ミモ

無線において、MIMO （/ ˈ m aɪ m oʊ、ˈ m iː m oʊ / ）は、複数の送信アンテナと受信アンテナを使用してマルチパス伝播を利用し、無線リンクの容量を増やす方法です。^{[1] [2] MIMOは、} IEEE 802.11n（Wi-Fi 4）、IEEE 802.11ac（Wi-Fi 5）、HSPA+（3G）、WiMAX、Long Term Evolution （LTE）などの無線通信規格の重要な要素となっています。最近では、ITU G.hn規格およびHomePlug AV2仕様の一部として、3線式設備の電力線通信にMIMOが適用されています。^{[3] [4]}

かつて、無線では「MIMO」という用語は、送信機と受信機で複数のアンテナを使用することを意味していました。現代の用法では、「MIMO」は、異なるアンテナ間の信号伝播の違い (たとえば、マルチパス伝播による) を利用して、同じ無線チャネルで複数のデータ信号を同時に送受信する技術のクラスを指します。さらに、現代の MIMO の用法では、複数のデータ信号が異なる受信機 (1 つ以上の受信アンテナを使用) に送信されることもよくありますが、これはより正確にはマルチユーザー マルチ入力 シングル出力 (MU-MISO) と呼ばれます。

MIMO は、1970 年代のマルチチャネル デジタル伝送システムとケーブル束内のワイヤ ペア間の干渉 (クロストーク) に関する研究論文に遡ることが多い: AR Kaye と DA George (1970)、^[5] Branderburg と Wyner (1974)、^[6]および W. van Etten (1975、1976)。^[7]これらは、マルチパス伝播を利用して複数の情報ストリームを送信する例ではありませんが、相互干渉に対処するための数学的手法の一部は、MIMO の開発に役立ちました。1980 年代半ばに、ベル研究所の Jack Salz が この研究をさらに進め、時分割多重化や二重偏波無線システムなどの「相互にクロス結合された線形ネットワークと加法性ノイズ ソース」上で動作するマルチユーザー システムを調査しました。^[8]

1990 年代初頭、セルラー無線ネットワークのパフォーマンスを改善し、より積極的な周波数の再利用を可能にする方法が開発されました。空間分割多重接続(SDMA) では、指向性アンテナまたはスマート アンテナを使用して、同じ基地局の範囲内の異なる場所にいるユーザーと同じ周波数で通信します。SDMA システムは、 ArrayCommの研究者であるRichard Roy とBjörn Otterstenによって1991 年に提案されました。彼らの米国特許 (1996 年に発行された No. 5515378 ^[9] ) には、「基地局の受信アンテナのアレイ」と「複数のリモート ユーザー」を使用して容量を増やす方法が記載されています。

アロギャスワミ・パウラジとトーマス・カイラスは、1993年にSDMAベースの逆多重化技術を提案した。彼らの米国特許（1994年に発行された第5,345,599号^[10]）は、高レート信号を「空間的に離れた送信機」から送信し、「到着方向」の違いに基づいて受信アンテナアレイで復元する「いくつかの低レート信号」に分割することにより、高データレートで放送する方法を説明していた。パウラジは、2014年に「MIMOアンテナの理論とアプリケーションの開発に対する先駆的な貢献」により、権威あるマルコーニ賞を受賞した。...送信局と受信局の両方で複数のアンテナを使用するという彼のアイデアは、現在の高速WiFiと4Gモバイルシステムの中核であり、高速ワイヤレスに革命をもたらした。」^[11]

1996 年 4 月の論文とその後の特許で、グレッグ・レイリーは、自然なマルチパス伝播を利用して、共存アンテナと多次元信号処理を使用して複数の独立した情報ストリームを送信できると提案しました。^[12]この論文では、変調 ( MIMO-OFDM )、コーディング、同期、チャネル推定の実用的なソリューションも特定されています。その年の後半 (1996 年 9 月)、ジェラルド・J・フォシニは、著者が「階層化された空間時間アーキテクチャ」と表現したものを使用して、ワイヤレス リンクの容量を増やすことが可能であることを示唆する論文を提出しました。^[13]

