毫米波通信因其大带宽的优势有望为移动通信系统提供超高的数据传输速率。与传统通信网络使用的频率在6GHz以下的信号相比,毫米波信号具有更高的路径损耗。因此毫米波通信依赖于收发机的大规模天线阵列实现波束赋形技术,来获取足够的定向增益,从而弥补毫米波较高的路径损耗。而使用波束赋形提高定向增益的前提是波束的方向与信道主要路径的方向对准,即波束对准。传统通过波束搜索实现波束对准的方法一般是固定搜索时间长度的,对室外多变的通信场景,如高SNR（Sigal-Noise Ratio）、低SNR等场景适应性较差,且波束搜索精度难以得到保证。针对这些问题,本文研究出可以自适应调整波束搜索时间并在不同SNR条件下均能保证波束搜索精度的算法。论文首先对使用分层码本的分层搜索算法进行重新设计,开发出了自适应分层搜索算法（Adaptive Hierarchical Search,AHS）。新提出的AHS算法使用广义似然比检验（Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT）,在波束搜索过程中检验每个波束累计接收信号的强度,是否达到能够可靠进行波束选择的条件,并利用这一条件控制波束搜索在每一层码本中的搜索时间。此外,论文还提出了一种新型的细化波束搜索区间的方法,在每一层波束搜索结束时,可以有效降低波束选择错误角度区间的概率,减少分层搜索的错误传递几率。论文使用纽约大学团队通过实际测量建立的统计信道模型,验证了算法的有效性。在LOS（Line-of-Sight）和NLOS（None-LOS）等场景下,AHS算法均展现了可以在SNR未知的情况下,自适应调整波束搜索时间并保证较高波束搜索精度的能力。其次,为了进一步解决AHS算法在低SNR条件下波束搜索开销较高的问题,论文提出了一种统一型波束搜索算法（Unified Beam Search,UBS）。UBS算法开发的主要思想是基于分层搜索算法更适合高SNR场景、穷举搜索算法更适合于低SNR场景这些事实,设计一种自动切换机制。这种自动切换机制是基于对接收信号的SNR进行实时判断的,从而使得UBS算法可以自适应的选择使用分层搜索或者穷举搜索,作为进行波束搜索的算法。由于SNR在波束搜索中一般未知,因此论文提出利用GLRT来根据采集的信号实时判断SNR是否低于预设门限。若判断SNR低于预设门限,则UBS执行穷举搜索,否则继续执行分层搜索。仿真结果表明,UBS在LOS和NLOS均具有较好的适应性,兼顾了AHS算法和穷举搜索方法在高SNR和低SNR下的优势。在高SNR下可以快速完成波束搜索并保证精度,在低SNR下可以适当延长波束搜索时间保证精度,同时比AHS搜索速度更快。论文的相关分析和算法设计工作,为后续进一步攻克室外毫米波通信在波束对准方面的瓶颈提供了新思路和方法,具有一定的借鉴价值。