多输入多输出(MIMO)技术是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，信号通过发射端和接收端的多个天线传送和接收，从而改善每个用户的服务质量(误比特率或数据速率)。MIMO技术对于传统的单天线系统来说，能够大大提高频谱利用率，使得系统能在有限的无线频带下传输更高速率的数据业务。目前，各国已开始或者计划进行新一代移动通信技术(后3G或者4G)的研究，争取在未来移动通信领域内占有一席之地。随着技术的发展，未来移动通信宽带和无线接入融合系统将成为热门的研究课题，而MIMO系统是人们研究较多的方向之一。

为了更好地利用MIMO技术，必须深入研究MIMO信道特性，尤其是空间特性。与传统信道不同的是，MIMO信道大多数情况下具有一定的空间相关性，而不是相互独立的。在2001年11月的3GPP会议中，朗讯、Nokia、Siemens和Ericsson公司联合提出了标准化MIMO信道的建议。3GPP和3GPP2推荐的链路级MIMO信道的建模方法有两个：基于相关(Corrlration-Based)的方法和基于子径(EAGC-A14H)的方法。尽管3GPP和3GPP2对链路级的信道参数进行了定义，但是对于如何实现并没有达成共识。研究信道的相关性对系统容量的影响成为MIMO技术的研究方向之一。

早期关于MIMO技术的研究大多数集中在单用户点到点的环境中，而没有考虑其他用户的共信道干扰。最近，人们将研究重点逐渐转移到多用户MIMO信道中。在多用户MIMO系统的下行链路中采用空分多址(SCDMA)可以给系统吞吐量带来可观的收益。这样的多用户MIMO系统的技术难点在于如何设计发射向量以消除用户间共信道的干扰。典型的“最佳问题”包括功率受限时的容量问题(最大化和信息速率)或用以满足每个用户特定QoS的功率控制问题(最小化发射功率)。虽然对于一般的多用户MIMO信道，这两个问题都没有闭环解决方案，但是强加某些特定的限制时可以得到闭环解决方案。最常见的包括：块对角化、逐次最优化、波束成形法以及结合空时编码来消除多用户之间的干扰。

从理论上来说，多天线多址系统的容量域已经非常清楚，但是如何让容量域满足各种用户对传输速率的要求，仍然没有很好地解决。从结构来看，这是一个非线性优化问题，采用传统的凸优化方法虽然可以解决，但是计算量会非常庞大，必须寻找简单快速的方法。在某些特殊情况下，比如，多用户和容量(所有用户的速率加权值一样)的优化问题，有文献已经提出了非常有意义的多用户注水迭代算法，这种方法充分利用了原始优化问题的结构，利用矩阵理论和凸优化理论快速迭代求解。但是这种特殊情况对于实际网络来说没有太大的意义，因为实际网络中不同用户位于网络的不同位置，采用相同速率加权值的做法会导致网络边缘用户的传输速率得不到保证，所以应对长期传输速率比较低的用户给予较大的速率加权值以提高该用户的传输速率。

由于存在天线间和用户间干扰，所以多天线广播信道属于非退化(non-degraded)的广播信道，并且其容量域一直不明确。对于可退化(degraded)的广播信道，比如单天线广播信道，已经有了其容量域以及各个用户的速率分配方法。近年来，对于多天线广播信道容量域的研究也取得了很大进展。其中，DPC技术是解决多天线广播信道容量域问题的关键。