With the obtained solution of (42),

With the obtained solution of (42),
{Q(n)
B,i ,Q(n)
R,i ,Z(n)
R,i , z(n)
U,i , ∀i}, used as a new feasible point,
one can update the convex approximation constraint (41)
with respect to this feasible point, and then solve (42) at the
next iteration, thereby making {g(Q(n)
B,i ,Q(n)
R,i ,Z(n)
R,i , z(n)
U,i , ∀i)} monotonically decrease according to the above inequality.
Hence, by repeating this procedure, one can obtain a local
optimal solution of (38) as {g(Q(n)
B,i ,Q(n)
R,i ,Z(n)
R,i , z(n)
U,i , ∀i)} converges.
As for the convex optimization problem (42) at each iteration,
the preceding SLIPD method can also be applied to solve
it in a similar distributed manner, and will be detailed in the
ensuing Section IV-B. The resulting distributed beamforming
design for Nr > 1 is summarized in Algorithm 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ด้วยโซลูชั่นที่ได้รับของ (42),
{Q (N)
B, I, Q (N)
R, I, Z (N)
R, I, Z (N)
U, I, ∀i} ใช้เป็นใหม่ จุดที่เป็นไปได้
หนึ่งสามารถปรับปรุงข้อ จำกัด ประมาณนูน (41)
ด้วยความเคารพไปยังจุดที่เป็นไปได้นี้แล้วแก้ (42) ที่
ซ้ำไปจึงทำให้ {g (Q (n)
B, I, Q (n)
R, I, Z (n)
R, I, Z (n)
U, I, ∀i)} monotonically ลดลงตามความไม่เท่าเทียมกันดังกล่าวข้างต้น.
ดังนั้นโดยการทำซ้ำขั้นตอนนี้หนึ่งสามารถขอรับท้องถิ่น
ทางออกที่ดีที่สุดของ (38) เป็น { G (Q (n)
B, I, Q (n)
R, I, Z (n)
R, I, Z (n)
U, I, ∀i)} ลู่.
สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพนูน (42) ที่ แต่ละย้ำ
ก่อนวิธี SLIPD นอกจากนี้ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหา
ในลักษณะการกระจายที่คล้ายกันและจะมีรายละเอียดใน
มาตราต่อมา IV-B ผล beamforming กระจาย
การออกแบบสำหรับ Nr> 1 สรุปในขั้นตอนวิธีการ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กับที่ได้รับการแก้ไข ( 42 ){ q ( n )B , I , q ( n )R , I , Z ( n )R , I , Z ( n )คุณ ผม ∀ผม } , ใช้เป็นจุดที่เป็นไปได้ใหม่หนึ่งสามารถปรับปรุงการประมาณนูน ( 41 )ด้วยความเคารพไปยังจุดที่เป็นไปได้นี้ แล้วแก้ ( 42 ) ที่ต่อไปซ้ำ ทำให้ { G ( q ( n )B , I , q ( n )R , I , Z ( n )R , I , Z ( n )คุณ ผม ∀ I ) } monotonically ลดลงตามความข้างต้นดังนั้น โดยการทำซ้ำขั้นตอนนี้ หนึ่งสามารถได้รับท้องถิ่นโซลูชั่นที่เหมาะสม ( 38 ) { G ( q ( n )B , I , q ( n )R , I , Z ( n )R , I , Z ( n )คุณ ผม ∀ i ) } - .สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพในแต่ละ iteration นูน ( 42 ) ,ก่อนหน้านี้ slipd วิธีสามารถใช้แก้ในลักษณะที่คล้ายคลึงกันกระจาย และจะมีรายละเอียดในส่วน iv-b. ตามมาส่งผลกระจายบีมฟ ์มมิ่งออกแบบสำหรับยาง > 1 ได้สรุปไว้ในขั้นตอนที่ 2