グレッグ・ローリー、VK・ジョーンズ、マイケル・ポラックは1996年にクラリティ・ワイヤレスを設立し、プロトタイプのMIMOシステムを構築してフィールドテストを行いました。^[14]シスコシステムズは1998年にクラリティ・ワイヤレスを買収しました。 ^[15]ベル研究所は1998年にV-BLAST（Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time）技術を実証する実験室プロトタイプを構築しました。^[16]アロギャスワミ・ポールラジは1998年後半にMIMO-OFDM製品を開発するためにIospan Wirelessを設立しました。Iospanは2003年にインテルに買収されました。^[17]クラリティ・ワイヤレスもIospan Wirelessも買収される前にMIMO-OFDM製品を出荷していませんでした。^[18]

MIMO 技術は、無線 LAN、3G携帯電話ネットワーク、4G携帯電話ネットワーク向けに標準化されており、現在では広く商用化されています。Greg Raleigh と VK Jones は、無線 LAN 用のMIMO-OFDMチップセットを開発するために、2001 年にAirgo Networks を設立しました。米国電気電子学会( IEEE ) は、少なくとも 100 Mbit/s のユーザー データ スループットを実現する無線 LAN 標準を開発するために、2003 年後半にタスク グループを作成しました。競合する 2 つの主要な提案がありました。TGn Sync は Intel やPhilipsなどの企業が支持し、WWiSE は Airgo Networks、 Broadcom、Texas Instrumentsなどの企業が支持しました。両グループは、802.11n 標準が 20 MHz と 40 MHz のチャネル オプションを備えた MIMO-OFDM に基づくことに同意しました。^{[19] TGn Sync、WWiSE、そして3番目の提案（}モトローラと三菱が支持するMITMOT ）が統合され、共同提案と呼ばれるものが作成されました。^[20] 2004年、AirgoはMIMO-OFDM製品を出荷した最初の企業になりました。^[21] Qualcommは2006年後半にAirgo Networksを買収しました。 ^[22]最終的な802.11n規格は、最大600 Mbit/sの速度（4つの同時データストリームを使用）をサポートし、2009年後半に公開されました。^[23]

2004年、Surendra Babu Mandava氏とArogyaswami Paulraj氏は、WiMAX用のMIMO-OFDMチップセットを製造するBeceem Communications社を設立した。同社は2010年にBroadcom社に買収された。^[24] WiMAXは携帯電話規格の代替として開発され、802.16e規格に基づいており、MIMO-OFDMを使用して最大138 Mbit/sの速度を実現する。より高度な802.16m規格では、ダウンロード速度が最大1 Gbit/sになる。^[25]米国では、Sprint-Nextel社の子会社であるClearwire社によって全国規模のWiMAXネットワークが構築され、2012年半ばまでに1億3000万のPoP（ Point of Presence）をカバーした。^[26]その後、スプリントは2013年半ばまでに31都市をカバーするLTE（携帯電話の4G規格）を展開する計画を発表し^[27]、2015年末までにWiMAXネットワークを閉鎖する計画を発表しました。^[28]

最初の4G携帯電話規格は、2004年にNTTドコモによって提案されました。 ^[29] LTE（Long Term Evolution）はMIMO-OFDMに基づいており、第3世代パートナーシッププロジェクト（3GPP）によって開発が続けられています。LTEは、最大300 Mbit/sのダウンリンク速度、最大75 Mbit/sのアップリンク速度、低遅延などのサービス品質パラメータを規定しています。^[30] LTE Advancedは、最大100 MHz幅のピコセル、フェムトセル、およびマルチキャリアチャネルのサポートを追加します。LTEは、GSM/UMTSとCDMAの両方のオペレータによって採用されています。^[31]

