基于MATLAB的智能天线及仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种利用多个天线进行传输和接收的技术，可以有效提高通信系统的传输速率和可靠性。
在稀疏阵列MIMO系统中，天线之间的间距较大，形成了一个“稀疏”分布的阵列。
本文将介绍稀疏阵列MIMO系统的原理，并通过MATLAB仿真来验证其性能。
稀疏阵列MIMO系统的基本原理是利用空间信道的多径传输来增加传输路径和信道容量。
通过多个天线进行信号传输和接收，可以实现空间分集和空间复用的效果，从而提高系统的传输速率。
与传统的天线阵列相比，稀疏阵列的天线间距较大，可以减少阵列间的干扰，提高系统的可靠性和性能。
稀疏阵列MIMO系统在无线通信、雷达、无人机通信等领域具有广泛的应用前景。
为了验证稀疏阵列MIMO系统的性能，可以利用MATLAB进行仿真。
首先，需要建立稀疏阵列MIMO系统的模型。
模型包括天线阵列的布局、信道模型的建立、发送和接收信号处理等。
通过设置好参数和信道条件，可以进行系统的仿真实验。
在MATLAB中，可以利用MIMO通信工具箱进行稀疏阵列MIMO系统的建模和仿真。
首先，需要定义阵列的几何布局和天线的数量。
根据阵列的布局和天线的坐标，可以计算出天线之间的距离、角度等信息。
然后，需要定义信道模型和路径损耗模型，包括多径传输、衰落模型等。
根据信道模型，可以计算出信道增益和相位差等信息。
在稀疏阵列MIMO系统中，常用的传输技术是空时编码（STC）和垂直波束成形（VBF）。
可以分别计算出两种传输技术的系统容量和误码率，以评估系统的性能。
在进行仿真实验之前，还需考虑天线之间的互相干扰问题。
由于天线之间的间距较大，可以采用空间滤波和天线选择技术来减小干扰。
通过优化天线权重和信号处理算法，可以实现稀疏阵列MIMO系统的性能优化。
通过MATLAB的仿真实验，可以得到稀疏阵列MIMO系统在不同信道条件下的性能曲线。
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO天线是一种利用多个天线来传输和接收信号的技术。
在无线通信系统中，MIMO技术已经被广泛应用，以提高信号传输的可靠性和数据传输速率。
MIMO系统中的天线可以以不同的方式布置，其中一种常见的方式是使用稀疏阵列。
稀疏阵列是指天线之间的间距相对较大，可以降低天线之间的相互干扰。
与密集阵列相比，稀疏阵列具有更低的复杂度和更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
在进行稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真时，可以使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析。
通过在MATLAB中建立合适的模型，可以对天线的布局、天线之间的距离等参数进行调整和优化，以达到更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的仿真可以从多个方面进行评估。
首先，可以通过计算信号传输的容量来评估其性能。
容量是指在给定信道条件下，系统可以传输的最大数据速率。
通过仿真不同天线布局和参数的情况，可以比较它们的容量，找到最优的设计。
还可以通过计算误码率等指标来评估稀疏阵列MIMO天线的性能。
误码率是指在信号传输过程中出现错误的概率。
通过仿真不同的天线布局和参数，可以比较它们的误码率，找到最佳的设计。
在进行稀疏阵列MIMO天线的仿真时，需要考虑多个因素。
首先是天线之间的距离。
天线之间的距离越远，相互之间的干扰越小，但传输的信号强度也会降低。
因此，需要在性能和复杂度之间进行权衡。
其次是天线的布局。
稀疏阵列MIMO天线的布局可以是线性的、矩形的或其他形式的。
不同的布局可能会对系统的性能产生不同的影响。
通过仿真不同的布局，可以找到最佳的设计。
最后是天线的数量。
增加天线的数量可以提高系统的性能，但同时也会增加复杂度和成本。
因此，需要在性能和实际应用之间进行权衡。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
通过使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析，可以评估不同天线布局和参数的性能，并找到最佳的设计。
matlab仿真天线辐射图
