在毫米波移动通信系统中，系统的频点较高，因此毫米波系统的射频器件易于小型化，然而同时也带来绕射能力差、穿透损耗大、路径损耗大^[4][5]等缺点，这将大大降低了毫米波通信系统的接收功率，其中阻挡效应被认为是制约毫米波应用于移动通信系统的关键因素之一。为了对抗毫米波移动通信系统的噪声受限问题，目前普遍认为在毫米波移动通信系统中将会在发射端和接收端上同时使用天线阵列进行发送和接收^[4][5]，因此必须要使用相应的波束赋形算法对收发端天线阵列的波束进行调整。

毫米波移动通信系统的波束赋形与传统的移动通信系统中的波束赋形在许多方面存在不同，其中非常关键的一点就是毫米波移动通信系统在极大的提升了系统的带宽的同时，也大大提高了对ADC和DAC的采样速率的要求，ADC与DAC的功耗和价格随着采样速率的增加而快速增加^[6]，如果直接沿用传统的移动通信系统中的波束赋形的架构将会大大提升系统的成本和功耗，针对该问题，研究人员展开了大量的研究^[18]，提出了模数混合的波束赋形和低位宽采样的波束赋形两种波束赋形的架构，其中低位宽采样的波束赋形算法性能相对较差，且约束较多，因此本文在这里主要研究基于模数混合的波束赋形架构的波束赋形算法。

基于模数混合的波束赋形架构的波束赋形算法主要分为主要包括基于码本的波束训练^[7-10]和基于AOD估计的波束赋形^[12][13]，基于码本的波束训练算法该方法在收发端都配置波束矢量的码本，通过波束搜索的方式发现最优的波束方向，已在WPAN系统中得到了广泛的应用^[15]。文献[7][8]设计了一种应用于毫米波WPAN系统的基于码本的波束训练方法，采用多阶训练的形式进行波束训练，大大降低了波束训练的搜索时间。文献[9]中提出一种称为波束编码的波束训练方式，其给每个波束角度分配一个唯一的码字，可在一个符号内训练多个方向，同时可以有效地降低了信号方向波动引起的信号功率的波动。文献[10]设计一种双层圆形阵列用于毫米波移动通信系统的波束赋形，并设计了相应的码本和波束训练方法，仿真结果显示该方法可以有效地降低波束的建立时间。而基于AOD估计的波束赋形依据压缩感知理论，利用毫米波信道的稀疏特性^{[11][14][18][19]}，提出对信号的AOA和AOD进行估计，根据估计方向进行波束赋形，该方法主要是面向5G毫米波移动通信系统的波束赋形，相应的研究较少。文献[12]基于毫米波信道的稀疏特性，将发送预编码与接收合并表示为一个稀疏重构问题，并设计了一种算法可以得到预编码的加权系数或合并的加权系数的近似最优解。文献[13]同样基于毫米波信道的稀疏特性，提出了一种可以对毫米波信道的参数进行自适应估计的、低复杂度的信道估计算法，并提出了一种适用于模/数混合结构的波束赋形算法。本文在接下来的内容中，首先简单地介绍下模数混合的波束赋形的基本原理和接收信号数学模型，然后具体介绍下文献[10]和文献[13]中的波束赋形算法，最后对毫米波移动通信系统的波束赋形研究现状进行总结，并分析了未来可能的研究方向。

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