En las comunicaciones asistidas por vehículos aéreos no tripulados (UAV) en ondas milimétricas (mmWave), el rendimiento de la comunicación se ve significativamente degradado por la vibración del UAV. Formulamos un modelo de canal mmWave asistido por UAV con formación híbrida de haces para los impactos de la vibración del UAV. Luego, derivamos la distribución de los ángulos de llegada/salida (AOAs/AODs) con fluctuación aleatoria del ángulo de actitud del UAV. Desarrollamos un esquema robusto basado en reponderación iterativa como método de estimación de AOAs/AODs de superresolución. Específicamente, introducimos el método de estimación de momento parcialmente adaptativo (Padam) para optimizar la función objetivo del sistema masivo de entrada múltiple múltiple salida (MIMO) mmWave del UAV vibrante. Finalmente, en comparación con los esquemas de estimación de canal existentes, el método propuesto de estimación de canal mmWave del UAV puede lograr un rendimiento robusto de superresolución en la estimación de AOAs/AODs y ganancias de ruta con resultados numéricos. Por lo tanto, el esquema propuesto de estimación de canal es muy adecuado para las comunicaciones masivas MIMO mmWave del UAV con vibración.