微波技术与天线作业电工1001，lvypf（12）1、二元阵天线辐射图matlab实现1)matlab程序:theta = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定θ的范围phi = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定φ的范围f = input('Input f(Ghz)='); %输入频率fc = 3*10^8; %常量clambda = c / (f*10^9); %求波长λk = (2*pi) / lambda; %求系数kd = input('Input d(m)='); %输入距离dzeta = input('Input ζ='); %输入方向系数ζE_theta=abs(cos((pi/2)*cos(theta))/sin(theta))*abs(cos((k*d*sin(theta)+zeta)/2));%二元阵的E面方向图函数H_phi=abs(cos((k*d*cos(phi)+zeta)/2)); %二元阵的H面方向图函数subplot(2,2,1);polar(theta,E_theta);title('F_E_θ')subplot(2,2,2);polar(phi,H_phi);title('F_H_φ');subplot(2,2,3);plot(theta,E_theta);title('F_E_θ');gridxlim([0,2*pi])subplot(2,2,4);plot(phi,H_phi);gridxlim([0,2*pi])title('F_H_φ');2)测试数据生成的图形：a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0图1，f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=pi图2，f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=pic)f=2.4Ghz,d=lambda/4,ζ=-pi/2图3，f=2.4Ghz,d=lambda/4,ζ=-pi/22、均匀直线阵matlab实现1)matlab程序：phi = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定φ的范围f = input('Input f(Ghz)='); %输入频率fc = 3*10^8; %常量clambda = c / (f*10^9); %求波长λk = (2*pi) / lambda; %求系数kd = input('Input d(m)='); %输入距离dzeta = input('Input ζ='); %输入方向系数ζN = input('Input N=');psai = k*d*cos(phi)+zeta;A_psai = abs((sin(N.*psai./2)./sin(psai./2)))./N;polar(theta,A_psai);title('A_ψ')2)测试数据生成的图形：A.边射阵（ζ=0）a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=3b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=4d)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=6f)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=8B.端射阵（ζ=0）a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=3b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=4c)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=5d)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=6e)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=7f)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=8。
MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用第9章 天线及智能天线仿真试验
的相位差是［29］：
Ak K
2
d sin cos
第9章 天线及智能天线仿真试验 式中，λ与d分别是入射波的波长和阵元的间距， AK 亦称阵因子。计入阵因子的影响，第K号阵元的输
出是AKxK ，即uK 。为了使天线阵的输出满足需要，在
每个阵元上，用加权因子wK 进行控制。这样第K号阵 元上输出的信号为wKAKxK，即wK wK 。若到达天线阵
′;
Pmusic（n）=（A1a）′*A1a*（inv（（A1a）′*Vn*（Vn） ′*A1a））;%应用MUSIC法估计输出
第9章 天线及智能天线仿真试验 Pcap（n）=inv（（A1a）′*ci*（A1a））; %应用Capon法估计输出 T（n）=q1a（n）; P1=abs（Pmusic）; P2=abs（Pcap）;
的信号是N个，则天线阵的输出是N个信号在M个阵元
上的输出的叠加。将问题简化为xy平面的二维问题 （sinθ=1），并用解析式表达如下：
