此外，它也在实体层（PHY）导入更短的TTI（2ms）、采用自适性调制和编码和HARQ的快速重传等技术，让高速传送能够实现。其技术特色如下：

　　自适应性调制和编码（Adaptive Modulation and Coding；AMC）
为了提供每个用户最佳的资料速率，在HSDPA中采用了自适应的调制和通道编码方案，以满足目前的通道条件。

　　快速调度（fast scheduling）

　　在WCDMA中，分组调度由RNC负责。在HSDPA中，分组调度转到了Node B本身，因此能够大幅减小因条件改变带来的延迟。为了得到调度资料分组传输的最大效率，HSDPA使用了通道质量资讯、移动终端能力、QoS和可用的功率/代码。
　　快速重传（fast retransmission）

　　发生链路错误时就需要进行资料重传，目前的WCDMA系统在RNC重新响应前必须等待100ms或更长的时间量级。将此功能引入到Node B中，该延迟将减小一个量级，达到10ms左右。此作法使用了混合ARQ（HARQ）技术，在该技术中，先前传输的资料与重传资料以一种特殊方式结合，可以改进解码效率和分散度增益。

表二　 1xEV/DO和HSDPA技术特性比较

　　综合比较

　　如前所述，两项标准不论是技术目的或手段都相似或相同。两者皆诉求要满足非对称数据业务的需求，也就是提供高速的下行传输速度，让业者能推展视频娱乐等行动加值服务。然而，为了降低网路升级的代价与冲击，除了考虑与现有版本的相容性外，更要求能以最小幅度的软硬件调整，就能达到频谱利用率的提升。

　　目前看起来，1xEV-DO的商业化脚步较快，这和CDMA一系列标准的相容性高有很大的关系，不像从GSM/GPRS升级到WCDMA需要大幅更动网路基础架构。不过，发展脚步慢也意味着有较多的经验足供参考，因此HSDPA的技术版本具有较高的数据传输率，也能完全使用剩余的语音频宽，此外，HSDPA比能同时支援语音和数据服务。

　　不过，这两项标准的演进之路才刚起步，可以预见未来的发展方向仍不会有太大的出入。在实体层上，仍会继续提升频谱的利用率；在高层的协定方面，QoS是必备的技术，因为要让多种服务或应用能同时进行；至于在收发与调制的技术上，各个无线技术都无例外的朝向采用MIMO、OFDM和智能天线等策略发展中。

　　HSDPA手机开发技术挑战

　　虽然说HSDPA强调网路架构不需大幅的更动，即可提供更高速的服务，也就是只要采用既有的WCDMA/3G手机就能享有更高的下载速率，不过，要想达到最佳的接收速率，移动终端的制造商仍得面临极大的开发挑战。

　　在现阶段HSDPA手机的发射端基本上还不需改变，首先面临冲击的是接收技术的提升。所有的蜂窝通信系统均面临着两个基本问题：多址干扰和多径干扰，而近年来看到的空中介面技术革命，如FDMA、TDMA、CDMA等，都可归功于多址技术的进步。至于在多径干扰上的克服，则已出现智能天线、耙式接收器（rake receiver）和OFDM等技术，目前针对HSDPA推出的先期接收方案，大都采用耙式接收器，虽然具有提升效果，但仍不能达到第一代的 14.4Mbps峰值下载速率。

　　因此，下一步是从天线与接收器的设计架构下手。其中的一种作法是采用分集式接收技术（Diversity Reception），也就是增加第二个天线和接收器，透过两个独立的信号接收路径来接收信号，并透过复杂的调变与编码技术将两者结合，以获取更佳的信号结果。不过，此一作法的设计难度高，额外的电路也可能增加设备的尺寸，而为了获得最佳的差异效益，两天线需分离愈远愈好，这也会造成设计工程上的挑战。

　　另外一个类似的策略，则是采用当红的MIMO技术，这也是3GPP在第二阶段HSDPA中的应用技术。MIMO颠覆多径干扰的基本理论，反而提出空间多工（Spatial Multiplexing）的理论，强调透过多径反射来改善传输效率。目前在WLAN的新产品（Pre N）中已实际导入MIMO技术而能突破100Mbps的传输率，未来在蜂巢式的系统也将看得见。

　　随着接收效率的提升，手机系统也面临整体性的设计问题。当资料传输量大幅提升时，手机的处理效率也得提升，这又可分为通信段的基频处理能力与应用段的多媒体处理能力。目前这两段朝向技术独立的方向发展，以满足各自在技术延革与市场需求上的不同需求，晶片业者也强调以开放性的架构来提供制造商多样化的弹性选择。很显然地，要能让HSDPA手机达到预期的效能，其软硬件的设计挑战将会大幅提升，除了需要采用更强的处理器或加速器来强化处理能力外，接收到的大量数据也需要更大的记忆体容量来储存。

　　不仅如此，系统内的各元件也需要以更高速、智能性的匯流排来做串连，并采用各种节能的策略来延长电池的寿命。这些策略包括避免使用高时脉的处理器、采用较低的电压、改进演算效率，以及针对整体系统提出最佳化的电源管理策略，例如智能性的让非活动中的元件或模组进入休眠等省电模式。