随着移动通信技术的发展,车辆与基础设施（V2I）之间的交互愈加频繁,通信需求也在不断变化。无论是为自动驾驶准备的大容量传感信息共享,还是为车载娱乐服务的高质量媒体传输,这些应用都迫切地希望增加无线网络的吞吐量。采用毫米波通信是一个可行的方案。通常,毫米波系统由于频段较高,其信号在空间衰减强,通信范围小,会采用波束成形技术提高通信链路的质量。另一方面,混合波束成形架构由于良好的经济效益,在实际工程中被大量使用。本文以高速公路上的V2I通信场景为切入点,基于混合波束成形架构,研究了毫米波系统中的波束宽度优化与波束资源调度的问题。对于波束宽度优化问题,本文分析了高速公路场景的特殊性。在自由流交通条件下,可以通过车流速度预估车辆的行驶轨迹。这使得我们可以研究波束宽度变化对于车辆全局吞吐量的影响。首先,本文引入同步信号（SS）块的概念对传输时隙结构建模。之后,提出了非均匀的波束宽度设计模式。该模式解除了波束宽度与训练开销之间的固有约束,提供了更加灵活的波束设计能力。最后,一个基于全局估计的非均匀波束宽度优化方案被提出。与常规的均匀波束宽度方案相比,本文的方案通过适当降低30%路段的吞吐率,在70%的路段上提高了近23.2%的吞吐率,获得了更好的全局数据量。经统计,本文的非均匀方案可以在不同的车流速度下增加6.5%至11.6%的全局数据量。对于波束资源调度问题,产生的原因是路侧单元（RSU）的波束收发器仅提供有限的射频链数量,当车辆的毫米波通信请求增多时,系统需要根据某个准则来执行波束资源的分配。本文首先设计了一个表征用户体验公平性的指标,随后基于该指标提出了两种波束资源调度策略,分别是基于功率的波束资源调度（PBS）与基于时间的波束资源调度（TBS）。与基于全局最大数据量（GMA）的策略相比,通过牺牲约28%的系统吞吐量,PBS、TBS获得了更好的公平性指标,其数值分别下降到GMA的30.2%和0.17%。通过这种折衷,我们为用户提供了更加稳定的数据传输能力。