X(n)=［x1(n),x2(n),…，xN智能天线仿真试验
1 其中，为第1个信号的入射角。
A=［A1,A2,…,AN］ (9-4）
的方向图线。MUSIC法的方向图线的幅度更大。
第9章 天线及智能天线仿真试验
9.3 天线阵的波束形成
我们以等距离圆阵为例来讨论天线阵的波束形成。 图9-10所示是等距离圆线阵的三维图。
第9章 天线及智能天线仿真试验
图9-10 等距离圆线阵的三维图
第9章 天线及智能天线仿真试验 我们把天线阵元顺序定为从OB起顺时针排列为0到 M-1。若有一平面波以θ角入射到阵列上，第K号阵元
Capon 法 亦 称 最 小 方 差 无 畸 变 响 应 MVDR
微波与天线MATLAB实验二
实验二：N 元阵列天线实验实验目的：1实现数对称振子天线学建模、编程、仿真实现图形可视化。
2通过本实验使学生掌握matlab7.0仿真软件在电磁场编程中的应用。
实验设备：计算机、matlab7.0仿真软件实验内容1 N 元阵列天线方向图二维图形分析N 个均匀天线元中点排成一直线构成均匀直线阵列天线，各天线元在p 点产生的辐射场可表示为10N nn E E -==∑ 。
假定天线元为相同对称阵子，且为等间距n d n d =⨯，等相位差n n δδ=⨯，等幅N 元直线阵，总辐射场为：(1)0060sin()(,)sin()j N u e I N Nu E j f e r N u θϕ-=∙，其中：1(cos sin )2u kd θϕδ=+，),(ϕθe f 为元函数天线阵辐射场大小与方向之间关系的阵函数为：(cos sin +)sin sin 2()(,)(cos sin )sin sin 2a a kd NNu F u F kd N u N θϕδθϕθϕδ===+ （3.3.7）（1）()~a F u u 图形的大波瓣反映了阵函数图的主瓣，其最大值：1)(±==πn u a u F ，就是阵数的最大值，而与m u n π=相对应的m θ即为阵函数的最大辐射方向。
（2）()~a F u u 图形的小波瓣反映了阵函数图的旁瓣，极值等于旁瓣峰值，出现极值的im u 所对应的im θ就是旁瓣峰值所在的方向。
（3）()~a F u u 图形的零值等于阵函数的零值，而出现a F u =的u 值，i0/u i N π=所对应的0i θ就是阵函数图的零辐射方向。
以五元等幅阵为例说明阵函数出现最大值的方向与u 的关系：a. 00δ=时（无电流相位差），090=ϕ，H 面时的阵函数取：1(c o s )c o s2d u k d πθθλ==。
b. kd δ=±时（电流相位差等于波程差），090=ϕ，H 面时的阵函数取(c o s 1)du πθλ=±。
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图吴正琳天线是一种变换器，它把传输线上传播的导行波，变换成在无界媒介（通常是自由空间）中传播的电磁波，或者进行相反的变换。
在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。
无线电通信、广播、电视、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等工程系统，凡是利用电磁波来传递信息的，都依靠天线来进行工作。
此外，在用电磁波传送能量方面，非信号的能量辐射也需要天线。
一般天线都具有可逆性，即同一副天线既可用作发射天线，也可用作接收天线。
同一天线作为发射或接收的基本特性参数是相同的。
这就是天线的互易定理。
天线的基本单元就是单元天线。
1、单元天线对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线，单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源，也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子，称半波对称振子。
对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线，单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源，也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子，称半波对称振子。
1.1用MATLAB画半波振子天线方向图主要是说明一下以下几点：1、在Matlab中的极坐标画图的方法：polar(theta,rho,LineSpec)；theta：极坐标坐标系0-2*pirho：满足极坐标的方程LineSpec：画出线的颜色2、在方向图的过程中如果rho不用abs(f)，在polar中只能画出正值。
也就是说这时的方向图只剩下一半。
