近年来,随着无线多媒体市场不断扩大,短距离高速率无线个域网和高清电视迅速兴起,人们对数据传输速率的需求不断增长。60GHz频段周围存在的高达数GHz的免许可频谱资源,为实现超高速无线数据传输提供了可能。然而,60GHz毫米波频段在传播过程中严重的大气吸收损耗和自由空间路径损耗是设计60GHz系统时需要克服的挑战。幸运的是,由于60GHz信号的波长很短,因此可以在很小的体积上集成大量的天线元素形成大规模天线阵。大规模天线阵列可以为60GHz通信提供天线增益,保障传输的可靠性。传统的数字波束赋形系统中每根天线都要连接独立的模拟前端链路。因此当天线元素数目很多时,系统的硬件功耗和复杂度都很大。唯相位模拟波束赋形矢量只需要移相器即可实现,可以进一步降低系统复杂度。在毫米波无线通信系统中引入唯相位模拟／数字混合波束赋形结构吸引了越来越多的关注。在这些系统中,模拟前端链路的数目少于天线元素的数目,因此可以降低系统的硬件复杂度和功耗。本文探讨了单个用户载波S工NR大于给定值的限制条件下,通过优化唯相位模拟波束赋形权重矢量和数字波束赋形权重矢量,实现最小化发射端总功率的目标。本文采用了遗传算法和粒子群算法两种进化算法来求解该非凸优化问题。两种算法中用来评价个体优劣的适应度值都是发射端总功率的尺度变换。在遗传算法中,为了加快收敛速率、提高算法效率,引入了混沌交叉概率、混沌变异概率以及精英保存策略。为了提高粒子群算法的性能,构造了反余弦函数调节认知因子和社会因子,并且采用了自适应惯性权重因子调节策略。在高斯信道环境下遗传算法和粒子群算法的仿真结果分别与现有迭代算法的结果对比,展示了遗传算法和粒子群算法的优越性。另外,60GHz信道环境下的仿真结果表明,子载波之间的相关性对唯相位模拟／数字混合波束赋形的性能影响深远。