,并利用初始阶段的粗波束扫描获得搜索初值,避免算法陷入局部最优解;仿真结果表明,所提波束搜索算法能在保证搜索准确性的前提下可以有效减少搜索的波束数目与系统开销。然后,针对用户移动场景下频繁波束切换问题,提出了一种基于切换的波束宽度优化算法,首先对波束和移动场景建模,基于模型推导了用户数据传输速率和波束切换开销两个重要参量的表达式,并综合考虑这两个参量构建了优化函数,进一步证明了优化函数的凸函数性质,并通过KKT条件进行了求解;仿真结果表明,所提算法可以减小波束切换次数,达到系统性能与切换开销的折衷。