3、半波振子天线方向图归一化方程：Matlab程序：clear alllam=1000;%波长k=2*pi./lam;L=lam/4;%天线臂长theta=0:pi/100:2*pi;f1=1./(1-cos(k*L));f2=(cos(k*L*cos(theta))-cos(k*L))./sin(theta);rho=f1*f2;polar(theta,abs(rho),'b');%极坐标系画图2、线性阵列天线2.1方向图乘积定理阵中第i 个天线单元在远区产生的电场强度为：2(,)ij i i i i ie E K If r πλθϕ-=式中，i K 为第i 个天线单元辐射场强的比例常数，i r 为第i 个天线单元至观察点的距离，(,)i f θϕ为第i 个天线单元的方向图函数，i I 为第i 个天线单元的激励电流，可以表示成为：Bji i i I a e φ-∆=式中，i a 为幅度加权系数，B φ∆为等间距线阵中，相邻单元之间的馈电相位差，亦称阵内相移值。
智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究(毕业设计)
本科毕业设计
2.本选题研究的意义
智能天线的前景无可限量，现实中已经有很多国家投入了大 量的资金和技术支持，并相继取得了一些瞩目的成就。目前 对于智能天线的研究主要体现在解决下面两个问题:
一是研究讨论了智能天线在无线通信系统中的实用可行性和有效性，在一定条 件下，利用波束赋型技术和自适应算法，自适应地调整加权系数，使得主波束 方向聚焦于用户信号，在更好的跟踪有用信号的同时，抑制了噪声干扰信号，
本科毕业设计
3.智能天线概述和常见自适应算法
智能天线是由自适应天线阵列，它主要由天线阵列、波束形 成网络和自适应算法三部分组成，智能天线基本机构图如下所 示：
本科毕业设计
3.1 智能天线概述
天线阵元的数量与其配置方式会影响智能天线的 天线阵列 性能优劣，通常我们听到天线阵列有线阵，圆阵 、三角阵，不规则阵和随机阵等
本科毕业设计
4.MATLAB仿真分析与研究
LMS算法MATLAB仿真实验 本实验将分三个步骤完成:
先定义参变量M、 N,w=zeros(M,N, 3,2)f=zeros(M,N, 3,2)，括号里的3 和2分别用来控制 3种步长因子和a 的两个不同参数
然后，对不同的 参数a、不同的步 长因子u和不同的 试验次数M分别 进行N次迭代来 获得每个点的权 值系数。
波束形成 波束形成网络主要是根据自适应算法对用户信号 进行数字化处理，从而得到真正需要跟踪的信号 网络
自适应算 自适应处理器是根据阵列加权综合技术和最优化 法处理 波束形成算法产生来波方向的权值
本科毕业设计
3.2 常见自适应算法
LMS最 小 均方算法
最小均方（LMS）自适应算法就是一种以期望响应和滤波输出信 号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估 计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS 算法是一种梯度最陡下降方法，其显著的特点是它的简单性。这 算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。
matlab天线课程设计
matlab天线课程设计
Matlab在天线课程设计中扮演着重要的角色。
天线设计是无线通信系统中的关键部分，而Matlab作为一种强大的工程计算软件，提供了丰富的工具和函数，可用于天线设计、分析和优化。
下面我将从几个方面介绍Matlab在天线课程设计中的应用。
首先，Matlab提供了丰富的天线设计工具箱，如Antenna Toolbox，其中包含了各种天线元件的建模和分析工具。
通过Antenna Toolbox，用户可以方便地创建各种类型的天线结构，如偶极子天线、小型化天线、阵列天线等，并进行参数化建模和分析。
其次，Matlab提供了强大的电磁仿真工具，如在RF Toolbox 和EM Toolbox中，用户可以利用有限元分析（FEA）和时域有限差分（FDTD）等技术，对天线的辐射特性、阻抗匹配和辐射效率等进行精确的仿真和分析。
此外，Matlab还支持天线优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，这些算法可以与天线模型结合，帮助工程师对天线进行多目标优化，如最大增益、最小波纹、最佳阻抗匹配等。
除此之外，Matlab还提供了丰富的数据可视化工具，如绘制三维辐射图、频率响应曲线等，帮助工程师直观地分析和评估天线性能。
最后，Matlab还具有强大的编程能力，用户可以利用Matlab 脚本语言编写自定义的天线设计和分析程序，实现个性化的天线设计需求。
综上所述，Matlab在天线课程设计中发挥着重要作用，提供了丰富的工具和功能，帮助工程师进行天线的建模、仿真、优化和分析，促进了天线技术的发展和应用。
希望以上信息能够对你有所帮助。
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基于M A T L A B的智能天线及仿真This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020摘要随着移动通信技术的发展，与日俱增的移动用户数量和日趋丰富的移动增值服务，使无线通信的业务量迅速增加，无限电波有限的带宽远远满足不了通信业务需求的增长。