最初のLTEサービスは、2009年にテリアソネラによってオスロとストックホルムで開始されました。 ^[32] 2015年現在、123か国で360以上のLTEネットワークが運用されており、約3億7,300万の接続（デバイス）があります。^[33]

MIMO は、プリコーディング、空間多重化(SM)、ダイバーシティ コーディングの 3 つの主要なカテゴリに分類できます。

プリコーディングは、最も狭義の定義では、マルチストリームビームフォーミングです。より一般的には、送信機で行われるすべての空間処理と見なされます。(シングル ストリーム) ビームフォーミングでは、適切な位相とゲインの重み付けで各送信アンテナから同じ信号が放射され、受信機入力で信号電力が最大化されます。ビームフォーミングの利点は、受信信号ゲインを増やすこと (異なるアンテナから放射された信号を建設的に加算することによる) と、マルチパス フェーディング効果を減らすことです。見通し内伝搬では、ビームフォーミングによって明確に定義された指向性パターンが得られます。ただし、従来のビームは、主にマルチパス伝搬を特徴とするセルラー ネットワークには適していません。受信機に複数のアンテナがある場合、送信ビームフォーミングではすべての受信アンテナで信号レベルを同時に最大化することはできず、複数のストリームによるプリコーディングが有益な場合がよくあります。プリコーディングには、送信機と受信機の チャネル状態情報(CSI) の知識が必要です。

空間多重化にはMIMOアンテナ構成が必要である。空間多重化では、高レート信号が複数の低レートストリームに分割され、各ストリームは同じ周波数チャネルの異なる送信アンテナから送信される。これらの信号が十分に異なる空間シグネチャで受信機アンテナアレイに到達し、受信機が正確なCSIを持っている場合、これらのストリームを（ほぼ）並列チャネルに分離することができる。空間多重化は、高い信号対雑音比（SNR）でチャネル容量を増やすための非常に強力な技術である。空間ストリームの最大数は、送信機または受信機のアンテナ数のうち少ない方によって制限される。空間多重化は送信機でCSIなしでも使用できるが、 CSIが利用可能な場合はプリコーディングと組み合わせることができる。空間多重化は、空間分割多重アクセスまたはマルチユーザーMIMOと呼ばれる複数の受信機への同時送信にも使用でき、その場合、送信機でCSIが必要となる。 ^[34]異なる空間シグネチャを持つ受信機のスケジュール設定により、良好な分離性が得られる。

ダイバーシティ コーディング技術は、送信機にチャネル情報がない場合に使用されます。ダイバーシティ方式では、単一のストリーム (空間多重化の複数のストリームとは異なります) が送信されますが、信号は空間時間コーディングと呼ばれる技術を使用してコーディングされます。信号は、各送信アンテナから完全またはほぼ直交コーディングで送信されます。ダイバーシティ コーディングは、複数のアンテナ リンクの独立したフェージングを利用して、信号のダイバーシティを強化します。チャネル情報がないため、ダイバーシティ コーディングによるビームフォーミングやアレイ ゲインはありません。受信機でいくらかのチャネル情報が利用できる場合は、ダイバーシティ コーディングを空間多重化と組み合わせることができます。

マルチアンテナ MIMO (またはシングルユーザー MIMO) テクノロジは、802.11n 製品などのいくつかの標準で開発および実装されています。

• SISO /SIMO/MISO は MIMO の特殊なケースです。
  • 複数入力単一出力（MISO）は受信機が単一のアンテナを持つ特別なケースである。^[35]
  • シングル入力マルチ出力（SIMO）は、送信機に単一のアンテナがある場合の特殊なケースです。^[35]
  • シングル入力シングル出力（SISO）^[36]は、送信機も受信機も複数のアンテナを持たない従来の無線システムである。
• 主なシングルユーザーMIMO技術
  • ベル研究所の階層型時空(BLAST)、Gerard. J. Foschini (1996)
  • アンテナごとのレート コントロール (PARC)、バラナシ、ゲス (1998 年)、チョン、ファン、ロザノ (2001 年)
  • 選択的アンテナレート制御 (SPARC)、Ericsson (2004)
• いくつかの制限
  • 物理的なアンテナ間隔は広く、基地局では複数の波長が使用されるように選択されています。受信機でのアンテナ間隔は、携帯端末ではスペースの制約が厳しいですが、高度なアンテナ設計とアルゴリズム技術が検討されています。参照:マルチユーザー MIMO

