毫米波(millimeter wave,mm Wave)频率拥有巨大的带宽,为5G通信系统提供前所未有的数据速率。利用大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术提供的阵列增益可以有效补偿路径传输损耗。基站和终端多波束的引入需要波束间精确快速对准,这一操作可能会增加链路建立的延迟,并对高频移动性管理过程,如初始访问、波束切换和跟踪带来很大影响。本文研究5G典型场景下的高频移动性波束管理优化算法,旨在大幅度提升系统性能。基于目前对毫米波技术和5G通信发展趋势的研究,本文主要研究内容为:(1)分析了毫米波大规模阵列天线的技术背景、研究现状以及高频波束移动性管理的基本原理。考虑5G网络中需要权衡的因素和性能指标,进一步研究基于3GPP NR协议的关于波束移动性管理的配置参数,旨在减小基站切换率、降低乒乓切换率和系统切换时延。(2)根据组网模式配置是否支持LTE覆盖,本文考虑非独立和独立5G网络模式。对于非独立组网模式,其核心网配置两种基站,用户终端可以通过切换数据路径克服一个链路的中断。相反,独立组网模式不包含LTE覆盖,与前者相比,LTE连接可用于向g NB报告最佳波束指向,UE不需要等待g NB扫描所有波束之后再执行初始接入操作,可以降低UE初始接入网络时延。同时,考虑符合3GPP标准的下行链路配置,可以减少UE侧的能耗。本文考虑下行链路非独立组网模式为高频移动性管理性能提升提供有效保障。(3)在传统波束切换算法的研究基础上,提出了更加高效的场景化高频移动波束切换优化算法。首先根据5G不同典型场景特点,构建具体的网络场景模型、用户移动模型、配置场景参数等;通过结合切换时延和信令开销性能指标,对不同毫米波场景细分场景和网络部署,区别对待低速和高速运动场景特点,提出基于波束切换的触发机制和切换准则,确定高频移动性波束管理优化算法。结合不同典型场景以及终端移动模型特点,对不同波束管理优化算法和基线方案进行性能仿真验证对比,仿真结果表明,所提算法在保证用户满足通信需求的前提下,可以降低小区切换时延,减少非必要的小区切换次数,并显著降低乒乓切换率。相对于传统的波束切换算法,所提出的场景化高频波束移动性管理算法在系统切换时延和信令开销指标方面,整体性能提升≥30%。