从建议的确认流程，我们得出以下结论。由于简化了MIMO的信道空间结构，Kronecker模型强制联合DoD-DoA频谱可分，这造成了考虑的性能度量的误差。因此，在一般的DoD和DoA以及低间距天线的交互作用的室内空间内，Kronecker模型不能用来对容量（交互信息）、波束成形和多样性目标进行仿真。除非是2×2的MIMO系统，它的错误是可以忽略的，因为简化的空间分辨率决定了这个系统。在2×2的例子中，所有的3种方法和实验方法都有一个很好的相似度。作为一个极大的优势，Kronecker模型允许在两个连接端单独的优化。例如，当设计一个时空代码，接收和传播可以分开进行。这个对于全协方差矩阵来说是不可以的。

Weichselberger模型预测了所有3种模型的平均交互信息和最好的测量差异，尽管在某些例子上还存在不足。对于平均交互信息，它和测量方法几乎有一个很好的匹配。关于DoA频谱连接不是那么灵活。尽管是它比Kronecker模型有更好的表现，但是它也不能没有任何差错地表现一个任意的多径结构。

对于固定和预先确定了导向方向的虚拟信道代表不能用于MIMO波束成形的估计，除非限制庞大的天线数量。如果天线的数量增加，空间分辨率必须也相应地增加以对任意的DoD和DoA进行仿真。再一次出现了确定的导向方向对于交互信息和测量多样性的估值过高的问题。

一般来说，对于评估容量，Weichselberger模型完成的还是比较好的。Kronecker模型只在诸如2×2，也许3×3或者高天线间距的序列下，作为有着限制空间分辨率的MIMO系统的一个备用模型。(www.daowen.com)

关于波束成形的评估，没有一个现成的模型可以精确地重现一个任意的不取决于阵列大小的多径结构。Weichselberger模型只能处理不超过4×4阵列的系统，Kronecker模型就只能被限制在2×2阵列之下。另一方面，假如有更高的角分辨率，对于数量庞大的天线的虚拟信道其性能也有所改进，但是显然8×8序列还是不够大。因此，对于限制天线数量的从4个到至少8个序列的波束成形目的，有限散射模型是首选。

关于MIMO矩阵的分集顺序的建模，Weichselberger模型也是可用的。

注意本章节讨论的是重建实际MIMO信道，例如测量的信道、合适的建模方法。本方法尽管不是唯一的，但是却是MIMO的一个单一的方面，包含了合适的参数（多少可以自由的指定）的模型可能表现得更好。例如，通过选择恰当的耦合矩阵，虚拟信道允许以任意的复用顺序建立信道模型。类似地，对于Weichselberger模型的适当的选择可以对耦合矩阵设置任意的复用和分集顺序。