• マルチユーザーMIMO（MU-MIMO）
  • 最近の3GPPおよびWiMAX規格では、Samsung、Intel、Qualcomm、Ericsson、TI、Huawei、Philips、Nokia、Freescale など、多くの企業が MU-MIMO を仕様に採用できる候補技術の 1 つとして扱っています。モバイル ハードウェア市場で活動するこれらの企業やその他の企業にとって、MU-MIMO は受信アンテナの数が少ない低複雑性の携帯電話に適していますが、シングル ユーザー SU-MIMO のユーザーあたりのスループットが高いため、アンテナの数が多い複雑なユーザー デバイスに適しています。
  • 強化されたマルチユーザーMIMO: 1) 高度なデコード技術を採用、2) 高度なプリコーディング技術を採用
  • SDMA は、空間分割多重アクセスまたはスーパー分割多重アクセスのいずれかを表します。スーパーは、周波数分割や時間分割などの直交分割は使用されず、重ね合わせ符号化などの非直交アプローチが使用されることを強調します。
• 協調型MIMO（CO-MIMO）
  • 複数の隣接基地局を使用して、ユーザーとの間で共同でデータを送受信します。その結果、従来の MIMO システムのように、隣接基地局がセル間干渉を引き起こすことはありません。
• マクロダイバーシティMIMO
  • 複数の送信基地局または受信基地局を使用して、カバーエリア内に分散している可能性のある単一または複数のユーザーと、同じ時間と周波数リソースでコヒーレントに通信する空間ダイバーシティ方式の一種。^{[37] [38] [39]}
  • シングルユーザー MIMO などの従来のマイクロダイバーシティ MIMO 方式とは異なり、送信機は遠く離れています。マルチユーザー マクロダイバーシティ MIMO シナリオでは、ユーザーも遠く離れている可能性があります。したがって、仮想 MIMO リンクの各構成リンクには、異なる平均リンクSNRがあります。この違いは主に、異なるリンクで発生するパス損失やシャドウ フェーディングなどの異なる長期チャネル障害によるものです。
  • マクロダイバーシティMIMO方式は、これまでにない理論的および実践的な課題を提起しています。多くの理論的課題の中で、おそらく最も基本的な課題は、フェージング環境における異なる平均リンクSNRがシステム全体の容量と個々のユーザーのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することです。^[40]
• MIMOルーティング
  • 各ホップでクラスターをクラスターごとにルーティングします。各クラスター内のノード数は1以上です。MIMOルーティングは、従来のルーティングプロトコルが各ホップでノードごとにルーティングするため、従来の（SISO）ルーティングとは異なります。^[41]
• 大規模MIMO（mMIMO）
  • 端末の数が基地局（移動局）のアンテナの数よりはるかに少ない技術。^[42]散乱が豊富な環境では、最大比伝送（MRT）^[43] 、最大比合成（MRC）^[44]、またはゼロフォーシング（ZF）などの単純なビームフォーミング戦略を使用して、大規模MIMOシステムの利点を最大限に活用できます。 大規模MIMOのこれらの利点を実現するには、正確なCSIが完全に利用可能である必要があります。 ただし、実際には、送信機と受信機間のチャネルは、チャネルのコヒーレンス時間によって制限される直交パイロットシーケンスから推定されます。 最も重要なことは、マルチセルセットアップで、いくつかの同一チャネルセルのパイロットシーケンスを再利用すると、パイロット汚染が発生することです。 パイロット汚染があると、大規模MIMOのパフォーマンスが大幅に低下します。 パイロット汚染の影響を軽減するために、Tadilo E. BogaleとLong B. Le ^[45]は、制限されたトレーニングシーケンスからの単純なパイロット割り当てとチャネル推定方法を提案しています。しかし、2018年にエミル・ビョルンソン、ヤコブ・ホイディス、ルカ・サンギネッティ^[46]による研究が発表され、パイロット汚染は解決可能であり、アンテナの数を増やすことで理論上も実践上も常にチャネル容量を増やすことができることが示されました。
• ホログラフィックMIMO
  • もう一つの最近の技術は、非常に高い空間分解能で高いエネルギー効率とスペクトル効率を実現するホログラフィックMIMOです。^[47]ホログラフィックMIMOは、波長以下の金属または誘電体の散乱粒子で構成された低コストの変形可能な無線構造により、最近ますます人気が高まっている重要な概念上の鍵となる技術です。この構造は、望ましい目的に応じて電磁波の特性を変形することができます。^[48]