另一方面，由于移动通信系统中的同频干扰和多址干扰的影响严重，更影响了无线电波带宽的利用率。
并且无线环境的多变性和复杂性，使信号在无线传输过程中产生多径衰落和损耗。
这些因素严重地限制了移动通信系统的容量和性能。
因此为了适应通信技术的发展，迫切需要新技术的出现来解决这些问题。
这样智能天线技术就应运而生。
智能天线是近年来移动通信领域中的研究热点之一，应用智能天线技术可以很好地解决频率资源匮乏问题，可以有效地提高移动通信系统容量和服务质量。
开展智能天线技术以及其中的一些关键技术研究对于智能天线在移动通信中的应用有着重要的理论和实际意义。
论文的研究工作是在MATLAB软件平台上实现的。
首先介绍了智能天线技术的背景；其次介绍了智能天线的原理和相关概念，并对智能天线实现中的若干问题，包括:实现方式、性能度量准则、智能自适应算法等进行了分析和总结。
着重探讨了基于MATLAB的智能天线的波达方向以及波束形成，阐述了music和capon两种求来波方向估计的方法，并对这两种算法进行了计算机仿真和算法性能分析;关键字:智能天线；移动通信；自适应算法；来波方向； MUSIC算法AbstractWith development of mobile communication technology，mobile users and communication，increment service are increasing，this make wireless services increase so that bandwidth of wireless wave is unfit for development of communication，On the other hand，much serious Co-Channel Interruption and the Multiple Address interruption effect utilize rate of wireless wave’s bandwidth，so the transported signals are declined and wear down，All this has strong bad effect on the capacity andperformance of question and be fit for the development of communication，so smart antenna arise Smart Antenna，which is considered to be a solution to the problem of lacking frequency, becomes a hotspot in the Mobile Communication area．With this technology, Capacity of Mobile Communication system can be increased effectively and the quality of service can be improved at the same time. To study Smart Antenna and its key technologies is important both in theory and in practice。
All of the research work of this paper is based on the MATLAB software environment．First，in this paper，we make an introduction on the appearance background of the Smart Antenna technology and its relative theory and concept．In addition, some problems about its realization such as modes of its realization, rules of its performance, adaptive algorithms are analyzed. Focused on the smart antenna based on MATLAB the DOA and beam forming， and capon on the music for two to wave the direction of the estimated method. In order to decrease calculating-time and complexity of the algorithm, a rule of maximum received signal is presented; Next several problems about realization of the algorithm are discussed。
