随着无人机业务的不断扩展,通信技术的不断进步,利用无人机搭载通信设备作为空中基站对目标区域进行波束覆盖受到越来越多研究者的关注。研究表明,利用混合波束成形的大规模阵列天线技术能够有效地缓解毫米波较高的传播损耗问题。但是传统的基站波束覆盖会遇到波束形状较窄,对目标区域覆盖不均匀,在区域边缘通信质量不佳等问题,另外,以往的混合波束预编码算法计算复杂度较高,在实际系统中往往需要较多的射频链,增加了系统的开销。针对这些问题,本文在不同场景下采用不同的混合波束预编码方法,提高系统通信容量和覆盖效果的同时,减少系统硬件的开销。本文的主要研究内容如下:(1)针对毫米波信道的稀疏特性,本文将理想混合预编码向量实现问题转化为稀疏矩阵的重构问题,并探究了正交匹配追踪算法、梯度追踪算法和基于动态字典学习的正交匹配追踪算法,然后在上述算法的基础上,提出了改进的梯度追踪算法,并采用该改进跟踪算法对理想预编码向量进行迭代运算。仿真表明,本文提出的改进GP算法的迭代效率和迭代时间综合性能最优。(2)针对单区域覆盖场景下波束覆盖不均匀这一问题,本文首先对覆盖区域进行分块量化,然后以区域内平均通信容量最大化为目标,利用基于二维傅里叶逆变换的改进方法对波束进行优化设计。仿真表明该方法能够有效地提高通信速率并且提升了通信边缘区域的覆盖效果。(3)针对多区域覆盖场景下系统复杂度较高这一问题,本文首先从多波束混合成形系统结构出发,分别对数字预编码器和射频移相预编码器进行设计,而后在移相器分辨率限制的条件下对预编码器进行优化设计。最后仿真实验表明,相较于传统方法,本文采用的波束优化设计方法能有效地减少射频链的使用,提高多波束通信速率总和的同时降低系统硬件开销和复杂度。