第3世代（3G）（CDMAおよびUMTS）では、基地局での送信ビームフォーミングと組み合わせて、時空間送信ダイバーシティ方式を実装できます。第4世代（4G）LTEおよびLTE Advancedは、MIMO技術に大きく依存する非常に高度な無線インターフェースを定義します。LTEは主に空間多重化と時空間コーディングに依存するシングルリンクMIMOに焦点を当てていますが、LTE-Advancedは設計をマルチユーザーMIMOにさらに拡張しています。無線ローカルエリアネットワーク（WLAN）のIEEE 802.11n（Wi-Fi）では、MIMO技術は、アンテナ選択、時空間コーディング、およびビームフォーミングの3つの異なる技術を使用して標準に実装されています。^[49]

空間多重化技術は受信機を非常に複雑にするため、通常は直交周波数分割多重化(OFDM) または直交周波数分割多元接続(OFDMA) 変調と組み合わせて使用​​され、マルチパス チャネルによって発生する問題が効率的に処理されます。IEEE 802.16e標準には MIMO-OFDMA が組み込まれています。2009 年 10 月にリリースされた IEEE 802.11n 標準では、MIMO-OFDM が推奨されています。

MIMO は、 3GPPや3GPP2などの移動無線電話規格で使用されています。3GPP では、高速パケット アクセス プラス (HSPA+)およびLong Term Evolution (LTE)規格で MIMO が考慮されています。さらに、セルラー環境を完全にサポートするために、IST-MASCOT などの MIMO 研究コンソーシアムは、マルチユーザー MIMO (MU-MIMO) などの高度な MIMO 技術の開発を提案しています。

MIMO 無線通信アーキテクチャと処理技術は、センシングの問題に適用できます。これは、MIMO レーダーと呼ばれるサブ分野で研究されています。

MIMO技術は、無線通信システム以外でも使用できます。一例として、ホームネットワーク規格ITU-T G.9963が挙げられます。この規格では、MIMO技術を使用して複数のAC線（相、中性線、接地線）を介して複数の信号を送信する電力線通信システムが定義されています。^[3]

MIMO システムでは、送信機は複数の送信アンテナから複数のストリームを送信します。送信ストリームは、送信機の送信アンテナと受信機の受信アンテナ間のすべてのパスで構成されるマトリックスチャネルを通過します。次に、受信機は複数の受信アンテナによって受信信号ベクトルを取得し、受信信号ベクトルを元の情報にデコードします。狭帯域フラット フェーディングMIMO システムは次のようにモデル化されます。^{[引用が必要]}${\displaystyle N_{t}N_{r}}$${\displaystyle N_{t}}$${\displaystyle N_{r}}$

${\displaystyle \mathbf {y} =\mathbf {H} \mathbf {x} +\mathbf {n} }$

ここで、およびはそれぞれ受信ベクトルと送信ベクトルであり、およびはそれぞれチャネル行列とノイズベクトルです。 ${\displaystyle \mathbf {y} }$${\displaystyle \mathbf {x} }$${\displaystyle \mathbf {H} }$${\displaystyle \mathbf {n} }$