Key Words: Smart Antenna；Mobile Communication；Adaptive algorithmDirection Of Arrival；Cyclic-MUSIC arithmetic目录第一章绪论课题背景移动通信作为未来个人通信的主要手段，在全球通信业务中占据越来越重要的地位。
随着移动通信用户数的迅速增长以及人们对通话质量要求的不断提高，要求移动通信网在大容量下仍保持较高的服务质量。
而与此要求相对，目前移动通信中主要存在两大问题：第一，随着移动用户的增多，频谱资源日益匾乏；第二，由于信道传输条件较恶劣，所需信号在到达天线接收端前会经历衰减、衰落和时延扩展，另外还有来自其他用户的干扰，极大地限制了系统通信质量的提高。
这两大问题是移动通信技术发展的主要矛盾，也是推动移动通信技术发展的原动力。
必须采取有效方法对系统进行扩容并提高服务质量。
为了解决系统容量问题，第二代数字蜂窝系统中主要采用时分多址(TDMA)和码分多址(CDMA)两种多址方式;为了提高系统通信质量，在第二代系统中广泛采用了调制、信道编码、均衡(TDMA系统)、RAKE接收(CDMA系统)等时、频域信号处理技术以及分集天线、扇形天线等简单空间处理技术。
这些解决方法在发挥各自功效的同时，有着共同的不足，即无法对空域资源进行有效利用。
智能天线技术正是在这样的背景下被引入到移动通信中来的。
理论研究和实测数据均表明:有用信号、其延时样本和干扰信号往往具有不同的到达角(DOA)和空间信号结构，利用这种空域信息我们可以获得附加的信号处理自由度，从而能提高系统容量，并且能够更有效地对抗衰落和抑制干扰。
应用于无线通信系统基站的智能天线技术正是充分利用了信号的空域信息，它能有效地扩充系统的容量,大幅度提高系统的通信质量。
智能天线技术己经被公认为第三代移动通信系统的一项关键技术，并越来越受到人们的关注。
在提交国际电联ITU所有的3GRTT标准中，几乎都附有一条:如果有可能，本建议将采用智能天线技术:在国际电联2000年3月份的会议上，更是提出要重视在CDMA系统中使用智能天线技术，并在2000年8月份的会议上正式讨论了在CDMA系统中使用智能天线的问题。
可以预见，智能天线技术将在未来的移动通信体制中占据非常重要的地位。
主要概念智能天线又称为自适应天线阵列，英文名为Smart Antenna或Intelligent Antenna。
智能大线技术的核心是阵列信号处理，早期应用集中于雷达和声纳信号处理领域，七十年代后期被引入到军事通信中，而应用于民用蜂窝移动通信则是近十儿年的事情。
一般而言，智能天线是专指用于移动通信中的自适应天线阵列(这里的移动通信系统主要指数字蜂窝移动通信系统)，它利用数字信号处理技术产生空间定向波束，使天线的主波束跟踪所需用户信号到达方向，旁瓣或零陷对准不希望的干扰信号到达方向，达到充分分离和有效利用用户信号并删除或抑制干扰信号的目的。
在移动通信的基站中使用具有全向收发功能的智能天线，可以为每个用户提供一个窄的定向波束，使信号在有限的方向区域内发送和接收，这样就可以充分利用信号发射功率，降低信号全向发射带来的电磁干扰与相互干扰。
智能天线是提高无线电数据通信，包括蜂窝通信、个人通信和第三代宽带CDMA等系统容量的最佳选择，它超越了任何由信道复用和各种调制技术所达到的水平。
CDMA(Code Division Multiple Access)是码分多址的英文缩写，它是在数字技术的分支—扩频通信技术上发展起来的一种崭新而成熟的无线通信技术。
CDMA技术的原理是基于扩频技术，即将需传送的具有一定信号带宽信息数据，用一个带宽远大于信号带宽的高速伪随机码进行调制，使原数据信号的带宽被扩展，再经载波调制并发送出去。
接收端使用完全相同的伪随机码，与接收的带宽信号作相关处理，把宽带信号换成原信息数据的窄带信号即解扩，以实现信息通信。
SDMA(Space Division Multiple Access)是空分多址的英文缩写，移动通信中应用智能天线技术就产生了这种新的信道增容方式。
它不同于传统的频分多址(FDMA),时分多址(TDMA)或码分多址(CDMA)，这种多址方式是利用用户空间位置的不同来区分不同用户，也就是说，在相同时隙、相同频率或相同地址码的情况下，仍然可以根据信号不同的空间传播路径而区分不同的信号。
空分多址可以与其他多址方式完全兼容，从而可实现组合的多址方式，例如空分—码分多址(SD-CDMA)、空分—时分多址(SD-TDMA)等，这样可以成倍地增长系统容量。
码间干扰(ISI Inter-Symbol Interference)是数字通信系统中除噪声干扰之外最主要的干扰，它与高斯分布的加性噪声干扰不同，是一种乘性干扰。
信道的衰减和时延失真等都可能引起ISI，实际上，只要传输信道的频带是有限的就不可避免地带来一定的ISI.以一定速度传送的波形受到非理想信道的影响表现为各码元波形持续时间拖长，从而使相邻码元波形产生重叠，从而引起判决错误，当这种线性失真严重时，码间干扰显得尤为突出。