面对海量的数据通信需求,第五代移动通信技术（5G,5th generation mobile networks）的研究快速发展。大规模天线技术在5G系统中发挥巨大作用。波束赋形技术能够提高大规模天线的波束的方向性以补偿毫米波的损耗。为了降低天线规模的增加而给数字波束赋形带来的高昂的硬件成本,通常采用混合波束赋形技术。混合波束赋形引入了波束管理机制。波束管理的首要任务是在备选波束集合中进行波束搜索并选择最佳链路。本文在系统级仿真平台中研究了不同的波束选择方法,并对其做出了性能的评估。首先,本文总结了大规模天线模型和混合波束赋形形成多波束的原理以及5G新空口技术的波束选择机制研究和标准化现状。然后介绍了本文参与搭建的系统级仿真平台的关键技术和相关模块,该平台被用来评估后续章节中不同波束选择方法的性能。其次,本文针对多小区多用户系统中的波束选择问题,提出了以物理层信干噪比（L1-Signal to Interference Noise Ratio,L1-SINR）和参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power,RSRP）作为测量目标的联合波束选择方案并进行仿真性能评估。仿真中给出了两种计算L1-SINR的方法,并对方案中不同的阈值进行了仿真和分析。仿真结果表明,与传统方法相比,合适的阈值下的联合波束选择方法能够有效提高5%边缘用户吞吐率,并小幅度提高平均频谱效率。最后,针对在多小区系统中更大候选波束规模下波束选择的测量导致高开销复杂度的问题,本文提出了基于收发两维度分组的波束选择方法,该方法以不同测量目标为参照,对收发两个维度中较优的波束进行组合,使测量波束数减小,达到减小开销的目的。本文提出了两种分组参照指标,分别是以RSRP为参照指标和以RSRP和L1-SINR联合的参照指标。本文还给出了分组方法中所涉及到的关键参数的选取方法并应用该方法得到了不同候选波束规模下的关键参数值。仿真结果表明,当备选波束规模变大时,与传统选择方法相比,分组参照的波束选择方法在保证平均频谱效率不下降,边缘用户吞吐率有所提升的同时,能够有效地减小用户的测量复杂度开销。