比如信道分解算法能将系统性能提升到最大，但是由于算法基于遍历过程，网络信息资源交换量巨大，算法复杂度会呈指数上升，因此该算法在实际应用中难以实现。而随机选择算法是复杂度最小的算法，但是算法性能远远不如信道分解算法。递增选择算法和递减选择算法在性能上与信道分解算法差距不明显，而且复杂度小于信道分解算法。因此在实际应用中，递增选择算法和递减选择算法是主流算法。

1.2.4  虚拟MIMO

　　多用户MIMO的通常应用于多天线基站的无线通信，即多天线基站同时和多个移动平台进行通信。此外，多个蜂窝小区基站的协调工作也会用到多用户MIMO系统向多个移动平台传输数据。

　　事实上，在许多发射端天线能够互相协作，而MIMO信道接收端天线却不能够协作的情况下，都可以使用多用户MIMO模型来分析。比如，每个用户存在线间串扰的DSL系统下行链路就是这样一种情形，基站合作的多包多接入信道，高速电路的片对片互联，以及频率选择性信道中用于多址接入的正交频率复用（OFDM）等等都可以[2]。和蜂窝通信中的多径传输方式一样，在这些情况下，如果在发射和接收端进行适当的信号处理，串扰和衰落就能提供额外的分集[2]。

　　在多用户MIMO技术优势的驱动下，不少公司也逐渐将其推向市场。例如，Airgo Networks、ArrayComm和Vivato公司在802.11无线网络中发展了多天线技术[11]。当与多个用户进行通信时，这种多天线接入点具有多用户MIMO的提高吞吐量、增强分集度以及减少干扰的优势。

目前，虚拟MIMO技术已逐渐实现商业化。2006年10月，北电网络进行了业界首次利用虚拟MIMO技术的无线传输试验，这一技术可以帮助移动运营商大幅度增加宽带用户[3]。对于4G运营商来说，这一技术意味着同样的投资可以换来更大的收入。2007年5月，诺基亚西门子合资公司目前已经与德国Fraunhofer电信研究所共同完成了虚拟多入多出技术（Virtual MIMO）的测试，大大提高手机数据传输速度，下一代无线高速LTE（长期演进）手机的数据上传速度能够达到108Mb/s[5]。这些无疑都为运营商向4G移动通信技术演化提供了更加明确的途径。

多入多出（MIMO）技术已经成为下一代无线通信系统的关键技术之一，考虑到实际系统往往是一个基站（BS）同时和多个移动台（MS）进行通信的实际情况，多用户MIMO更加贴近实际。作为多用户MIMO技术中的特例，虚拟MIMO利用协作分集，更好地解决了终端的条件限制问题，为MIMO多天线技术走向实用提供了一条新的途径，使得MIMO技术大规模商用的可能性大大增加。

1.2.5  目前存在的问题

虽然传统的多用户通信系统的许多难题已经得到解决，但由于多天线信道的复杂性，多输入多输出系统又增加了很多新的问题。MIMO系统具有阵列增益、空间复用增益和分集增益，同时也可以通过干扰抵消来改善系统性能。在多用户系统中，信道容量随着天线数量的增大而线性增加。然而，在实际的应用中，系统的实现需要大量算法的支撑，为了降低复杂度，必须在效率和性能中找到一个平衡点。目前实现空间复用增益的算法主要是Bell实验室的BLAST算法、ML算法、ZF算法、MMSE算法[2]。ML算法的检测性能最可靠，但是随着天线数量的增加，其复杂度成指数增长，因此不能满足实际的应用，因为移动通信的随机性和时效性对复杂度要求较高。ZF算法十分简单，但由于对信道的信噪比要求较高，无法满足非实验环境。如果同时考虑性能和复杂度，BLAST算法的表现最好[2]。

目前空时编码作为一大研究热点，我们以它为例，它的线性时空处理方法的整体复杂性低，但性能较差，不能进一步接近多用户通道的总容量。 从这一点来看ML是一个很好的选择，但其编码复杂度过高，实现起来并不容易， 加上高斯信道扩展到更现实的时间和频率选择信道的事实，处理的复杂度甚至更高[4]。 此外，当前的多用户MIMO信道处理方法大多数是假设发射端和接收端都完全了解信道状态信息（CSI），但是因为系统具有一定的处理延迟，所以当这个信道改变时，获取的信道状态信息有可能是不准确（ICSI）的，在研究系统编码方案时必须要考虑这一点。