近年来,由于速度快、出行便利、乘客体验良好等优势,高铁已成为人们出行的主要方式。目前我国高铁运营里程已超过4万公里,且仍在持续建设中。同时,各类智能应用的普及促进了高铁用户对无线业务需求的不断增长。为了满足这些需求,国家大力推进了5G铁路网络的建设。作为5G关键技术之一的毫米波在未来也有望被实际部署应用。然而,5G毫米波在高铁网络的应用中的诸多问题仍在研究之中。当列车穿过毫米波小区时,需要触发切换事件来改变提供车-地连接的基站,从而保持列车与地面网络连接的畅通。由于基站覆盖范围小,列车行驶速度快,列车穿过小区用时很短,需要快速有效的切换算法帮助列车在短时间内完成切换。目前广泛流行的A3切换在邻小区的参考信号接收功率（Reference Signal Receving Power,RSRP）高于当前小区之后还需保持一段时间才会触发,这会影响切换信令的传输,从而导致切换失败和链路中断。如何提升切换性能,减少链路中断从而保障通信质量,是亟待解决的问题。此外,由于毫米波传播损耗较大,列车的传输速率在靠近基站时很高,在小区边缘时很低,无法满足乘客的实时速率需求。如何充分利用信道资源,并在行驶全程满足不同用户的业务需求,同样是需要解决的问题。为此,论文完成了如下两方面创新工作:（1）针对现有A3切换在高铁5G毫米波网络中切换时延高、易导致链路中断的问题,提出了一种面向切换增强的LSTM高铁毫米波预测方法,学习RSRP的历史变化趋势,并基于LSTM编码器-解码器网络进行时序预测得到RSRP的未来变化,从而提前找到切换点。仿真实验的结果表明,所提方法能保持更低的链路中断概率,减少了33.9%的切换滞后时间以及85.14%的切换前后接收功率差值,使平均接收功率增加了0.5d Bm,有效提升了切换性能。（2）针对列车在毫米波小区边缘时传输速率低、无法满足用户实时速率需求的问题,提出了一种基于缓存辅助的时域功率分配方法,在信道质量好时用富余功率缓存资源,在信道质量差时提供给非实时用户,并用功率控制满足实时用户的数据速率需求。在总能量、最大功率、最小数据速率和数据量需求的约束下,以最大化移动业务量（Mobile Service Amount,MSA）为目标,建立优化问题以找到最优的缓存时间和时域功率分配,并提出了一种两阶段方法来解决该非凸优化问题。仿真结果表明,所提方法能全程满足不同用户的业务需求。此外,数据速率阈值和速度的提高会降低MSA,而缓存使用速率对MSA影响较小。