当发射端确定好要发多少个数据流，采用的是什么预编码后，剩下的就该接收端操心了。假设发射端发射的信号为x=[x₁，…，x_L]^T，采用的预编码为W=[W₁，…，W_L]。经过信道后，接收端收到信号

其中，z和n分别是干扰和噪声。讲原理的时候也提到，一般系统采用相干解调，也即接收端需要知道HW。而得到HW一般有两种方法，一种是通过没有被处理过（被污染过）的参考信号（如LTE公共参考信号CRS）来估计得到信道H，同时发射端指示接收端用到的预编码W，然后合成HW；另一种是通过用W处理过的参考信号（如LTE专用参考信号DRS）来直接估计得到等效信道HW。这两种方法的具体实现例子，我们在下一部分讲LTE内容时再详细讲。

回忆一下我们讲过的常用接收算法或者叫均衡算法，对比发现那些接收算法都可以用在这里，比如：

●可以采用最大似然接收。接收端在计算先验概率时，需要知道可能的信号集合；而实际系统中发射的信号x_i，一般是某种调制星座点，接收端知道具体是哪种调制方式，因此可以采用最大似然接收。当然实际系统中，需要考虑复杂度。比如，每个x_i采用的调制阶数可能很高，比如64QAM，每个x_i的可能性就是64种，每次信号x就有64^L种可能性，要计算64^L个概率；再加上实际不可能每次只发一个信号x，而是一个数据包，包

含很多个x，那计算量就更大了。所以，最大似然接收在很多情况下虽然性能相对较好，但有可能不适用。(www.daowen.com)

●可以对每个x_i采用对应的（HW_i）H进行MRC合并。相对于每个x_i来说，除了有真正的干扰z外，还有其他x_j带来的干扰，其性能取决于整体干扰是否和信号x_iHW_i相关。

●如果接收端知道真正的干扰z，接收端知道每个HW_i，因此对于每个x_i可以采用ZF把其他x_j的干扰和干扰z消除。其性能也取决于干扰是否和信号x_iHW_i相关。

●最后可以采用折中的方法LMMSE，如果接收端知道外部干扰z的统计情况比较适用，比如干扰z相关矩阵R_z=E{zz^H}。

总之，具体采用哪种接收算法也要考虑真实的系统模型，要根据接收端能获得的辅助信息、能承受的计算复杂度等统一考虑抉择。