随着车联网技术的发展,越来越多的V2X（Vehicle to Everything,V2X）用例需要满足高可靠低时延和高数据速率的特殊要求,而当前的低频段（5.9GHz）不能满足该要求,毫米波频段具有带宽大、可靠性高、波束窄和方向性好等优点,能够支持高可靠、低时延和高数据速率的V2X用例,所以引入毫米波频段来辅助传输。然而,如何保持毫米波收发波束动态对准是移动车辆的一大挑战。目前,现有的波束管理算法大都是针对车辆到基础设施单元V2I（Vehicle-to-Infrastructure,V2I）的广播场景,而对于车车通信V2V（Vehicle-to-Vehicle,V2V）的单播和多播场景研究较少,V2V通信场景具有特殊性,因为收发车辆都在移动,所以研究该场景下的波束管理算法具有更大的挑战。本文首先提出了毫米波V2V单播场景下的波束管理算法,采用低频辅助的毫米波通信系统,利用随机森林算法来预测车辆位置,然后再基于位置误差模型对波束宽度优化问题进行建模,目标问题建模为最大化平均可达信息速率,通过一系列证明,发现该问题为拟凹问题,提出了基于二分的波束宽度优化算法,最后将优化的波束管理方案与传统的波束管理方案作对比,仿真结果表明优化后的波束管理方案能够有效地提升V2V网络通信的有效平均可达信息速率,有助于实现移动车辆的波束动态对准。最后提出了毫米波V2V多播场景下的波束管理算法,主要研究了波束宽度和功率分配优化问题。为了保证车辆通信的公平性,遵从最大最小设计原则,将优化问题建模为最大最小可达信息速率。将问题分成两步求解,第一步是假设当车辆的发射波束功率一定时,求解最优的波束宽度;第二步是假设当最优波束宽度一定时,优化发射波束功率分配,通过将目标优化问题转为一个拟凹问题,提出了基于二分的功率分配优化算法。仿真结果表明,联合优化波束宽度和波束功率分配的算法优于传统的固定波束宽度和固定功率分配的算法。所提波束管理方案在最大最小信干噪比或者中断概率方面都优于传统方案,能够较好地提升车辆间的通信质量。