天线模式也对信号强度有直接的影响。接收信号的功率会随信号传播方向的不同而变化。由于每种可能场景都有唯一的一组分离角(AoD)，因此功率将会再次随方向的不同而变化。当天线模式和极化结合在一起时，这个问题会变得更加难以应付。表1显示了双信道场景下不同组合的功率损耗。表中的“X”代表一个交叉极化天线对，而竖线(||)代表的是无极化的天线组件。
表1：极化和天线模式对接收功率产生的影响。
动态场景：对于一个波束赋形系统而言，仅在静态(非移动)条件下进行测试远远不够。波束赋形本质上包含两个步骤：估计用户设备的方向，以及将波束指向该方向。当用户设备移动时，它(相对于eNodeB天线阵列)的方向也会改变。在理解系统性能的过程中，这种现象会带来两个基本问题：系统跟踪用户设备移动的速度有多快，以及系统的性能会因此受到怎样的影响？为了解答这些问题，我们必须使用能够代表实际运行条件的动态场景来对波束赋形系统进行测试。
测试方法
鉴于前文中所讨论过的原因，行之有效的测试方法必须能够应对所描述的这些挑战：在紧凑尺寸中提供数量较大的互易性RF信道，考虑到天线模式和极化的信道建模，以及在动态(运动)场景中测试波束赋形的能力。双向8×N系统测试所需的信道数量会带来前所未有的挑战。图3显示了8×2双向测试所用的现代系统。传统的信道仿真器可能占用一个40U机架，并且需要大量的外部RF硬件才能实现相同的信道场景。
图3：8×2 MIMO波束赋形测试的信道仿真。
随着技术的进步，对测试系统的要求只会变得越来越具有挑战性和越来越苛刻。一个实例就是双流波束赋形应用，其中包含两个从不同物理位置与同一eNodeB BTS通话的用户设备。所需的测试拓扑结构中包含一个8×4双向MIMO信道(也就是具有32个数字信道的16个RF信道)。另外一个实例就是IRC。对IRC进行测试，需要eNodeB BTS(本测试案例中的被测设备(DUT))从一个“期望”的用户设备和多个引起干扰的用户设备接收信号，并且测试还要考虑到衰落的效应。
随着新技术的开发和现有技术在高天线数MIMO系统中的部署，未来还会出现一些挑战性的测试场景。例如，多用户MIMO(MU-MIMO)并非什么新的测试，但在LTE的MIMO用户设备条件下进行此类测试则会带来一些重大的挑战，因为有多种复杂的技术都以“分层”的方式层叠在一起。在MU-MIMO中，系统会使用信号处理来发挥多用户设备之间的空间差异特性。另外一个实例是LTE-A中的多点协作(CoMP)传输。当用户设备连接至多个eNodeB BTS时(通常在重叠的蜂窝边缘处)，该技术会对网络冗余加以利用。
图4显示了测试双流波束赋形、MU-MIMO和具有集成双向MIMO信道的CoMP时的一个典型紧凑设置。集成式解决方案的信道密度所发挥的作用远不止于在有限的实验室空间中应对大量RF信道的挑战。在相信校准和稳定性方面，它也是一种更稳定的平台。
图4：这种紧凑的测试设置可应对双流波束赋形、MU-MIMO和CoMP测试场景。
几何信道模型
当需要对LTE和LTE-A系统的先进天线技术进行测试时，基于相关矩阵的传统MIMO信道建模便无法胜任了。这种传统的建模方法无法捕获MIMO信道的空间特性或前文所讨论过的先进天线技术的效果。
多数基于相关矩阵的MIMO信道建模都建立在这样一个假设之上：信号离开发射天线时是全向的，并且它也以同样的方式到达接收天线。但在MIMO波束赋形中，实际情况并非如此。
为解决这一问题，研究团体提出了一种全新的信道建模方法，即所谓的几何信道建模(GCM)。在GCM中，从发射天线到接收天线的每条信号路径都在几何上受到追踪，并被合并起来形成信道。这种方法在本质上为天线模式和极化提供了支持。由于这些特性，GCM已被选定对下一代无线技术进行评估。
实时衰落
实现反复试验的研发故障诊断。在动态或移动场景中，信道参数会随时间而改变。实时衰落使研发人员可对信道参数编制脚本，从而对信道动态加以模仿。利用实时衰落引擎，为波束赋形测试创建不同类型用户设备移动的工作将会非常地简洁和直观。
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归一化 ？
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