情報理論によれば、送信機と受信機の両方が完全な瞬間チャネル状態情報を持っているMIMOシステムのエルゴードチャネル容量は^[51]

${\displaystyle C_{\mathrm {perfect-CSI} }=E\left[\max _{\mathbf {Q} ;\,{\mbox{tr}}(\mathbf {Q} )\leq 1}\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right]=E\left[\log _ {2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {D} \mathbf {S} \mathbf {D} \right)\right]}$

ここで はエルミート転置を表し、 は送信電力と雑音電力（すなわち送信SNR）の比である。最適な信号共分散は、チャネル行列の特異値分解と最適な対角電力配分行列によって達成される。最適な電力配分はウォーターフィリングによって達成され、^[52]は ${\displaystyle ()^{H}}$${\displaystyle \rho}$${\displaystyle \mathbf {Q} =\mathbf {VSV} ^{H}}$${\displaystyle \mathbf {UDV} ^{H}\,=\,\mathbf {H} }$${\displaystyle \mathbf {S} ={\textrm {diag}}(s_{1},\ldots ,s_{\min(N_{t},N_{r})},0,\ldots ,0)}$

${\displaystyle s_{i}=\left(\mu -{\frac {1}{\rho d_{i}^{2}}}\right)^{+},\quad {\textrm {for}}\,\,i=1,\ldots ,\min(N_{t},N_{r}),}$

ここで、は の対角要素であり、の引数が負の場合 は 0 となり、となるように選択されます。 ${\displaystyle d_{1},\ldots ,d_{\min(N_{t},N_{r})}}$${\displaystyle \mathbf {D} }$${\displaystyle (\cdot )^{+}}$${\displaystyle \mu }$${\displaystyle s_{1}+\ldots +s_{\min(N_{t},N_{r})}=N_{t}}$

送信機が統計的なチャネル状態情報しか持っていない場合、信号共分散は平均相互情報量の観点からのみ最適化できるため、エルゴードチャネル容量は減少する。 ^[51]${\displaystyle \mathbf {Q} }$

${\displaystyle C_{\mathrm {statistical-CSI} }=\max _{\mathbf {Q} }E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}$

チャネルの空間相関は、統計情報によるエルゴードチャネル容量に大きな影響を与えます。

送信機がチャネル状態情報を持っていない場合、最悪の統計の下でチャネル容量を最大化するために信号共分散を選択することができ、それはそれに応じて ${\displaystyle \mathbf {Q} }$${\displaystyle \mathbf {Q} =1/N_{t}\mathbf {I} }$

${\displaystyle C_{\mathrm {no-CSI} }=E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +{\frac {\rho }{N_{t}}}\mathbf {H} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}$

チャネルの統計的特性に応じて、エルゴード容量はSISO システムの容量の 1 倍以下になります。 ${\displaystyle \min(N_{t},N_{r})}$

MIMO通信における基本的な問題は、受信ベクトル が与えられたときに送信ベクトル を推定することです。これは統計的検出問題として提示でき、ゼロフォーシング^[53] 、逐次干渉除去（別名Vブラスト ）、最大尤度推定、最近ではニューラルネットワークMIMO検出^[54]などのさまざまな手法を使用して対処できます。このような手法では、通常、チャネル行列が受信機で既知であると想定されています。実際には、通信システムでは、送信機がパイロット信号を送信し、受信機は受信信号とパイロット信号からチャネルの状態（つまり、 ）を学習します。最近、ディープラーニングツールを使用したMIMO検出に関する研究があり、ゼロフォーシングなどの他の方法よりも優れていることが示されています。^[55]${\displaystyle \mathbf {x} }$${\displaystyle \mathbf {y} }$${\displaystyle \mathbf {H} }$${\displaystyle \mathbf {H} }$${\displaystyle Y}$ ${\displaystyle X}$

