分层空时结构通过在水平层上或者对角层上发送独立的编码数据流来获得空间复用增益 。所谓的垂直贝尔实验室分层空时(V-BLAST，VerticalBellLabsLayered Space-Time)编码就是这种结构 。为了检测出发送的数据，接收机必须对空间信道进行解复用，为此出现了各种不同的方法，如迫零(ZF，Zero Forcing)方法、最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)方法和最大似然(ML，Maximum Likelihood)方法 。ZF方法利用了矩阵的逆，算法比较简单，但是性能通常不好；MMSE算法的性能要优于ZF，而且具有健壮性；ML方法是最优的，但是复杂度也最高，尤其是当收发天线数目很大时 。
在大多数情况下，假设CSI的部分信息在发射端已知是合理的，因而就此提出了空时编码和波束成形相结合的混合机制 。这些预编码在优化某个标准时都利用了有效的CSI 。
;在SIMO或者MIMO通信链路的接收端，接收机或者均衡器利用多径信号重构发射信号 。在非频率选择SIM0信道下，最优接收机制是进行最大比合并(MRC，MaximumRatioCombining)；而对于频率选择SIMO信道，最优接收机制是ML检测，但它是非线性的，其复杂度与天线数目成指数关系(可以用线性译码器来代替，但是性能会有所下降) 。ZF均衡器通过信道的逆可以消除符号间干扰(ISI，InterSymbolInterference)，但是其代价是对噪声产生了放大 。MMSE接收机可以在噪声放大和ISI消除之间进行折衷 。基于判决反馈的一种次优非线性机制判决反馈均衡(DFE，Decision Feedback Equalizer)可以用于改善线性均衡器的性能，它通过反馈滤波器将以前符号产生的部分ISI从目前的符号中消除 。ML和线性均衡都可以扩展到MIMO信道中，与MIMO接收机相关的问题就是多流干扰(MSI，Multistream)的存在 。MSI会导致多个数据流之间的相互干扰 。非线性连续抵消均衡器或者V-BLAST均衡器可以将MIMO信道转换成一些并行信道，但是该机制可能存在差错传播现象 。
在多用户情况下，由于基站与共享有效资源(频率、时间、码字等)的多个用户进行通信，因而此时设计智能天线是有一定难度的，因为它的目的是要优化干扰的影响，而这些干扰主要依靠采用特定的多址方式 。
下面介绍在多用户MIMO系统中，CSI在基站已知时的几种线性和非线性处理技术 。Tomlinson-Harashima预编码是一种非线性预编码机制，它最初应用于SIS0多径信道，用于克服DFE产生的差错传播问题 。
块对角化(BD，BlockDiagonalization)是多用户MIMO系统中的一种线性预编码技术 。它把多用户MIM0下行信道分解为多个并行独立的单用户MIMO下行信道 。对于信道估计差错，BD比非线性技术具有更好的健壮性 。在发射端发射的每个用户的信号都用一个调制矩阵表示，该矩阵是其他用户信道矩阵的零空间，这样该用户对其他用户的干扰就是零 。在每个用户获得任意速率的约束下，为了得到所需发射功率最小解的封闭形式，零干扰条件可以放宽，这种算法称为连续优化(SO，SUCcessiveOptimization)算法，它比在低SNR时任何其他BD解的性能都好 。
描述智能天线收发机特征的性能度量为均方误差(MSE，MeanSquareError)、SNR、误比特率(BER，BitError Rate)、可达吞吐量、需要的发射功率和信道容量 。发射和接收机制都是根据这些标准进行优化的 。
总之，设计MIMO收发机要非凡关注以下4个要害参数：
(1)在发射端和接收端CSI的可靠性 。
(2)发射信号的特征(调制、复用和练习信息) 。
(3)要优化的性能度量 。
(4)计算复杂度的大小 。
3、智能天线的优点
在移动通信系统中，由于障碍物的反射，信号会在发射机和接收机之间多次传播从而形成多径传播 。这是移动通信中存在的主要问题，被称为时延扩展(delayspread) 。由于多径信号到达接收机的时间不同，因此多径传播将导致符号间干扰，这将会严重地影响通信链路的质量 。另一方面，共信道干扰是无线系统容量的主要限制因素，它将影响用户对有效网络资源(频率、时间)的重用 。
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