MIMO信号テストは、まず送信機/受信機システムに焦点を当てます。サブキャリア信号のランダム位相により、瞬間的な電力レベルが発生し、増幅器が圧縮され、一時的に歪みが発生し、最終的にはシンボルエラーが発生します。PAR（ピーク対平均比）の高い信号は、送信中に増幅器が予期せず圧縮される可能性があります。OFDM信号は非常に動的であり、ノイズのような性質のため、圧縮の問題を検出するのが困難な場合があります。^[56]

信号チャネルの品質を知ることも重要です。チャネル エミュレーターは、デバイスがセル エッジでどのように動作するかをシミュレートしたり、ノイズを追加したり、高速時のチャネルの状態をシミュレートしたりできます。受信機のパフォーマンスを完全に評価するには、ベクトル信号発生器(VSG) などの校正済み送信機とチャネル エミュレーターを使用して、さまざまな条件下で受信機をテストします。逆に、さまざまな条件下での送信機のパフォーマンスは、チャネル エミュレーターとベクトル信号アナライザ(VSA) などの校正済み受信機を使用して検証できます。

チャネルを理解することで、各送信機の位相と振幅を操作してビームを形成できます。ビームを正しく形成するには、送信機がチャネルの特性を理解する必要があります。このプロセスは、チャネルサウンディングまたはチャネル推定と呼ばれます。既知の信号がモバイルデバイスに送信され、チャネル環境の画像を構築できます。モバイルデバイスは、チャネル特性を送信機に送り返します。送信機は、正しい位相と振幅の調整を適用して、モバイルデバイスに向けられたビームを形成できます。これは、クローズドループMIMOシステムと呼ばれます。ビームフォーミングでは、各送信機の位相と振幅を調整する必要があります。空間ダイバーシティまたは空間多重化に最適化されたビームフォーマーでは、各アンテナ要素が2つのデータシンボルの加重組み合わせを同時に送信します。^[57]

Gerard J. Foschini と Michael J. Gans の論文^[58] 、 Foschini ^[59]、Emre Telatar ^[60]は、 MIMO システムのチャネル容量(システム スループットの理論上の上限) は、アンテナの数が増えると、送信アンテナの数と受信アンテナの数の小さい方に比例して増加することを示しています。これは多重化ゲインとして知られており、情報理論におけるこの基本的な発見がこの分野の研究の急増につながりました。前述の独創的な研究で使用されている伝搬モデルは単純ですが、多重化ゲインは、ほぼすべての物理チャネル伝搬モデルと、トランシーバー障害が発生しやすい実際のハードウェアで証明できる基本的な特性です。^[61]

A. Paulraj、R. Nabar、D. Goreによる教科書がこの分野への入門書として出版されている。^[62]他にも多くの主要な教科書が出版されている。^{[63] [64] [65]}

MIMOシステムでは、送信ダイバーシティと空間多重化利得の間には根本的なトレードオフが存在する（Zheng and Tse, 2003）。^[66]特に、高い空間多重化利得を達成することは、現代の無線システムにおいて極めて重要である。^[67]

MIMO の性質上、無線通信に限定されません。有線通信にも使用できます。たとえば、バインダー MIMO チャネルに基づく新しいタイプのDSLテクノロジ (ギガビット DSL) が提案されています。

エンジニアや数学者の注目を集める重要な問題は、受信機のマルチ出力信号を使用して送信機のマルチ入力信号を復元する方法です。Shang、Sun、Zhou（2007）では、マルチ入力信号の完全な復元を保証するための十分かつ必要な条件が確立されています。^[68]

• NIST UWB-MIMO チャネル伝搬測定 (2～8 GHz スペクトル) 2016-03-03 にWayback Machineでアーカイブ
• MIMOに関する文献レビュー
• アンテナと無線マルチパス仮想チャネルの相互作用